Why PlayStation? PlayStation isn’t just the Best Place to Play — it’s also the Best Place to Work. Today, we’re recognized as a global leader in entertainment producing The PlayStation family of products and services including
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。 = チームについて人中心の自動運転ソリューションを個人用途と商用用途の両方に向けて開発しています。また、AD/ADASシステム向けの認識技術およびその製品化ソフトウェアを開発します。信頼性が高く実用的なシステムを実現するために、大規模データ、機械学習アルゴリズム、さまざまな認識技術を駆使して、実世界の複雑な問題に取り組んでいます。 求める人材最新技術と安全基準を両立させつつコスト最適化にも配慮します。ニューラルネットワークとソフトウェアエンジニアリングの専門家であり、量産開発に必要なプロセスを粘り強くこなし、「Giver」マインドセットで「何をお手伝いできますか？」と問いかけながら取り組みます。 ハイブリッドな働き方を好み、週に3日日本橋オフィスに出社してAD/ADAS向け認識エンジニアリング部門の責任者に報告します。 業務内容 市場、テスト車両、シミュレーターから得られる膨大なデータの収集、サンプリング、ラベル付け、取り扱い、活用方法についてデータ戦略を立案し、数百万台の車両に搭載されるカメラ画像用認識スタックの機械学習モデルの性能向上に貢献する 機械学習および性能評価のためのスケーラブルなデータパイプラインと自動化を設計・改善する 大規模データを分析してその特性を把握し、機械学習や性能評価に向けた技術的ソリューションを提案する トヨタグループとの協業を含め、チーム内および社内全体のデータ関連活動をリードし、チームメンバーのデータサイエンス能力を高める 必須条件 AD/ADAS、ロボティクス、コンピュータビジョンの業界または研究分野で５年以上の経験 機械学習（深層学習、統計分析、数学モデルなど）の理論を含むデータサイエンスまたは関連分野で3年以上の経験 データサイエンス向けPython（numpy、scipy、scikit、pandas）、データベース、クラウドプラットフォームサービス（AWS、GCP、Azure）を用いたソフトウェア開発経験 理工系分野の学士号 ビジネスレベルの英語力 歓迎条件 関連分野の修士号または博士号 データサイエンスまたは関連分野で5年以上の経験 製品開発、商用サービスや公共サービス開発などのビジネス用途で、データサイエンスや関連分野における技術リードまたはマネジメントの経験が2年以上 以下の実務経験： ・ペタバイト規模など巨大なデータベースの解析 ・カメラ画像処理、コンピュータビジョン、機械学習、ディープラーニングなど認識関連技術の開発 ・機械学習用のデータアノテーションルールの設計 ・Docker、Kubernetes、Jenkins、GitHub Actionsなどのインフラを構築・管理した経験 ・自動車業界（特にAD/ADAS分野）での勤務経験 ビジネスレベルの日本語能力（特に読み書きおよび聴解がスムーズであること）= 注意事項・通常、すべての面接はGoogle Meetで実施いたします。・現在募集中の求人票は英語版と日本語版の両方で掲載しております。つきましては、いずれか一方のみにご応募いただきますようお願い申し上げます。・ご応募の際には、できるだけ英文レジュメのご提出をお願いしておりますが、何らかの理由で日本語職務経歴書をご提出いただいた場合、ポジションによっては選考過程で英文レジュメの提出をお願いすることがございますので、あらかじめご了承ください。 待遇・福利厚生・経験に基づく業界水準に見合った給与・勤務時間 ：フレキシブルな勤務時間・年次有給休暇：年間20日（初年度は入社月により日数が異なる）・私傷病休暇：年間6日（初年度は入社月により日数が異なる）・休日：土日、祝日、その他当社が定めた日・社会保険：健康保険、厚生年金保険、労災保険、雇用保険、介護保険・住宅手当・退職金制度・レンタカーサポート・社内研修制度（ソフトウェア学習・語学学習） 私たちのコミットメント・当社は機会均等な雇用を実現し、多様性を尊重しています。・お預かりした個人情報は、採用および入社手続きにのみ使用いたします。詳細については、個人情報規約をご覧ください。...
JD in Japanese follows. 英文の後に和文JDをご覧いただけます。 Database Reliability Engineer (DBRE) - Mercari Employment Status: Full-time Work Hours: Full Flextime (no core time) Office: Roppongi For more details, see the Overview of Our Positions section on our Careers
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 私たちのクラウド・データエンジニアリング組織は、自律走行車および非自律走行車の大規模フリートから収集されたペタバイト級のデータへのアクセスを提供することで、自動運転の加速に取り組んでいます。大規模なデータへの効率的、高速、かつコスト効果的なアクセスは、知覚や人間の運転パターン予測のための機械学習（ML）モデルの開発から、稀で興味深い実世界の運転状況を特定することによる検証とシミュレーションの高度化まで、AD/ADASにおける最も困難な問題に取り組む上で重要です。データ取得エンジニアリングチームが開発したLakehouseインジェストプラットフォームは、数百万の顧客に影響を与える現代のAD/ADAS製品の開発・テストにおける基本的な構成要素です。 私たちのLakehouseシステムとFleetnikモバイルアプリの主な目標は、フリート車両データがクラウドに流入する際に、シームレスに取り込み、強化し、監視することです。私たちのパイプラインは、AWSにデプロイされた業界標準フレームワークに基づいています。私たちは、世界中の多数のインジェストサイトから日々数百テラバイトを処理する大規模データ取得パイプラインを設計しています。私たちのデータ取得製品は、Java、Golang、Python、JavaScriptを活用し、AWS上にデプロイされた業界標準フレームワークを利用しています。私たちは、堅牢で正確なシステムの提供を確実にするため、自動化とテストを強く信じています。私たちは日本、英国、米国で活動する分散チームです。 求める人材 データ取得チームでは、次世代の自動車ソフトウェア開発に情熱を持ち、それを可能にするエンジニアを募集しています。適切な候補者は、優れたコミュニケーション能力、確かなコーディングスキル、データインフラストラクチャとウェアハウス、データインジェスト、分散データベース、コンピュートフレームワーク、ストリーム処理、観測可能性、ビルドインフラストラクチャなどの分野におけるソフトウェアエンジニアリングの幅広い知識を有している必要があります。 業務内容 大規模なクラウドネイティブデータインジェスト、データストレージ、データ処理、データサービングシステムの設計、構築、保守、最適化、サポート 現代のML開発の複雑なデータ要件を理解し、これらのニーズに合わせてデータエコシステムを調整 他のデータインフラストラクチャエンジニア、サイト信頼性エンジニア、MLプラットフォームエンジニア、コンピュータビジョンおよびMLエンジニアと密接に協力し、自動運転分野の問題に対する革新的なソリューションを創出する高インパクトプロジェクトに取り組む 日常業務でジュニアエンジニアをメンターし、組織全体でベストプラクティスを推進 複数のシステムおよび製品の長期戦略に貢献 必須条件 コンピュータサイエンス、関連分野の学士号、または同等の実務経験 データ構造/アルゴリズムおよび１つ以上のプログラミング言語 （Python、Go、Javaなど）での専門的ソフトウェアエンジニアリング経験5年以上 データ集約型、並行処理、スケーラブルアプリケーションの設計・構築経験３年以上 データプラットフォーム、データパイプライン、ワークフローオーケストレーション、バッチ処理、および/または分散データベースの経験3年以上 クラウドベース（AWS、GCPなど）のマイクロサービスアーキテクチャ、イベント駆動型、分散アーキテクチャの経験 英語でのビジネスレベルの読み書き・会話能力（技術文書、ソフトウェア文書など） 日本語でのビジネスレベルの能力 歓迎条件 Pythonでのテスト可能でモジュラーなコードの記述経験２年以上 Golangでのテスト可能でモジュラーなコードの記述経験２年以上 Javaでのテスト可能でモジュラーなコードの記述経験２年以上 サイト信頼性エンジニアとしての実務経験 Terraform、Docker、クラウドネイティブ技術、ネットワーキング、本番環境でのKubernetesの経験 マルチリージョンおよび／またはマルチクラウドシステムの設計、デプロイ、保守経験 ペースの速い環境で、チームや分野を超えて協力した経験 データガバナンス、データプライバシー、セキュリティの経験 = 注意事項 ・通常、すべての面接はGoogle