Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Woven by Toyota
Токио, Япония7 месяцев назад
Грейд
Senior
Опыт работы
от 3 лет
Формат работы
Гибрид
Уровень английского
B1, средний
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Woven by Toyota способствует трансформации Toyota в компанию мобильности, происходящей раз в столетие. Вдохновленные наследием инноваций на благо других, мы стремимся бросить вызов текущему состоянию мобильности посредством человеко-ориентированных инноваций — расширяя значение «мобильности» и то, как она служит обществу.
Наша работа сосредоточена на четырех столпах: AD/ADAS, наши технологии автономного вождения и продвинутой помощи водителю; Arene, наша платформа разработки программного обеспечения для программно-определяемых автомобилей; Woven City, испытательный полигон для мобильности; и Cloud & AI, цифровая инфраструктура, обеспечивающая нашу совместную основу. Критически важные для бизнеса функции расширяют возможности этих команд для выполнения задач, и вместе мы работаем над одной смелой целью: миром без аварий и с улучшенным благосостоянием для всех.
КОМАНДА Toyota переосмысливает, что значит двигаться. Мы бросаем вызов текущему состоянию мобильности, улучшая движение людей, товаров, информации и энергии. Woven City, ориентированный на три основные концепции — Living Laboratory™, Human-Centered и Ever Evolving City™ — служит испытательным полигоном для мобильности, чтобы реализовать нашу цель — благополучие для всех. Мы делаем это, собирая разнообразное сообщество людей с общей страстью к будущему мобильности для совместного создания, разработки и совершенствования инновационных продуктов и услуг. Этот срез социальной инфраструктуры, мобильности и людей предоставляет уникальную возможность изобретателям, жителям и посетителям беспрепятственно взаимодействовать с новыми технологиями на протяжении всей повседневной жизни в среде, имитирующей реальный город. Команда Info Mobility Car в Mobility BU разрабатывает функции поддержки водителя, которые предоставляют предложения по вождению и голосовые подсказки водителям. Наша цель — обеспечить более безопасный и комфортный опыт вождения, используя изображения с бортовых и внешних камер, а также различные данные с датчиков автомобиля, а в качестве основной технологии — алгоритмы оценки «загруженности» и состояния водителя. Тесно сотрудничая с командами разработчиков программного обеспечения и командами, проводящими симуляционную оценку, мы постоянно повышаем производительность этих функций. Дополнительную информацию о Woven City можно найти по адресу: Woven City
Проектировать, реализовывать и улучшать алгоритмы оценки рабочей нагрузки (загруженности) водителя на основе ML, которые принимают сигналы CAN автомобиля, различные бортовые датчики и журналы операций водителя в качестве входных данных временных рядов. Создавать и эксплуатировать инфраструктуру обучающих данных и конвейеры оценки, включая разработку политики маркировки и аннотирования, предварительную обработку данных и проектирование признаков. Исследовать и улучшать логику, которая объединяет показатели рабочей нагрузки на основе CAN с другими показателями рабочей нагрузки, такими как информация об окружающих транспортных средствах и показатели на основе изображений/видео. Проектировать интерфейсы и спецификации для подачи результатов оценки рабочей нагрузки в логику предложений по вождению и голосовых подсказок, а также постоянно улучшать общую производительность функций. Сотрудничать с инженерами-программистами, инженерами по тестированию, сотрудниками UX и другими заинтересованными сторонами для согласования требований и метрик оценки, а также для организации и обмена результатами экспериментов и техническими знаниями. Участвовать, по мере необходимости для проектов и потребностей бизнеса, в планировании и проведении оценок с использованием симуляторов и дорожных испытательных автомобилей (включая командировки) и управлять циклами улучшений на основе результатов реальных испытаний.
Мы ищем человека, который сможет руководить разработкой алгоритмов на основе машинного обучения, оценивающих рабочую нагрузку (загруженность) водителя путем объединения сигналов CAN автомобиля, различных бортовых датчиков и журналов операций водителя в виде временных рядов. Мы приветствуем кандидатов, которые могут использовать свой опыт в оценке состояния водителя, динамике транспортных средств, слиянии датчиков и машинном обучении для проектирования и совершенствования надежных показателей рабочей нагрузки водителя, уравновешивая их с другими показателями рабочей нагрузки, такими как меры, связанные с окружающими транспортными средствами и основанные на зрении. Мы представляем себе человека, которому комфортно работать в условиях высокой неопределенности, итеративно проверять гипотезы на основе данных и сотрудничать с заинтересованными сторонами для преобразования технических результатов в ценность продукта. 3+ года практического опыта в разработке программного обеспечения или алгоритмов, преимущественно с использованием сигналов CAN автомобиля, бортовых датчиков и журналов операций водителя в качестве данных временных рядов. Практический опыт разработки алгоритмов с использованием машинного обучения, глубокого обучения и/или статистического моделирования. Опыт разработки на Python с использованием основных фреймворков ML/DL (например, PyTorch, TensorFlow). Способность самостоятельно управлять полным процессом разработки ML, от предварительной обработки данных и проектирования признаков до обучения и оценки. Коммуникативные навыки для работы с различными заинтересованными сторонами и четкого объяснения технических тем и результатов оценки. Готовность к командировкам по мере необходимости для проектов или потребностей бизнеса. Владение японским языком на деловом уровне и разговорный английский.
Способность и желание работать в офисе в Сусоно. Опыт разработки или оценки в таких областях, как бортовые системы, помощь водителю (ADAS), мониторинг водителя или робототехника. Опыт проектирования признаков и разработки алгоритмов оценки рабочей нагрузки водителя или состояния водителя с использованием сигналов CAN автомобиля, различных бортовых датчиков и журналов операций водителя в качестве данных временных рядов. Опыт развертывания ML-моделей в производстве, включая оптимизацию для edge/встроенных систем, построение конвейера инференса и эксплуатацию моделей. Опыт использования симуляторов (например, Unity) для оценки алгоритмов или генерации данных. Публичные выступления в области ML, обработки сигналов или смежных областях, такие как результаты соревнований или академические публикации. Степень бакалавра в области компьютерных наук, электротехники/электроники, теории управления или смежной области, либо эквивалентный практический опыт.
・Конкурентоспособная зарплата — в зависимости от опыта ・Рабочее время — гибкое рабочее время ・Оплачиваемый отпуск — 20 дней в год (пропорционально) ・Больничный — 6 дней в год (пропорционально) ・Праздники — суббота и воскресенье, национальные праздники Японии и другие дни, определенные нашей компанией ・Японское социальное страхование — медицинская страховка, пенсионное страхование, страхование от несчастных случаев на производстве и страхование по безработице, страхование долгосрочного ухода ・Пособие на жилье ・Выходное пособие ・Поддержка при аренде автомобилей ・Внутренняя программа обучения (обучение программному обеспечению/изучение языков)
About Woven by Toyota Woven by Toyota is enabling Toyota’s once-in-a-century transformation into a mobility company. Inspired by a legacy of innovating for the benefit of others, our mission is to challenge the current state of mobility through human-centric innovation — expanding what “mobility” means and how it serves society.
Our work centers on four pillars: AD/ADAS, our autonomous driving and advanced driver assist technologies; Arene, our software development platform for software-defined vehicles; Woven City, a test course for mobility; and Cloud & AI, the digital infrastructure powering our collaborative foundation. Business-critical functions empower these teams to execute, and together, we’re working toward one bold goal: a world with zero accidents and enhanced well-being for all.
TEAM Toyota is redefining what it means to move . We're challenging the current state of mobility by enhancing the movement of people, goods, information and energy. Centered around three core concepts - A Living Laboratory™, Human-Centered, and Ever Evolving City™ - Woven City serves as a test course for mobility to fulfill our purpose of well-being for all. We do this by bringing together a diverse community of people with a shared passion for the future of mobility to co-create, develop and refine innovative products and services. This cross-section of social infrastructure, mobility, and people provides a unique opportunity for inventors, residents and visitors to interact seamlessly with new technologies throughout daily life in an environment that emulates a real city. The Info Mobility Car team in the Mobility BU develops driver support features that provide driving suggestions and voice prompts to drivers. We aim to enable safer and more comfortable driving experiences by leveraging in-cabin and external camera images and various vehicle sensor data, with driver “busyness” and state estimation algorithms as our core technology. Working closely with software development teams and simulation-based evaluation teams, we continuously drive performance improvements of these features. For more information about Woven City, please visit: Woven City WHO ARE WE LOOKING FOR? We are looking for someone who can lead the development of ML-based algorithms that estimate driver workload (busyness) by combining vehicle CAN signals, various in-vehicle sensors, and driver operation logs as time-series data. We welcome candidates who can leverage their expertise in driver state estimation, vehicle dynamics, sensor fusion, and machine learning to design and refine robust driver workload indices, while balancing them with other workload indicators such as surrounding-vehicle and vision-based measures. We envision someone who is comfortable working in a high-uncertainty domain, iteratively testing hypotheses with data, and collaborating with stakeholders to translate technical outcomes into product value. RESPONSIBILITIES Design, implement, and enhance ML-based driver workload (busyness) estimation algorithms that take vehicle CAN signals, various in-vehicle sensors, and driver operation logs as time-series inputs Build and operate training data infrastructure and evaluation pipelines, including label and annotation policy design, data preprocessing, and feature engineering Investigate and improve logics that combine CAN-based workload indicators with other workload measures, such as surrounding-vehicle information and image/vision-based indicators Design interfaces and specifications to feed workload estimation results into driving suggestion and voice prompt logic, and continuously improve overall feature performance Collaborate with software engineers, test engineers, UX members, and other stakeholders to align on requirements and evaluation metrics, and to organize and share experiment results and technical learnings Participate, as required by projects and business needs, in planning and conducting evaluations using simulators and on-road test vehicles (including business trips), and drive improvement cycles based on real-world findings MINIMUM QUALIFICATIONS 3+ years of practical experience in software or algorithm development primarily using vehicle CAN signals, in-vehicle sensors, and driver operation logs as time-series data Practical experience developing algorithms using machine learning, deep learning, and/or statistical modeling Development experience in Python using major ML/DL frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow) Ability to independently drive the end-to-end ML development process from data preprocessing and feature design through training and evaluation Communication skills to work with multiple stakeholders and clearly explain technical topics and evaluation results Willingness to travel for business purposes as required by project or business needs Business level Japanese proficiency and conversational level English NICE TO HAVES Ability and willingness to work at the Susono office Development or evaluation experience in domains such as in-vehicle systems, driver assistance (ADAS), driver monitoring, or robotics Experience in feature engineering and developing driver workload or driver state estimation algorithms using vehicle CAN signals, various in-vehicle sensors, and driver operation logs as time-series data Experience deploying ML models to production, including edge/embedded optimization, inference pipeline construction, and model operations Experience using simulators (e.g., Unity) for algorithm evaluation or data generation External outputs in ML, signal processing, or related fields, such as competition results or academic publications Bachelor’s degree in computer science, electrical/electronic engineering, control engineering, or a related field, or equivalent practical experience
Important Points ・All interviews will be arranged via Google Meet, unless otherwise stated. ・The same job descriptions are available in both English and Japanese; therefore, we kindly ask that you apply to only one version. ・We kindly request that you submit your resume in English, if possible. However, Japanese resumes are also acceptable. Please note that, depending on the English proficiency requirements of the role, we may request an English version of your resume later in the process.
WHAT WE OFFER ・Competitive Salary - Based on experience ・Work Hours - Flexible working time ・Paid Holiday - 20 days per year (prorated) ・Sick Leave - 6 days per year (prorated) ・Holiday - Sat & Sun, Japanese National Holidays, and other days defined by our company ・Japanese Social Insurance - Health Insurance, Pension, Workers’ Comp, and Unemployment Insurance, Long-term care insurance ・Housing Allowance ・Retirement Benefits ・Rental Cars Support ・In-house Training Program (software study/language study)
Our Commitment ・We are an equal opportunity employer and value diversity. ・Any information we receive from you will be used only in the hiring and onboarding process. Please see our privacy notice for more details.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 15 200 000 до 18 100 000