【東京】車載AIアシスタント　MLOps基盤開発エンジニア

【特色】 車載AIアシスタントを支えるモデル運用基盤（LLM・機械学習）の中核コンポーネントを、設計から実装・運用までハンズオンで構築するエンジニアを募集。評価・ログ・学習パイプラインの立ち上げ期です。 【概要】 トヨタはモビリティカンパニーへの変革に向け、車載AIアシスタントを中心としたソフトウェアサービスの開発を推進しています。本ポジションでは、車載AIアシスタントを支えるモデル運用基盤（LLMおよび機械学習モデル）の中核コンポーネントを、設計から実装・運用までハンズオンで構築いただきます。アーキテクトと協働しつつ、担当領域については自ら技術選定・設計判断を行っていただきます。 【詳細】 ・LLMゲートウェイ／プロキシ層の構築・運用（モデルルーティング、セマンティックキャッシュ、レート制御、コスト可観測性） ・評価自動化基盤の構築（回帰評価スイート、ドメイン横断評価、リリース可否判定の自動化） ・ログ収集・分析パイプラインの構築（プライバシー保護処理を含む） ・ファインチューニングパイプラインの構築（データキュレーション→学習→評価→配信） ・予測・パーソナライゼーション系モデルの学習・評価・配信パイプラインの構築と、性能・ドリフト監視 ・リージョン別デプロイ構成、データレジデンシー要件への対応 ・プロンプト・設定・モデルのバージョン管理と段階的リリース（CI/CD for LLM） ・他部門が所管するデータ収集・配信基盤とのインターフェース設計・調整（データスキーマ、連携仕様の合意）  ■本求人の想定役割：チームリーダー 【職場イメージ・職場ミッション】 ＜ミッション＞ 車載AIアシスタントを、販売後も進化し続けるサービスとして実現するための技術基盤を構築することが私たちの使命です。市場から得られるデータをもとに「ログ収集→評価→改善→配信」のサイクルを回し続け、お客様一人ひとりに最適化された体験を提供するAIプラットフォームを開発しています。 ＜職場イメージ＞ ・対話系LLMと、予測・パーソナライゼーション等の機械学習モデルを、単一の改善サイクルの上で運用する基盤を立ち上げ期から設計するフェーズです。 ・日本・北米・欧州の開発拠点や社内関係部署と連携しながら、グローバル共通の基盤を開発します。 【やりがい・PR】 ＜やりがい＞ ・車両というセンシングプラットフォームの上で動くAIの運用。機能安全境界・車載リソース制約・OTA配信と結合したLLM運用課題という、ハイパースケーラーにも存在しない問題領域に取り組めます。 ・日米欧の異なるデータ保護規制のもとで市場データを収集・活用するアーキテクチャ設計という、世界的にも前例の少ない挑戦ができます。 ＜PR＞ ・対話系LLMだけでなく、パーソナライゼーション・予測・知覚といった多様な機械学習モデルを単一の改善サイクルで運用する基盤設計。LLMOpsと従来型MLOpsの両方の知見が活きます。 ・既存の車両クラウド基盤の上にLLM運用レイヤーを新規に立ち上げるフェーズであり、技術選定・アーキテクチャ決定に直接関与できます。将来的にグローバルで数百万台規模に拡大するフリートを見据え、初期段階から拡張可能な基盤を設計できるタイミングです。 【採用の背景】 ■生成AI時代のサービス競争力は、モデル単体の精度ではなく、市場データを活用して継続的に改善できる仕組みを持つかどうかで決まりつつあります。 ■トヨタは車載AIアシスタントの開発を加速していますが、LLMと機械学習モデルの双方を本番サービスとして運用し、改善サイクルを設計・確立できる人材が不足しています。 ■他業界で培った知見を持ち込み、トヨタのAI開発プロセスそのものを変革していただける方を求めています。 ■おすすめポイント ◎自動車メーカー⇒モビリティメーカーへ。日本が世界に誇る『TOYOTA』◎全方位的に自動車を開発！自動車だけでなく技術力・開発力を活かした新たな事業やITポジションも多数◎キャリア採用を強化。自動車業界はもちろん、ＩＴ企業など様々な業界からキャリア入社多数！

【必須要件】 ■下記すべてを満たす方 ・LLMアプリケーションまたは機械学習システムの本番運用経験 ・Pythonによる開発経験（3年以上） ・パブリッククラウド（Azure歓迎、AWS/GCP可）でのシステム構築経験 ・CI/CDパイプラインの構築経験 ・他チームが所管するシステムとの連携を伴う開発・調整経験 【歓迎要件】 ■下記いずれかの経験がある方 ・LLM評価基盤（Evals）、APIゲートウェイ／API Management、PEFT・ファインチューニングのいずれかの実務経験 ・推薦・パーソナライゼーション等の機械学習システムの運用、Feature Store・MLパイプライン基盤（MLflow、Airflow等）の経験 ・ストリーミングデータ処理・テレマティクスデータ活用、Kubernetes・Infrastructure as Codeの経験

年収 500万〜1680万円

年収500万円～1680万円

■保険：健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険 ■諸手当：通勤手当、残業手当、家族手当、退職金制度、寮社宅 賞与年2回　寮・社宅制度・選択型福利厚生制度・持家補助制度・従業員持株会制度・財形貯蓄制度、車両購入資金貸付制度など。育児休職、勤務時間短縮措置、託児施設　等 研修：OJTを基本に、階層別研修、選択式講座など各種バックアップ リモート可 詳細につきましてはご面談時にお伝え致します

詳細につきましてはご面談時にお伝え致します

完全週休二日(土日)夏季休暇、年末年始休暇、有給休暇 ※トヨタカレンダーに準ずる 産休育児休暇制度有、産休育児休暇実績有