トヨタ自動車株式会社

【東京】先進モビリティ基盤AIリサーチャー（スタッフ～マネージャー）＜デジタルソフト＞

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■業務概要：【変更の範囲：会社の定める業務】
モビリティサービスを支えるデータ解析アルゴリズム、およびそれを高効率・低コストに実現するための研究開発を行います。
カーシェアリング／ライドシェアリング、自動運転など先進モビリティサービスへの期待が高まる中、CAN （Controller Area Network）データ、GPS位置情報、車載カメラ映像などのデータから価値ある情報を効率的に発掘する必要があります。
現実のデータや課題に基づいた機械学習、データマイニング、統計解析等の解析手法の開発や、それを机上に留めず現実世界で役立てるための高効率・低コストで実現するための研究開発を行っています。

■業務詳細：
以下等のアルゴリズムの開発、およびそれを高効率・低コストで実現する処理方法の検討
・AD／ADASの認知、予測、計画に関わるAIアルゴリズム開発：複数カメラ画像やLiDAR等を用いた3次元認識、周辺物体の行動予測、走行経路計画 等
・生成系AIを用いた知能化アルゴリズム開発：RAGによる情報検索、対話生成、計画策定 等
・サービスの施策効果推定、カイゼン：効果検証（因果推論、傾向スコアモデリング、オン／オフ方策評価等）、反実仮想機械学習
・安心／安全なAI活用：連合学習、機械学習の品質管理／保証、機械学習モデルの安全性検証（形式検証、テスト、敵対的攻撃・防御等）、説明可能AI 等

■必須条件続き：
（3）サービスの施策効果推定・カイゼン：効果検証（因果推論、傾向スコアモデリング、オン／オフ方策評価等）、反実仮想機械学習 等
（4）複数のAI、またはAIと社会システム・人間等が関わる複雑なマルチエージェントシステムの設計：マルチエージェントシミュレーション、因果推論・探索、自動交渉エージェント、強化学習 等
（5）安心・安全なAI活用：連合学習、機械学習の品質管理・保証、機械学習モデルの安全性検証（形式検証、テスト、敵対的攻撃・防御等）、説明可能AI 等
（6）高速・高効率・低コストなAI実現：AIチップ、深層学習アクセラレータ、エッジAI、マルチ（ノード）GPUによる効率的な学習、学習データの収集・生成効率化、AIモデルの効率的な評価（シミュレーション等）等

変更の範囲：本文参照

学歴不問

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＜応募資格/応募条件＞
■必須条件：※職務内容欄に続き記載あり
・コンピュータサイエンス／応用数学等における博士号・修士号またはそれ相当の知識レベル
・過去5年以内に主著者として国際会議または論文誌における論文採択3報以上
・以下いずれかの研究開発経験（複数分野は尚可）
（1）AD・ADASにおける認知・予測・計画：複数カメラ画像やLiDAR等を用いた3次元認識、周辺物体の行動予測、走行経路計画等
（2）生成系AIを活用した知能化：RAGによる情報検索、対話生成、計画策定、および実現に必要な学習・推論効率化等

＜勤務地詳細＞
東京都（千代田区）
住所：東京都千代田区
受動喫煙対策：屋内全面禁煙
変更の範囲：本文参照

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＜勤務地補足＞
【変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）】

＜転勤＞
有
愛知県（豊田本社、名古屋オフィス）、東京都（東京本社、九段ビル、池袋ビル）、静岡県（東富士研究所）、各工場など、国内・海外の事業所・関連施設への転勤の可能性あり

＜在宅勤務・リモートワーク＞
相談可（在宅）

＜勤務時間＞
8:45～17:45 （所定労働時間：8時間0分）
休憩時間：60分
時間外労働有無：有

正社員

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＜雇用形態補足＞
期間の定め：無

通勤手当、家族手当、住宅手当、寮社宅、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、厚生年金基金、退職金制度

＜各手当・制度補足＞
通勤手当：会社規定に基づき支給
家族手当：25,000円
住宅手当：補足事項なし
寮社宅：補足事項なし
社会保険：各種社会保険完備
厚生年金基金：補足事項なし
退職金制度：補足事項なし

＜定年＞
60歳

＜教育制度・資格補助補足＞
OJTを基本に、階層別研修、選択式講座など

＜その他補足＞
■施設：寮・社宅、スポーツ施設、保養所（会社直営の蓼科のほか健保直営の施設、健保指定の施設など）、総合スポーツセンター、総合病院、生活協同組合など
■制度：選択型福利厚生制度「ウェルチョイス」・持家補助制度・従業員持株会制度・財形貯蓄制度など
例）住宅購入資金・車両購入資金貸付制度など

完全週休2日制（休日は土日祝日）
年間有給休暇10日～20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります）
年間休日日数121日

■完全週休2日制（土・日・祝）／会社カレンダーによる
■年末年始休暇（5日）、年次有給休暇、特別休暇有