コンピュータビジョン/機械学習エンジニア（インターンシップ）・perception & Prediction

ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタ自動車株式会社のモビリティ技術子会社です。私たちのミッションは、安全で知的かつ人間中心のモビリティをすべての人に提供することです。Areneモビリティソフトウェアプラットフォーム、安全を最優先とした自動運転技術、そして先進的なモビリティのためのテストコースであるトヨタウーブンシティを通じて、人々と社会にさらなる自由、安全、幸福をもたらしています。 私たちのユニークなグローバル文化は、現代のシリコンバレーの革新と、長年にわたり培われた日本の質の高いクラフトマンシップを織り交ぜています。これらの補完的な強みを活用し、ドライバーの能力を高め、幸福を促進し、ウェルビーイングを向上させています。

共に未来を創る仲間へ すべての人へモビリティを届けることを実現するために、私たちと共に新しい未来を創りませんか？当プログラムでは、みなさんをチームメンバーの一員としてお迎えし、私たちの将来にとって重要なプロジェクトに取り組んでいただきます。インターンシップ期間中は、世界から集まる優れたエンジニアがメンターとなり、みなさんのインターンシップ経験が充実したものとなるよう、サポートいたします。テクノロジーを通して人々の生活をよりよく、幸せにしたい、世界にイノベーションをおこすプロダクトを一緒につくりたい。そんな熱い想いを持った方からのご応募を心からお待ちしております。

対象 ・現在、高等専門学校で準学士、4年制大学または大学院で学士号・修士号、または博士号を取得中の2027年3月までに卒業予定の方 *インターン期間中に在学必須 ・2025 年に 3 ヶ月間の現地でのインターンシップが可能であること ・技術分野でのフルタイムの実務経験が 24 ヶ月以内であること（インターンシップ、研究・教 育アシスタント、軍隊での経験を除く） ・ビザサポートが必要な海外学生（日本国外在住）は、以下のいずれかの条件を満たすこと： 　　　・インターンシップが教育の一環であり、卒業に必要不可欠なものであること 　　　・インターンシップが学業の一部であり、単位取得につながること 　　　・応募時に学士号を取得していること

インターンシップ概要 ・開始日：① 2025年6月1日 ② 2025年8月1日 ・期間：3ヶ月 ・想定就業頻度：5日間（週40 時間）、ビザと授業スケジュールに応じて、より短い時間でも柔軟に対応可能 ・待遇：時給制 ・勤務場所：日本橋（本社） ・その他：  　　・当インターンシップは対面を想定しております。 　　・海外学生：フライト手配、ビザのサポート、 仮住居の支援があります。 　　・日本在住学生（東京エリア外）：仮住居の支援があります。

応募最終締切 ① 6月1日開始 ・海外学生（日本国外在住）：2025年1月19日 JST23:59 ・国内学生（日本在住留学生も含む）：2025年3月23日 JST23:59

② 8月1日開始 ・海外学生（日本国外在住）：2025年2月21日 JST23:59 ・国内学生（日本在住留学生も含む）：2025年5月18日 JST23:59

※上記締切を前に、応募が終了する可能性があります。お早目のご応募をお願いいたします。

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チームについて 私たちのチームは、個人用および商業用の人間中心の自動運転ソリューションを構築し、最先端の認識・予測技術を量産可能なAD/ADASシステムにデプロイして、数百万台の車両に展開しています。この目標を達成するために、ペタバイト規模のセンサーデータや多種多様なコンピュータビジョンおよび深層学習技術を活用して、複雑な現実世界の課題を解決しています。

求める人材 求める人財は、最新の機械学習とコンピュータビジョンの知識をもとに、安全性とコストをバランスしながら、提案および実装できるエンジニアです。また、ニューラルネットワーク、マルチビュージオメトリ、一般的なソフトウェアエンジニアリングの分野で専門家を求めています。さらに、「私がチームにどう貢献できるか？」という「Giver」のマインドセットで、トヨタの量産プロセスを深く理解し、忍耐強く取り組む姿勢を持っています。インターンとして、周辺認識・予測技術について学び、テックリードの一人にレポートすることになります。

業務内容

• 自動運転のタスク（物体検出、道路検出、Semantic-Segmentation、Occupancy、キーポイント検出・追跡、SLAMなど）のためにニューラルネットワークをトレーニング
• MLモデルとデータ探索および評価パイプラインを繋げるクラウドワークフローを構築
• MLライフサイクルへの貢献：新しいタスクやニューラルアーキテクチャの開発、車載エッジプラットフォーム内での処理最適化、開発環境へのデプロイ、他のエンジニアリングチームとの統合、品質管理チームと連携した安全性の検証
• コンピュータビジョンおよび機械学習の最新動向SoTAを把握（物体検出・追跡、Temporalモデル、SLAM、NeRFなどの分野）

必須条件

• コンピュータサイエンス、工学、または関連分野での学士号
• PythonおよびPyTorchに関する優れた知識（C++の知識があれば尚可）
• コンピュータビジョン（特にマルチビュー幾何学）およびディープラーニング（層の詳細、損失関数、最適化）の経験
• Jupyter、Numpy、Scipy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlibなどのデータライブラリの使用経験
• 英語での優れたコミュニケーション能力

歓迎条件

• SIMD/SIMT並列処理、GPUプログラミング、マルチスレッドプログラミングの経験
• LiDAR、Radar、IMUなどの自律走行向けの一般的なセンサーに関する経験
• 特定のハードウェア向けにディープラーニングモデルを最適化した経験
• AWSサービスの使用経験
• 日本語での優れたコミュニケーション能力