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数理最適化技術の研究開発<先進モビリティ基盤向け>
求人企業名:トヨタ自動車株式会社
情報確認日:2024/11/21
年収 | 590万円〜1570万円 |
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勤務地 | 東京都千代田区 在宅勤務が可能な職種です。 在宅勤務とオフィス勤務を柔軟に組み合わせた生産性重視の働き方を取り入れています。 |
職務内容 | 同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 先進モビリティ基盤向けの数理最適化技術の研究開発に従事していただきます。オペレーションズ・リサーチの体系的理解や最新動向を把握した上での判断に基づくEnd-to-Endでのデータロジスティクス研究開発の推進。具体的には、データロジスティクスにおける固有の評価指標(KPI)の可視化。与えられた制約と制御可能なパラメータの下での自動探索による最適化。最終的には、動的に変化する環境でシステムを準最適な状態で安定させる仕組みの研究開発に従事して頂きます。 ■業務の背景 コネクティッドカー・データ流通基盤向けの数理最適化に関する研究を行っています。100年に一度の大変革期と言われる自動車業界において、コネクティッドカーは先端技術開発の競争領域となっています。 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、数百万台もの車両から集められる大量の情報は、変革を加速させる新たな「オイル」と考えられています。 これら情報には、例えばCAN (Controller Area Network)データ、GPS位置情報、車載カメラ映像が含まれます。しかしながら、技術革新なくして、これらデータを効率的に利用することはできません。価値のあるデータを、十分に、タイムリーに、かつ効率的に収集・管理する必要があります。そのため、同部署は、車両からクラウド基盤までのデータのパイプライン(送配信や処理・蓄積)基盤を、極めて高いレベルで効率化する必要があります。目的達成のため、分散コンピューティング、データ処理・管理、数最適化技術を駆使した基盤構築に取り組んでいます。 |
必要な経験・資格 | 【必須要件】以下、いずれか複数のご経験をお持ちの方 ・数理計画法やマルチエージェント・シミュレーションなどを含むオペレーションズリサーチの研究・開発経験 ・SQL、R、Python、ソルバ、black-box最適化、マルチエージェント・シミュレーションシステムなどの研究プロトタイプ開発のためのプログラミング能力 ・機械学習、特に強化学習に関する知識 ・分散学習、連合学習に関する知識 ・英会話スキル(TOEIC 730点以上、または同等) ・一般的な研究遂行能力(計画立案、時間管理、チーム構築) ・自律的な職務遂行と高いモチベーションを持ったチーム内での職務遂行の能力 ・優れた対人能力とコミュニケーション・スキル |
雇用条件 |
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福利厚生 | 施設/寮・社宅、スポーツ施設、保養所など 制度/選択型福利厚生制度・従業員持株会制度・財形貯蓄制度など |
教育・研修制度 | OJTを基本に、階層別研修、語学研修、自己啓発セミナーなど各種バックアップを行います。 ※[技術系]は技術教育もあります。 |
企業情報 | 【概要・特徴】 東証プライム上場、世界最大級の完成車メーカー。グループ全体で、国内外に関係会社564社、32万人以上の従業員を擁しています。ダイハツと日野を傘下におさめており、SUBARU、マツダ、スズキと提携を行っています。2017年度の国内シェアは47%とトップ、世界シェアは3位を獲得。グループ全体で1,000万台以上の販売台数を記録しています。 【開発体制】 国内だけでなく、アジア、欧州、北米の各地に開発拠点を設け、先進的な技術の研究・開発を推進しています。近年、AIの研究・開発の拠点として、米国に子会社「TOYOTA RESEARCH INSTITUTE,INC.」を設立。AIやロボティクスに携わる技術者を集め、内製化を図っています。また、2016年の組織改正に伴い「先進技術開発」、「パワートレイン」、「コネクティッド」の3バーチャルカンパニーを新設。従来よりも組織を小型化し、意思決定や研究開発のスピードの向上につなげる考えです。 【福利厚生】 ライフスタイルやライフステージに応じて福利厚生メニューを自身で選択できる制度「選択型福利厚生制度(ウェルチョイス)」を設けています。そのほか、全国に200カ所以上の保養所や、約3万人が収容できる総合グラウンド、サッカー場、テニスコート、ジャグジー付屋内プール、スポーツジムなどのスポーツ施設を充実させ、働きやすい環境づくりに取り組んでいます。 |
お問い合わせ番号 | 387763 |
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