MLアルゴリズム開発者、ドライバーの作業負荷推定 at Toyota

部門：Woven City

言語

勤務形態: ハイブリッド
所在地: 東京、日本
レベル: mid
掲載: 2026年4月27日

説明

Toyotaは、機械学習ベースのドライバー作業負荷（忙しさ）推定アルゴリズムの開発を主導する、Info Mobility CarチームのMLアルゴリズム開発者を募集しています。この職務では、車両のCAN信号、車載センサー、ドライバーの操作ログを時系列データに統合し、学習・評価基盤を構築し、作業負荷指標を改良するとともに、その結果を運転提案や音声プロンプトに組み込みます。応募者には、ソフトウェアまたはアルゴリズム開発の経験が3年以上あること、機械学習または統計モデリングの経験、Pythonおよび主要なML/DLフレームワークの経験、関係者と協働し、業務出張ができる能力が必要です。

必要なスキル

機械学習
車両CAN
センサーフュージョン
Python
PyTorch
特徴量エンジニアリング
ドライバー状態推定

追加情報

Required Previous Experiences: 3+ years of software or algorithm development using vehicle CAN signals, in-vehicle sensors, and driver operation logs as time-series data
Experience developing algorithms using machine learning, deep learning, and/or statistical modeling
Python development using major machine learning or deep learning frameworks such as PyTorch or TensorFlow
End-to-end machine learning development from data preprocessing and feature design through training and evaluation
Preferred Qualifications: Ability and willingness to work at the Susono office
Experience in in-vehicle systems, driver assistance, driver monitoring, or robotics
Experience developing driver workload or driver state estimation algorithms using vehicle CAN signals and in-vehicle sensors
Experience deploying machine learning models to production, including edge optimization and inference pipelines
Experience using simulators such as Unity for algorithm evaluation or data generation
External outputs in machine learning, signal processing, or related fields
Bachelor’s degree in computer science, electrical or electronic engineering, control engineering, or a related field, or equivalent practical experience