データエンジニア・City Data Platform Development（障がい者雇用）

ウーブン・バイ・トヨタについて

ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。

私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。

チームについて

トヨタはモビリティの意味を再定義します。ヒト、モノ、情報、そしてエネルギーを動かし、モビリティの常識に挑み続けます。Woven Cityでは、このような様々なモビリティを生み出し、試すテストコースとして、ヒト中心の街・実証実験の街・未完成の街をコンセプトに、幸せの量産を目指します。

Woven Cityには未来のモビリティへの想いを共有する多様な仲間が集まります。Inventors（インベンターズ／発明家）、住民、ビジターは、ヒト・モビリティ・社会インフラが連携する街の形をしたテストコースで、生活をしながら様々なプロダクトやサービスを実証します。

トヨタ「Woven City（ウーブン・シティ）」は、富士山の麓に建設される、完全に接続されたエコシステムです。水素燃料電池によって動力を供給されるこの都市は、「リビングラボ（生きた実験室）」であり、「常に進化する」ことを目指し、さまざまな最先端技術を取り入れています。同時に、「人間中心（ヒューマンセントリック）」であり、人々の安全と快適さを追求します。

ウーブン・シティの研究開発（R&D）チームは、トヨタ自動車が開発した技術を活用して、革新的な製品やサービスを生み出します。

ミッション

1. ウーブン・シティ向けのサービスおよび製品の開発
2. 長期的な研究開発による能力拡大

私たちのチームは、都市にとって不可欠な革新的サービスを開発します。

一方で、ファーストパーティデベロッパーとして、サードパーティパートナーが参加できる基盤も構築します。そのため、アプリケーションだけでなく、基盤となるソフトウェアや機能も担当します。

Woven Cityに関する詳細は、以下をご覧ください：

www.woven-city.global/jpn

求める人材

• 私たちは、ウーブン・シティの中心にある革新的なデータプラットフォームを実現することに情熱を持つエンジニアを探しています。
• このプラットフォームはイノベーターたちが利用でき、彼らのイノベーションを加速させるものです。AI、モビリティ、エネルギー管理、ヘルスケア、ライフスタイル、スマートホーム、EC、その他のウーブン・シティのサービス向けにマイクロサービス（統合APIなど）を開発します。
• このポジションでは、横断的な仕様や要件定義から開発および実装プロセス全体を推進して頂きます。
• このポジションでは同チームリーダーにレポートし、勤務形態はハイブリッド（リモートとオフィスの併用）のポジションです。

業務内容

• 複数のデータドメインにわたるスケーラブルなデータアーキテクチャ、データ処理、データ分析の設計・実装
• クロスファンクショナルチームとの連携
• データフロー、データストレージ、関連サービスの健全性を行うコンポーネントの構築
• ドキュメント作成やコードの保守性向上への貢献
• 各チームと協力し、ベストプラクティスを開発・提供

必須条件

• 日本政府発行の障害者手帳を所持していること
• C++、C#、Java、Go、Rust、Pythonなど、いずれかの言語でのプロフェッショナルな経験
• SaaS、IaaS、PaaS（AWS、GCP）や同期/非同期API設計（REST、gRPC、Kafka）の経験
• Databricksのような統合分析プラットフォームを用いた複数データドメインにわたるデータアーキテクチャ設計経験
• 大規模なバッチ処理またはストリーム処理のバックグラウンド
• ビジネスレベルの英語力

歓迎条件

• RDBMS、DocumentDB、KVSのいずれかでの深い業務経験
• ビッグデータプラットフォーム、機械学習プラットフォーム、スタック（例：Hadoop、Spark）の使用経験
• データ及びデータガバナンスに関連する標準への理解
• データ管理に関するセキュリティプラクティスへの理解
• クラウド環境（例：AWS）におけるDevOpsやDataOpsのベストプラクティスへの精通