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。

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。

応募資格

・短期大学、学士、修士、または博士課程に在籍中で、2028年3月末までに卒業予定であること

 ※インターン期間終了まで在学している必要があります

・2026年に3か月間のオンサイト(対面)インターンシップに参加可能であること

 ※インターン期間中のリモート勤務は不可

・テクノロジー分野での正社員としての職務経験が24ヶ月以内であること

 (インターン、研究、TA、軍務経験は除く)

ビザサポートが必要な留学生の方は、以下も満たす必要があります:

・修士課程以上に在籍している場合、応募時点で学士号の学位証明書を保持していること

 ※単位修了のみで学位証明書がない場合は対象外

・本インターンシップが、学位取得に必要なカリキュラムの一部、または単位認定の対象であること

勤務条件

・開始日: 2026年6月1日 または 2026年8月3日

・期間:3ヶ月

・勤務時間:週5日(40時間)

 ※ビザ条件や授業スケジュールにより、短時間勤務の調整が可能な場合あり

・給与形態:時給制

・勤務地:日本橋(本社)

・その他:

・原則オンサイトでの実施

・海外在住の留学生:航空券、ビザサポート、仮住まいを提供

・国内在住(東京圏外)の学生:仮住まいを提供

応募締切(日本時間)

開始日:2026年6月1日

・東京在住の日本人学生:2026年3月20日(金)

・海外在住の日本人学生/海外在住の永住権保持者/国内在住で東京での住居支援が必要な方:2026年3月17日(火)

・国内在住の留学生:2026年2月19日(木)

・日本での就労資格を持たない海外在住学生:2026年2月2日(月)

開始日:2026年8月3日

・国内在住の日本人学生:2026年5月22日(金)

・海外在住の日本人学生/海外在住の永住権保持者/国内在住で東京での住居支援が必要な方:2026年5月19日(火)

・国内在住の留学生:2026年4月15日(水)

・日本での就労資格を持たない海外在住学生:2026年4月6日(月)

※応募状況により、締切前に募集を終了する場合があります。

 ※ビザサポートが必要な方、または学生ビザでの参加を希望される方は、手続きに最低2.5ヶ月を要するため、早めのご応募をおすすめします。

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チームについて

Woven by ToyotaのAD/ADASチームでは、AI、ロボティクス、高度運転技術が交わる領域で自動運転の課題に取り組んでいます。膨大な量のマルチモーダルな運転データの分析、コンピュータビジョンアルゴリズムの最適化、ハードウェアアクセラレーションを用いた遅延の最小化、スケーラブルで効率的な機械学習と評価パイプラインの展開、さらに、認識・予測・プランニングの分野で最先端の機械学習を推進するための革新的なニューラルネットワークアーキテクチャの設計を行なっております。私たちは、個人および商業用途向けの人間中心の自動運転ソリューションを通じて、すべての人々のモビリティを向上させるために、実行力と創造的な問題解決能力を持つ仲間を求めています。

求める人材

私たちは、MLプラットフォームチームにおいて、機械学習チームと密に連携・協力しながら、私たちのML技術の開発を加速・拡大させることのできる優秀なソフトウェアエンジニアまたは機械学習エンジニアを探しています。認識・予測・経路計画の機械学習モデルや、AD/ADAS技術を自身で開発し、トヨタの何百万台もの市販車へ展開することができます。私たちは、自動運転技術とのその人類へ与える影響に対して情熱を持ち、最先端技術を活用し、エンジニアの生産性やコスト効率にも配慮しながら、実世界の課題を解決できる方を求めています。また、常に「ギバー」のマインドセットと、仲間との助け合いの精神を持ち、製品開発に向けたソリューションの提供に強い意識を持つ方を歓迎します。

• 自動運転における、認識、予測、経路計画の開発にて、多くのMLエンジニアがデータセットのキュレーション、モデリング、学習、評価、実装を効率的に行えるようにするため、機械学習プラットフォームのシステムとツールを設計・構築・保守・最適化・サポート
• MLエンジニアリングの開発全体を促進するため、モデリング、性能指標の監視、故障モードの要因分析まで、使いやすいツール、フレームワーク、ライブラリの開発
• 効率的なデータキュレーション、クラウド上でのトレーニング・評価パイプラインの構築・保守
• 他のMLエンジニアおよびプラットフォームエンジニアとともに、コードの開発・レビューを実施、改善を促進
• 現在のプロセス、ツール、インフラを最適化し、MLエンジニアリング開発全体を促進。長期的な戦略の策定にも貢献
• アジャイルで、スピード感のある環境での開発
• ハイブリッドな勤務ポリシーに基づき、日本橋(日本)のオフィスにて、週3日の勤務

• コンピュータサイエンス、機械学習、ロボティクス、または関連する定量分野において、学士号・修士号・博士号を取得中で、2026年または2027年に卒業予定であること
• 2026年夏または秋の3か月間のオンサイトインターンシップに参加可能であること(以下日程を参照)
• データ構造、アルゴリズム、デザインパターン、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスに関する経験
• UNIX系システム(Linux等)、Python、PyTorch/TensorFlow に関する経験
• データクレンジング、サンプリング、キュレーション、前処理、トレーニング、テスト、評価、展開、推論最適化、クラウドおよびエッジでのデプロイなど、MLOpsサイクルの一部に関する経験
• DockerおよびGitHub ActionsなどのCIシステムの使用経験
• ソフトウェアドキュメント作成などが可能な英語力

• 機械学習パイプライン(Apache Spark、Airflow、Flyte、Flink、Ray)に関する経験
• SIMD/SIMT並列処理、GPUプログラミング、マルチスレッド処理の経験
• Terraform、AWS、Observability、Kubernetesなどのプロダクション環境での使用経験
• Google Big Query、Snowflake、AWS Redshiftなどの分析基盤の運用経験
• 自動運転、ロボティクス、コンピュータビジョン、経路計画に関する経験

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注意事項

・通常、すべての面接はGoogle Meetで実施いたします。

・現在募集中の求人票は英語版と日本語版の両方で掲載しております。つきましては、いずれか一方のみにご応募いただきますようお願い申し上げます。

・ご応募の際には、できるだけ英文レジュメのご提出をお願いしておりますが、何らかの理由で日本語職務経歴書をご提出いただいた場合、ポジションによっては選考過程で英文レジュメの提出をお願いすることがございますので、あらかじめご了承ください。

インターン生の成長を支えるプログラム

本インターンシップは、皆さんの成長を第一に考えて設計されています。

・チームの目標達成に貢献し、事業にインパクトを与える実践的なプロジェクト

・各インターンにアサインされる専属メンターと、成長を支えるマネージャーのサポート

・技術面・プロフェッショナル面での成長を共有する中間レビュー

・学びと交流を深めるプロフェッショナル開発プログラムやイベント

・成果を社内に発信する最終成果発表

・インターン期間中の福利厚生・各種特典・住居サポート

・インターン終了時には、卒業後入社の※新卒フルタイム採用のリターンオファーを検討

※リターンオファーは応募資格である2028年3月末までの卒業生に限る。卒業日が伸びた場合、リターンオファーは無効となる。

私たちのコミットメント

・当社は機会均等な雇用を実現し、多様性を尊重しています。

・お預かりした個人情報は、採用および入社手続きにのみ使用いたします。詳細については、個人情報規約をご覧ください。