ポジション概要 Tektome では、建設業 (AEC) における日々の業務をエージェント (agent) と協働できる世界を実現します。協働すればするほどエージェントは賢くなり、企業の暗黙知を形式知へと変換していきます。この世界を支えるサービスが Multi Intelligence Platformです。 Customer Success Lead は、導入前後の顧客に対して、単なる活用支援ではなく「知能基盤」の設計・実装・進化に責任を持ちながら、CSM チームをリードするポジションです。 本ポジションの中核ミッションは、次の 2 つです。 1. 顧客価値の発見から価格妥当性の検証までをやり切る 顧客の業務課題 (pain) がどこにあるかを発見・構造化し、必要なソリューション・機能へ翻訳し、その価値を金銭換算して「いくらなら払う価値があるか」まで検証します。 2. それを再現可能な組織能力に変える 上記のサイクルを個人の力量に依存させず、チームが繰り返し再現できる仕組み (playbook) として型化します。 具体的には、顧客と対話しながら、どの業務にどのエージェントを配置するか、どのようなスキル（プロンプト／ロジック）を持たせるか、どのようなデータを構造化し知識基盤を構成するかを設計し、エージェントが成果を出す状態をつくります。あわせて、営業終盤・導入初期から中長期にわたるロードマップ（最初の 3ヶ月で何を実現するか、1年でどこまで自動化・高度化するか、継続的にどう進化させるか）を描き、顧客の事業価値に直結するデータ活用を推進します。 なお、現時点では評価・査定などのピープルマネジメントは含まず、他 CSM メンバーとは上司・部下の関係ではありません。将来的な組織拡大に伴い、マネジメントをお任せする予定です。 主な業務内容 1. 課題発見・価値設計・価格検証（本ポジションの中核）
ウーブン・バイ・トヨタについて ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。 私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。 = チームについて Woven by ToyotaのVehicle Perceptionチームでは、自動運転における3D物体認識、センサフュージョン、コンピュータービジョンのための機械学習技術に関する核心的な課題に取り組んでいます。膨大な量のマルチモーダルな運転データの分析、コンピュータビジョンアルゴリズムの最適化、ハードウェアアクセラレーションを用いた遅延の最小化、スケーラブルで効率的な機械学習と評価パイプラインの展開、さらに、認識分野で最先端の機械学習を推進するための革新的なニューラルネットワークアーキテクチャの設計を行なっております。私たちは、個人および商業用途向けの人間中心の自動運転ソリューションを実現するため、実行力と創造的な問題解決力を持つ仲間を求めています。 求める人材 私たちは、自動運転における大規模なマルチモーダルセンサデータを活用した認識基盤モデルの分野で、最先端の機械学習システムを進化させるスキルを持つ機械学習エンジニアを募集しています。次世代の自動運転車プラットフォームに向けて革新的な機械学習モデルを設計・実装し、トヨタの何百万台もの市販車に影響を与えることができます。情熱を持って、自動運転技術を開発することで、社会へ貢献します。仲間と協力し、「ギバー」のマインドセットを持ってアプローチできる方を求めています。 業務内容 （シニア向け）自動運転車の走行する多様な3D環境の理解に向けて様々なセンサデータを統合した認識基盤モデルの設計・開発をリード （非シニア向け）深層学習と大規模データ分析を活用した自動運転車向けの高度な機械学習認識モデルの設計・開発 スケーラブルで効率的な機械学習モデルを自動運転車プラットフォームの展開 最新の技術と安全基準を組み合わせながら、コスト効率を維持 データ戦略の立案から最適化、検証に至るまで、End-to-Endの機械学習に必要なコンポーネントの開発 科学的アプローチと論理的思考を活かし、最先端の深層学習モデルを開発 アジャイルで、スピード感のある環境での開発 認識、プランニング、シミュレーション、インフラ、ツールなどのチームと密接に協力し、統一されたソリューションの推進 ハイブリッドな勤務ポリシーに基づき、週３日の出社 必須条件 機械学習、コンピュータビジョン、ロボティクス、または関連分野の修士号または博士号、もしくは関連分野での実務経験 （３年以上の）Pythonおよび主要な深層学習フレームワークを用いた開発経験とソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスへの理解 （３年以上の）教師あり/教師なし学習、転移学習、マルチタスク学習、深層強化学習などの深層学習アプローチに関する経験 （３年以上の）機械学習のワークフロー、データのサンプリングとキュレーション、前処理、モデルのトレーニング、アブレーションスタディ、評価、デプロイ、推論の最適化に関する経験 事前学習、マルチモーダルアーキテクチャ、自己教師あり学習を含む大規模基盤モデルに関する経験 アルゴリズムの計算複雑性、分散・クラウド向け機械学習インフラ、データパイプライン設計、計算リソースを考慮した最適化への深い知見 車両プラットフォームへの実装のため、C++に精通している 関係者やチームの技術戦略に影響を与える強力なリーダーシップ コンセプトを明確かつ正確に英語で伝えることができる優れたコミュニケーション能力 歓迎条件 NeurIPs、CVPRなどのトップクラスのカンファレンスでの研究発表経験 自動運転または関連分野での大規模MLモデルの実装実績 自律システムまたはロボティクス分野でのワールドモデル、動画予測、潜在ダイナミクスモデルの実装経験
