■現在、品質領域における「部門統制体制の確立」と「データドリブンな品質監理サイクルの定着」を重点課題として掲げています。 従来、経験や勘に依存していた品質管理をデータに基づく判断へと進化させるため、品質データ基盤の構築や生成AI活用による業務変革を推進しています。 同ポジションでは、品質に関する知見・報告書・ルール・監査情報などを生成AIやデータとして有効活用できるナレッジ基盤の企画・設計を担い、品質領域のDX推進をリードしていただきます。
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、同社社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。 【具体的には】 ・データ分析 ・解析データのレポートの見える化（可視化） ・プログラミング（解析、シミュレーション等） 【ポジションの特長】 ・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。 ・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務などをご担当いただきます。そのための最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証／検証も実施いただきます。 ※主業務：ビックデータ基盤の検証、構築、保守、運用 【ポジションの特長】 ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながらプロジェクトを進めていく為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
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■データ分析を起点にモビリティサービスを進化させ、顧客への新しい価値の提供を追求していただきます。 【具体的には】 （1）データ・AIを活用した社会価値・事業価値・顧客価値の創出、意思決定高度化の推進 ・顧客データ・利用データ等を活用し、事業・サービス課題の特定および打ち手の策定 ・データ分析・機械学習モデル等を活用した施策立案・実行（例：レコメンド、個人最適化など） ・事業・サービス責任者と連携した、データに基づく意思決定プロセスの高度化と成果刈取り （2）データ活用の土台・組織ケイパビリティ構築 ・データ利活用に必要な組織・プロセス基盤の構築 ・データ活用文化の醸成（KPI設計、ダッシュボード活用、データリテラシー向上など） ・データ利活用推進による事業・業務成果創出・ROI向上 （3）大阪拠点における組織機能立上げ・強化 ・大阪拠点におけるビジネスデータサイエンスチームの立上げ ・東京拠点分析チーム及び大阪拠点関連部門と連携したテーマ推進 ・関西の企業・団体・研究機関などとの連携による知見・技術獲得と価値創出 【使用ツール/開発言語など】 ・データ処理／分析：Python、Qlik Sense、Dataiku、MS Excel ・Web・アプリ分析ツール: Google Analytics, Sprinklr ・オンラインサーベイ：SurveyMonkey, Qualtrics ・情報共有ツール: Teams ・生成AI／RAG：Dify、LangChain、Azure OpenAI API、GPT Enterprise ・クラウド／インフラ：Azure、GitLab、Copilot
■統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、同社の社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。 【具体的には】 ・データ分析 ・解析データのレポートの見える化（可視化） ・プログラミング（解析、シミュレーション等） ＜ポジション特長＞ ・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。 ・海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。 ＜配属チーム＞ 全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しています。現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しています。また、同チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業（MaaS）」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務／活動領域がアサインされます。
■ビックデータ基盤の検証、構築、保守、運用を実施頂きます。 【具体的には】 ・膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務など ・最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証/検証も実施 ＜ポジション特長＞ ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながらプロジェクトを進めていく為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。 ＜配属チーム＞ 全社の「生産性倍増」のためのデータ活用・AI活用をミッションとするチームでの配属を予定しています。同社では工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータを取集・加工・蓄積し、活用していくことが重要なテーマです。 今回配属予定のチームでは、このようなデータを取り扱うための、データ基盤の構築・運用・保守を行うと共に、品質領域、コネクテッドサービス領域等でのプロジェクトへの基盤の適用を行っていきます。 またカンファレンス（海外・国内）参加などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
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■プリンティング＆ソリューションズ（以下P&S）事業の変革をデータドリブンで加速するため、データ活用基盤の構築・運用を担当していただきます。 【具体的には】 ・IoTや各種アプリケーションなど、多様なデータソースからのデータ収集・統合・加工 ・提供に関するETL／ELTパイプラインの設計・開発・運用 ・DWHやデータマートの設計・最適化、データ品質管理、セキュリティ・ガバナンスの強化 ・AzureやSnowflakeなどクラウドを活用したデータ基盤の構築・運用 ・ビジネス部門やデータサイエンティストと連携し、現場ニーズに即したデータ基盤の技術選定・要件定義 入社後は、ご自身の経験やスキルに応じて、必要な技術や知識を習得できる研修・サポートを受けていただきます。その後は、チームのデータエンジニアやデータサイエンティスト、ビジネス部門と連携しながら、実務を推進していただきます。 また、国内外の販売会社との協議や連携など、グローバルに活躍できる機会も豊富にあり、幅広い経験を積みながら着実な成長ができます。 【技術力】 ・AzureやSnowflakeなどのクラウド基盤、SQL、Python、Rなどのプログラミング言語を活用しています。 ・データエンジニアだけでなく、機械学習や統計解析に精通したデータサイエンティストも多数在籍しており、部門内で高度な知見やノウハウを共有しながら、技術力の向上と事業価値創出を推進しています。 【キャリアパス】 データエンジニアリング領域のスペシャリストやデータアーキテクト、データ基盤領域の技術リーダー、プロジェクトマネジャーなどへのキャリアアップが可能です。 また、グローバルプロジェクトや最新技術導入の推進役として、成長につながる環境や挑戦できるフィールドも整っています。
顧客のビジネス上の成功を目指し、同部が提供する製品あるいはソリューションを導入するという意思決定を顧客に促す活動を行います。 【具体的には】 ■顧客が事業上で抱える課題に対するコンサルティング (1)解くべき課題の抽出／特定 (2)抽出／特定した課題に対する、データ分析・利活用の手法を用いた解決策の企画・提案 ■提案製品／ソリューションの本番導入を念頭においた、PoCフェーズにおけるプロジェクトマネジメント また、ご経験やご希望に応じて、以下の業務をアサインする可能性があります。 ・顧客にて導入済み製品／ソリューションの活用を広げていただくために実施する、活用用途発掘のためのワークショップのファシリテーション。 ※顧客知識／業界知識を生かせることを期待します。 【ポジションのアピールポイント】 ■最先端のAIを活用した、データ分析・利活用に関わる経験を積むことができます。 ■製造、金融をはじめ、多種多様な業界、部門の顧客と議論・貢献できる機会が多くあります。 ■キャリアパスとしては、以下の2つを想定しています。 ・コンサルティングスキル全般を高め、専門家として活躍するスペシャリストとしてのキャリア ・ コンサルタントチームを率いてビジネスを推進するマネジメントとしてのキャリア
以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■社内業務システムの企画・要件定義・仕様書作成・開発・維持運用・開発パートナー管理、及びプロジェクト管理などシステム関連業務全般 ■社内の各業務プロセスにおいて、納期・コスト・リードタイム等を改善するアプリケーションの立案・企画・開発・プロジェクトマネジメントを行う。 ■同社グループ内の各事業部/各G会社に対するコンサルテーションにより、ITシステム構築だけでなく、業務プロセスの改善・標準システムの有効活用(展開)をリーディングする。 【仕事の魅力・やりがい】 ■製品事業(設計から製造・検査作業全体に係る各種業務)に即したITシステム開発に従事することで、同社の全事業に貢献できる。 ■製品固有のシステムだけでなく、全社共通の標準・共通システム開発に係ることができ、幅広い製品の業務/システム開発に携わることができる。 ■全製品事業に対してITを活用した業務改革を実現できる。
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 AIエージェントを中心に、社内に蓄積された設計知見・ノウハウを活用した最適設計提案、設計作業の自動化、シミュレーションツールと連携した設計最適化、データ分析による課題兆候の検出などの仕組み・ツールを構築します。幅広い製品に横断的に適用できる開発基盤の構築・展開を担う役割です。AI技術を活用し、車載エレクトロニクス製品の設計プロセスを進化させる取り組みをリードいただける方を募集しています。CASE・SDVを背景に高度化・大規模化する車載エレクトロニクス製品を対象に、データ分析、シミュレーション、設計・解析ツールの構築・高度化をご担当いただきます。AIを活用し、開発工数の低減や開発期間の短縮といった業務変革を推進するポジションです。 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】 ・SoCをはじめとする大規模半導体、高速有線／無線通信、車載高速通信（SI／PI／EMC）など、業界最先端のハードウェア技術を体系的に習得できます ・ハードウェア設計に留まらず、システム設計やAI・自動化技術にも関わることで、技術領域を横断したスキルアップが可能です ・技術企画から開発・評価・製品適用まで一貫して携わることで、自身の成果が製品として世に出る達成感を得られます ・自動運転、カーボンニュートラル、サーキュラーエコノミーといった社会課題解決に直結する開発に携われます ・社内外の専門家や顧客、パートナー企業との共創を通じ、技術力とともに対外折衝力・企画力を高めることができます ・国内外拠点と連携した開発を通じ、グローバルな視点での知見と人脈を築くことができます
以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■社内業務システム(3D-CAD/PLM/MES等)の開発/展開に関する、要件検討・仕様書作成・ツール設定・開発パートナ管理、およびプロジェクト管理等の業務、及び全社への活用拡大の推進をおこなう。 ■社内の各業務プロセスにおいて、納期・コスト・リードタイム等を改善するアプリケーションの立案・企画・開発・プロジェクトマネジメントを行う。 ■同社グループ内の各事業部/各G会社に対するコンサルテーションにより、ITシステム構築だけでなく、業務プロセスの改善・標準システムの有効活用(展開)をリーディングする。 【仕事の魅力・やりがい】 ■製品事業(設計から製造・検査作業全体に係る各種業務)に即したITシステム開発に従事することで、同社の全事業に貢献できる。 ■製品固有のシステムだけでなく、全社共通の標準・共通システム開発に係ることができ、幅広い製品の業務/システム開発に携わることができる。 ■全製品事業に対してITを活用した業務改革を実現できる。
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社内ナレッジ蓄積・共有基盤システムに関する以下の業務についてチームリードまたは担当メンバとして従事いただきます。 【具体的には】 ■企画/予算立案 ■ソリューション検討 ■要件定義～開発 ■運用保守およびエンハンス ※グループ会社との期待値コントロール、同社協力会社とのブリッジカウンターとしての役割を含みます ※経験、得意分野、キャリア意向を伺いながらご担当いただきます ※将来的には他のシステムもご担当いただく予定です 【採用部門が社内で担う機能とミッション】 全社IT/DX戦略に基づき、同社グループの半導体製造装置に関する開発、品質、サービス・サポート、製品ライフサイクルにおけるそれぞれの履歴情報を収集蓄積しナレッジ化をおこなうための情報蓄積・共有基盤の企画・開発デリバリー・運用保守をご担当いただきます。
■民間航空機用エンジン部品製造工場のIT業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・DX活動推進：活動計画立案・IoT化及び見える化・生成AI活用推進など ・社内インフラの運用・保守：基幹システム・サーバやネットワーク・各種機器の運用・保守・改善など。 ＜使用ツール＞ Officeソフト全般、製造に用いる基幹システム（PLM，ERP，MES）、生成AIやBIツール（Tableau） 【期待する役割】 ・生産システム・DX業界の最新情報を調査把握し、改善に繋がる仕組みの構築をリード頂く ・やりたいことの具現化や課題解決に向け、道筋・手段を自ら開拓しつつ、チームを活かして目標達成を目指す 【キャリアパス】 ・定期的にキャリアデザインを描き、上司と擦り合わせして頂きます。 ・IT分野のスペシャリストを目指す以外にも、御自身のモチベーションや特性に応じて、生産技術・生産管理・設備担当など、或いはライン長へのキャリアアップが可能です。 【ポジションのやりがいや魅力】 ・各種活動を通じてITスキルを向上させることができ、航空エンジン部品製造の知識も習得することができる。 ・IT分野に於ける裁量が大きいポジションであり、自身が実現したい事を実行に移す機会が大いにある。
電子デバイス事業に関わる各種業務について、DX推進を目的とした業務システムの企画・開発・運用・改善を担当していただきます。電子デバイス事業部内の各部門に加え、本社IT部門とも連携しながら、事業に密着したIT施策を推進していただきます。 【具体的には】 ・電子デバイス事業の業務を対象とした、業務システムの運用および改善対応 ・事業部門と連携しながら、業務上の困りごとや課題の整理・見える化 ・業務効率化・品質向上に向けた改善テーマの検討および対応 ・PythonやAIツールを活用したデータ整理・分析、業務支援ツールの作成 ・手作業業務の自動化や省力化に向けた、仕組みづくり・改善の推進 ・ITセキュリティ方針に基づく運用対応およびルール遵守のサポート 【職務の特色】 電子デバイス事業に特化したIT部門として、事業部門に近い立場から電子デバイス製品に関わる業務を支援しています。業務システムの運用・改善や業務効率化への取り組みを通じて業務基盤の整備と強化を進め、電子デバイス事業の継続的な成長を後押ししています。 自らの取り組みや工夫が製造・評価・管理といった現場業務の改善に直結し、リードタイム短縮や工数削減など、目に見える成果として表れることもあります。現場と一体となって改善を積み重ねながら、事業の拡大にITの側面から貢献していける点が当グループで働く大きなやりがいです。
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同社にてDXエンジニアとして以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■1.プラットフォーム基盤運営 ・ガバナンス整備 ・サーバ／実行PCの保守運用 ・ライセンス／アカウント管理 ・UiPath環境管理 ・対向システムの情報収集（SAP/CRM/OS等） ■2.開発/運用保守 ・Agentic Automation（Maestro/Agent）プロジェクトの推進（要求・要件定義/開発/運用保守） ・通常のRPA開発推進（新規開発案件/追加開発案件/改修案件/運用保守） ・プロジェクト管理（案件管理/ベンダーマネジメント/各種定例MTG等） ■3.開発サポート・教育 ・教育コンテンツの作成 ・問い合わせ対応 ・技術支援
■同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 工場のスマートファクトリー実現に向け、個別AIの開発・検証を進めながら、複数AIを呼び出し連携させる管理AI（自律型AIエージェント）を並行して企画・推進します。 製造・品質・保全など現場課題を整理し、個別AIのテーマ選定、目的定義、要件整理、検証設計、効果測定を関係部門と連携して実行。 あわせて管理AIの役割（判断支援、タスク実行、例外時のエスカレーション等）を定義し、個別AIの入出力・連携方式、運用フロー、ログ・権限など運用品質を整備します。PoCに留めず、現場で継続的に使われる仕組みとして定着・標準化まで推進します。 【入社後のキャリアイメージ】 入社後はまず、工場（製造・品質・保全）の業務フローや課題、利用可能なデータを把握し、AI適用テーマの優先順位付けと推進体制づくりに取り組みます。 個別AIのPoCを担当しながら、目的定義・要件整理・評価設計・効果測定を関係部門と連携して進め、現場で使える形に落とし込みます。並行して、複数の個別AIを呼び出し連携させる管理AI（自律型AIエージェント）の構想・要件を具体化し、連携方式や運用フロー、ログ・権限など運用品質の整備を推進。成果が出た仕組みは標準化・横展開し、将来的にはチームリーダー／PMとして工場横断のスマートファクトリー施策を牽引する役割を担います。
開発支援AIの開発と社内適用事例の創出を担当いただきます。 【具体的には】※以下のいずれか、または両方の業務を担当いただきます。 ・開発支援AIを進化させるため、協業先のAI研究者・エンジニアとの技術的な議論のリード、集約 ・当該AIの社内適用のための現開発工程および、ツールの調査、自動化プログラム作成 【やりがい・魅力】 ・AI開発に特化した別会社を立ち上げたり、社内に専門部署を設置する企業もあるかと思いますが、マツダにおいては社内の自動車の開発組織内に AI 技術チーを設けている為、研究がビジネス的な成果に直結し、現場のフィードバックもダイレクトに感じながら AI 開発を行う事が可能です。 ・協業先の機械学習のトップカンファレンスに、論文発表し続けているような世界トップクラスのAI研究者・エンジニアと直接、AI進化の研究テーマ・内容について議論するのは大変エキサイティングな経験です ・同チームは、社内全体の変革につながる先進的な取り組みを多く行っており、既に実績を上げています。会社全体さらには業界全体のプロセスを変えるといった大きな視野で仕事をする事が出来ます 【実績】 同社は英国のSecondmind社と戦略的パートナーシップを提携しており、高度化・複雑化する自動車の設計・開発に対応していくため開発プロセスの革新に取り組んできました。同社はグローバルで初めてSecondmind社のアクティブラーニング技術をエンジンの制御パラメータの最適化工程に適用し、同工程の所要時間を1／3に短縮することに成功しました。 現在、Secondmind社と新たなAI（Augmented Intelligence／拡張知能）技術に取り組み、人間の創造性や独自性を最大限に発揮できる究極の開発プロセスの実現を目指しています。
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■対象データは主に基幹システム（材料表・生産・販売・会計等）と車両IoTであるMIMAMORIデータとなっていて、業務ユーザー接点であるフロント側チームと、データを提供するバックエンド側チーム間で連携・協力しながら業務を推進し、バックエンド側チームはデータ分析とレポート作成を可能にするデータパイプラインの開発、保守を行っていただきます。※本グループは約10名 【具体的には】 ・設計したデータパイプラインに基づき、実際にETL処理を開発・テスト・運用 ・Python／SQL／Informaticaを用いた処理実装、ジョブ管理・障害対応・性能改善を担当 ・Snowflake上でのデータ最適化や運用監視・改善を通じ、ユーザーに安定して信頼できるデータを提供 ※技術スタックとしては、主要クラウドはAWSを中心に、DWHとしてはSnowflake、BIはTableauを中心にPowerBIやQlikなどを導入済み、AIはOpenAIを中心に要件に合わせて柔軟に組み合わせて実装している 【職務ミッション】 ・社内外のデータ活用による意思決定の質・速度の向上を可能とするデータ連携基盤の整備を担当する ・クラウドを利用したデータ連携基盤の構築／拡張／維持運用、データパイプラインの構築をすることで、ビジネスに貢献する ・今後3年間で、クラウド基盤上のデータレイクを中核に、経営ダッシュボードと現場オペレーション最適化の双方を支援する ・本ポジションは、データ基盤の“実装者”として、設計されたモデルを確実に動かし、ビジネスに信頼できるデータを届け、日々の運用改善を通じて、全社の意思決定を支える
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■IVIシステム開発に関わる全工程を対象に、生成AI活用を前提とした業務プロセス改革を推進していただきます。 【具体的には】 ■現場の困りごと発掘・解決 ・レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握 ・課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ■AI活用の仕組み化 ・Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化 ・CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ■AIエージェントドリブン開発への移行設計 ・開発タスクの分解、前提情報（入力データ）の整備 ・AIエージェント活用に適したガードレール設計 ・生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ■品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化 ・安全性・品質を担保するための運用ルール整備 ・レビュー観点の体系化 ・再現性のあるナレッジ（Playbook）の構築 ■効果測定と定着化支援 ・リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定 ・チーム横断の導入・定着に向けた教育（勉強会）や伴走支援 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【開発ツール】 ・生成AI：Claude Code、GitHub （必要に応じて他ツールも検討） ・構成管理：Git（Gerrit/GitHub） ・開発言語：Kotlin、Java、Python（⼀部C++あり）、Typescript ・コミュニケーション：Slack、 Microsoft Teams ・プロジェクト管理：JIRA、 Confluenceなど
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世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫してご担当いただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 【具体的には】 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化（Pruning, Quantization等） ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
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世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫してご担当いただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 【具体的には】 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化（Pruning, Quantization等） ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
同社にて、以下業務をご担当いただきます。 ・多岐にわたる部門と連携しながら航空無人機の飛行制御や構造装備設計を主体的にリードいただく ・航空無人機を制御するための 画像認識や行動判断するAIの開発を主体的にリードいただく 【具体的には】 ・航空無人機に求められる高度な要求を満足できるように、ご自分のスキルを活用し、飛行制御則の設計、プログラミング、機体の構造設計や装備設計、地上管制装置の設計等のうち いずれかの検討作業を実施いただきます。 ・（または）ご自分のスキルを活用し航空無人機に搭載する、画像認識や行動判断するＡＩの開発を行います。 ・開発した機体は自分たちの手で試験し、性能を確認の上、お客様（防衛省／防衛装備庁）に納入します。 【役割】 ・多岐にわたる部門と連携しながら航空無人機の飛行制御や構造装備設計を主体的にリードいただく ・航空無人機を制御するための 画像認識や行動判断するAIの開発を主体的にリードいただく 【使用ツール】 WORD, EXCEL, CATIA, NASTRAN, MATLAB, Simulink Python, C++, C#, OS, Docker, Github など （全てできる必要はありません。いずれかで可） 【キャリアパス】 はじめは飛行制御といった一つの技術分野に習熟いただきます。その後グループのリーダーとして業務をけん引いただきます。さらには一つの航空無人機事業を推進していくプロジェクトマネージャーとして活躍いただきます。 【研修体制（OJT体制）】 チームで取り組むため業務になれるまでOJTでサポートいたします。社内の教育制度（OFF-JT)もたいへん充実しており、自由に受講いただけます
■同社の技術開発を担うストラテジックR&D本部のセンシング研究開発部門において、以下の業務・役割を担当していただきます。 【具体的には】 ◆FA領域向け画像センシング技術・アルゴリズムの構築と実装 ・基板検査装置や画像センサ向けのAI画像センシングアルゴリズムの技術開発以下のいずれか ‐検査アルゴリズム開発（精度、ロバスト性、高速・軽量） ‐VLMをはじめとするマルチモーダルAIを活用した高精度な異常検知/予測保全/熟練者ノウハウ自動化など、次世代スマートファクトリーの中核技術創出 ◆事業部門との連携による技術の商品化・社会実装（R&Dから実用化へ） ・事業部門と緊密な連携・調整を行い、「事業に貢献する技術」として確立させます。 ◆技術の独自性創出と知財・学術活動への貢献 ・開発テーマの実践を通じて、独自のアルゴリズムを創出し、特許の出願や論文執筆を行います。 ■この仕事の魅力 ◆先端AIを“研究”で終わらせず、“現場で動く技術”に仕上げる面白さ 深層学習やVLMをはじめとするマルチモーダルAIなど、進化の速い先端技術を目利きし、顧客現場で安定動作するアルゴリズムにまで高めていくことに挑戦できます。 ◆複数事業に展開して価値を生むコア技術構築 一つのテーマ開発に閉じず、基板検査や画像センサなど複数の事業・製品に波及するコア技術づくりに携わることができます。自ら生み出した技術を横展開しながら、事業成長に直結するインパクトの大きな仕事に挑戦できます。 ◆要求定義から価値検証まで関わり、顧客に選ばれる瞬間を見届ける手応え 事業部門と密に連携しながら、リアルな要求仕様や制約条件の整理といった最上流から、最終的な価値検証まで深く関わることができます。自分が手がけた技術によって、現場の顧客から選ばれる瞬間を肌で感じられる確かな手応えがあります。
■「LLM・AI・データ解析の技術の進化」「全社の検証で顕在化した実用上の問題」「ソリューション事業の構想」を踏まえて、技術も含めた価値提供の仕組みを設計し、各技術が抱える問題の解消に有用な技術開発を見極め、それを構築・検証する主担当を担当していただきます。 【具体的には】 ・テーマのチームメンバと協働しながら、技術開発の計画・実行・有用性の見極め ・事業部のソリューションに技術開発成果を展開するための対象部門の関係者との折衝 ・事業展開する上で必要なLLM・AIエージェントを活用する仕組みの設計・プロトタイピング ・自身の専門性を活かしたメンバの指導、育成 【対象領域】 ・基板検査装置を起点とした基板実装工程の生産性を向上するソリューション ・装置の制御の中枢となるPLCを起点としたデジタルツインによる生産性を向上するソリューション ・再生可能エネルギーの活用効率を高めるための発電・蓄電池・パワーコンディショナの連携を管理するソリューション ・同社の技術開発部門に提供しているLLMを活用するための開発基盤の強化
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■SDV（Software Defined Vehicle）に必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務を担当していただきます。 【具体的には】 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ※上記に伴う研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。また、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
AI・IT技術・データドリブンを駆使し、運転者及び乗員向けの認知判断作用システムと、車両システム(ADAS／AD)の協調 による安全安心を実現するためのシステム要件定義、アーキテクチャ開発およびその検証をご担当いただきます。 【具体的には】 ◆車載する次世代安全システム・運転者協調機能の先行開発 ・AIとデータの活用を前提とした、価値仮説～システム要件定義、開発プロセスへの落とし込み ・自動運転社会におけるクルマと運転者との協調・注意・介入に関する要求・要件定義 ・社内要素技術開発を、目標とする安全システム(プロジェクト)と紐づけ、他課と連携し開発推進 ・各プロセスの成果物の管理と妥当性評価(システムレベルテスト実施) ◆安全安心サービスシステムに関するソフトアーキテクチャの開発 ・社内外関連メンバー（顧客北米拠点含む）とのクラウド／エッジのハイブリットアーキテクチャ立案、設計 ・上記に基づいた車載エッジのアーキテクチャ仕様設計 ・サービス実現に向けたIT技術等の先端技術探索および車載適用 ・パートナ企業への要件提示、要素技術・ソフト開発マネジメント ・試験評価、成果物管理 ◆顧客・関係会社・部署とのPoC（検証）を通じたシステム開発 ・走行体験によりデータドリブン開発を推進するPoC環境構築(車両・シミュレータ) ・顧客・社外ステークホルダー（子会社 等）への技術的な提案や開発連携 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性】 ✓AI・データ・ソフト技術を実装ではなく価値・要件・判断軸へ昇華する経験ができます ✓法規・アセス対応と将来差別化を同時に扱う上流視点のシステム思考が身につきます ✓全社横断・社外連携を通じ、抽象度の高いテーマを整理し合意形成する力を磨けます ✓PoCを通じて、仮説→検証→判断を回すことで、AI・データ活用の実効性を見極める力が養われます
同社にて、大規模システムである自動運転、先進運転支援プロジェクトのプロジェクトマネージャーとして、大規模プロジェクトの完遂（量産）へ導く業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客や開発関係者とのコミュニケーション ・全体会議体の運営 ・開発全体日程の立案 ・変更管理システムの運用 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】 ・最新の自動運転、先進運転支援プロジェクトをプロジェクトマネージャーとしてけん引することで、自分のプロジェクトの製品が世に出たときに、交通事故およびその死傷者の低減に貢献している実感が持てます。
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データ活用基盤「GAUDI」の企画・開発およびグローバル展開をご担当いただきます。 【具体的には】 ・先進デジタル技術を活用したデータ活用基盤の企画・開発 ・製造設備、環境、作業員、製品データ等の収集・蓄積・活用基盤の構築 ・AIやデータサイエンスを活用したデータ分析・価値創出 ・データ活用基盤のグローバル展開およびOSS化の推進 【使用言語】 ・言語:C、C#、Java、Pythonなど ・環境・ツール:Microsoft Azure、Databricks、Linux、GitHubなど 【業務の魅力】 ・先進デジタル技術(サービス、ガジェット)に一早く触れることができます。 ・各分野(AI、IoT等)でトップクラスの研究者やエンジニアと共同研究・開発することで、常に一流を学ぶことができます。
Lv4自動運転システム実現に向けた先行研究案件で、AI／MLを用いたE2Eの自動運転アルゴリズムの開発を担当いただきます。 上記に伴い、様々なモビリティ（自動車・小型AGV等…）の自動化・知能化を目的としたシステム開発業務、特にCamera／LiDAR／Radar／GNSS／IMU…といったセンサを統合した自動運転システム開発（位置推定／物体認識／運動計画／運動制御、車両、認識PF開発 etc...）にも従事いただきます。 【具体的には】※ご経験を加味し下記いずれかの業務をおまかせいたします。 1）AI／MLを駆使した自動運転アルゴリズム開発（マルチセンサでの位置推定、物体認識、パスプランニング） 2）データセット開発 (オートアノテーション等) →自動運転AIが学習するには、大量の「これが信号機だ」「これが歩行者だ」といった正解の目印（アノテーション）が必要です。これを手作業ではなく、AIを使って自動で高速に作る技術を開発します。 3）最先端AIモデル開発 (E2E, VLM) →E2E (End-to-End): センサー情報（カメラなど）を受け取ってから、車の操作（ハンドルを切る、ブレーキをかける）までを一つのAIで処理する最先端の仕組みです。 →VLM (Vision-Language Model): 画像（Vision）と自然な言葉（Language）を一緒に理解できるAI（例：画像を見て「前の車が急ブレーキをかけた」と理解する）を自動運転に応用します。 4）高性能SoCへの最適化実装技術（インプリメンテーション／AIモデル圧縮、SoCアクセラレータ使いこなし）
同社にて、次世代の運転支援・自動運転システムの先行開発に関して、以下の業務をご担当いただきます。 ・上流の要件定義、運転支援・自動運転システムの構成要素である認知・判断に関するAI、アルゴリズム開発及びシステムインテグレーション 【具体的には】 業務①：システム要件定義 - 次世代安全システムの価値仮説立案およびシステム要件定義- 安全価値創出に向けた要求分析・要件策定- システムアーキテクチャ設計および技術方針の策定 業務②：認識開発 - マルチモーダルAIモデルの設計・開発- 実車走行データを使った学習- モデルの高速化・蒸留 業務③：AI監視機構の開発 - AIモデルの安全性チェック機能開発- AIモデルの未知シーン検知機能開発- 最適化手法を用いた走行軌跡補正機能開発 業務④：インテグ - アルゴリズムのシステムインテグレーション- SoC、実車システムへのデプロイメント- インテグレーションソフトのSoC・実車システムへの最適化実装技術開発 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】 ・自身で企画・開発したものが顧客・社会課題解決に貢献しているというやりがいが感じられます ・国内外の拠点と連携したグローバルな開発に携われます ・社内外の専門家との連携を通じて、自身の専門性を向上させることができます
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IVI（車載インフォテインメント）システム開発に関わる業務を、生成AI（例：Claude Code/GitHub Copilot）を活用して再設計し、開発スピードと品質の両立を実現するための「開発業務改革」を推進していただきます。 【具体的には】 ・現場の困りごと発掘・解決：レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握、課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ・AI活用の仕組み化：Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化、CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ・AIエージェントドリブン開発への移行設計：開発タスクの分解、前提情報（入力データ）の整備、AIエージェント活用に適したガードレール設計、生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ・品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化：安全性・品質を担保するための運用ルール整備、レビュー観点の体系化、再現性のあるナレッジ（Playbook）の構築 ・効果測定と定着化支援：リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定、チーム横断の導入・定着に向けた教育（勉強会）や伴走支援 【担当領域例】 ・IVIシステムのアプリケーション層/HMI/周辺サービスに関わる開発プロセス全般（要件定義 〜 運用まで） ・生成AIを組み込んだ開発フローの設計・改善（コードレビュー、テスト自動化、ドキュメント運用、チケット分解など）
同社にて、自動運転/ドライバ支援向けセンサフュージョンの研究開発をご担当いただきます。 【具体的には】 ・市場/システムの動向や競合の製品＆技術分析 ・センサフュージョンによる周辺認識、センサフュージョンによヒト状態推定の企画＆仕様検討 ・センサフュージョンの研究開発の推進 ※株式会社デンソーの社員として株式会社ミライズ テクノロジーズに出向いただきます。 【業務のやりがい、身につくスキル等】 ・生成AIのR&D技術、車載システム開発のスキルアップ ・自分の開発した技術が、トヨタ自動車や同社を通じて社会に貢献しているという実感とやりがいが得られる ・将来のモビリティを予測し、自ら開発テーマを立ち上げ、主体的に推進することができる ・国内外の研究機関、スタートアップ、メーカなどとの共同研究開発を通じて、専門性をさらに高めることできる
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■SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成/コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム（CI/CD, テスト, 品質評価等）の設計 ・ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築（例：設計書、仕様書生成） ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析/要求分析自動化 ・クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築（AWS, Azure, GCP） ・開発現場でのAI活用事例の発掘/PoC推進/社内展開 【魅力・やりがい】 ・生成AIの実用化を、数千人規模の開発現場で実装できる唯一無二の環境 ・自分の設計が同社の開発全体に波及する、スケール感と影響力 ・クラウド/組込み/AI/データなど異分野のスペシャリストと協働できる成長環境 ・「AIを使う人」ではなく「AIを使って仕組みを変える人」としてのキャリアを築ける ・同社全体のSDV開発/AI活用戦略の中核メンバーとして活躍可能
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SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発をご担当いただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム（CI/CD, テスト, 品質評価等）の設計 ・ナレッジグラフ／ドキュメント自動生成基盤の構築（例：設計書、仕様書生成） ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ・クラウド／オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築（AWS, Azure, GCP） ・開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AI／機械学習：OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤：AWS, GCP, Azure 開発言語：Python, TypeScript, C++, Shell Script データ／自動化：GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ／可視化：Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域：AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール
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SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム（CI／CD、 テスト、 品質評価等）の設計 ・ナレッジグラフ／ドキュメント自動生成基盤の構築（例：設計書、仕様書生成） ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ・クラウド／オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築（AWS、 Azure、 GCP） ・開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開
■ヒトと協調して、またヒトと同じように単独で考えて柔軟に動作ができる自律型AIロボットの研究開発を担当していただきます。 ※製造現場の人手不足を背景に、工場の自動化ニーズが急速に高まっており、本ポジションでは、画像認識・動作最適化・異常検知などのAI技術を活用し、ロボットが自律的に判断・動作できる仕組みを構築していただきます。 【具体的には】 ・認知・判断・動作（AI制御技術）の研究・開発、またそれを構成するハードウェアの研究・開発 ・自律型AIロボットの制御に関する研究・開発業務 ・人の動きを学習・模倣することで、ロボット自身で動作の順番や経路を計画し、その通りに動作できるロボットのAI技術、それを実証するためのロボット実機を用いた実験 【職務の魅力】 研究所でありながら、生産技術部門との関わりが多く、工場採用が決定するとすぐに工場への導入が始まるため、自分たちの研究の成果を間近で感じることができます。海外の研究拠点や大学、スタートアップとの協業機会も多く、グローバルにネットワークを構築し多種多様なパートナーと仕事を進めることができます。また海外拠点への赴任や留学のチャンス、社会人ドクターの支援制度があり、キャリアを磨きたいと考えている方へ最適な研究環境を提供することができます。 将来的には専門的な技術を深め技術開発をリードするエキスパート職と研究プロジェクトを企画立案し実行をリードするマネージャー職を目指すことができます。
■車両要求性能を達成するための電池性能（耐久性、安全性、レート特性）や、製造プロセルをデジタルで設計・予測できるようなモデリング開発を担当していただきます。 【具体的には】 ・先進リチウムイオン二次電池（液LiB）の耐久性設計（例えば、10年24万km走行時の寿命予測）できるモデリング（理論モデル、ないしはデータ駆動型の機械学習モデル）と実験検証 ・安全性やレート特性、製造プロセスに関するモデリング（同上）と実験検証 ・充放電や劣化に伴うセル構造・機械物性変化のモデリングと実験検証 ・将来型電池（例えば、全固体電池やPostリチウムイオン二次電池）に適用するための上記モデルの更新と検証 【職務の魅力】 計算科学やモデリング・シミュレーション、機械学習など最先端のデジタルツールを設計に取り入れるために、国内外の大学やサプライヤーと協業機会が多数あり、英語を使って最先端の研究者・技術者と対等に議論できる環境があります。また、車載に適用するため、システム系や車両開発部署との連携もあり、研究所とはいえグローバルかつビジネス領域まで広く携わることができます。更に、同研究所には社会人ドクターの支援制度があり、ご自身を磨きたいと考えている人には最適な研究環境を提供することができます。将来的には海外拠点への赴任や留学のチャンスもあり、技術面では業界の第一人者を目指すことができます。
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■商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を行っていただきます。 【具体的には】 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善（データドリブン開発）や、ユーザーの声の継続的反映（ユーザーインザループ）を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画～実装～実現 【開発ツール】 ・言語: Python, SQL等 ・データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ・AWS: Amazon Athena,Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ・CI/CD: GitHub, Docker,CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。
■開発支援AIの開発および他開発本部を含む社内適用事例の創出に向けた業務を担当していただきます。 【具体的には】 ※経験やスキルに応じて以下いずれか、または両方を担当いただきます。 ・開発支援AI進化に向けた、協業先のAI研究者およびエンジニアとの技術的な議論／評価 ・当該AIの社内適用に向けた、現開発工程およびツールの調査／自動化プログラム作成 ※個別のAI技術開発や、個別のAI適用テーマに取り組む業務からスタートし、そこで身につけたスキルを武器として将来的にはより広範囲の開発プロセス変革を担うキャリアパスを想定しています。 【業務プロセスイメージ】 ■AI開発業務： ・次の研究フェーズに向けたAI開発方針の検討/決定および具体的な研究テーマの絞り込み（6カ月～12カ月毎） ・協業先に同社の要件を提示し、開発に向けた詳細すり合わせ（週次～月次） ・協業先からの報告に対するレビュー（週次から月次） 報告の形は、週例打ち合わせ、技術レポート、実装したAIプロトタイプ等 ・研究フェーズ毎の社内役員報告会 ■社内へのAI適用業務： ・他本部への適用事例創出（随時） 協業先と開発したAIツールを他部門に紹介し、適用可能なテーマを模索 適用候補となるテーマを持っている部門と問題をすり合わせ、適用イメージや役割分担等を決定 ※分担に応じて適用例を創出。
■開発支援AIの開発および他開発本部を含む社内適用事例の創出に向け、組織リードの役割を担当していただきます。 【具体的には】 ・数学的知見を活かした課題抽出/抽象化および機能追加（ 課題を特定した上で実装すべき機能を適切に判断／選定していく） ・開発支援AI進化に向けた、協業先のAI研究者およびエンジニアとの技術的な議論リード／集約 ・当該AIの社内適用に向けた、現開発工程およびツールの調査／自動化プログラム作成リード 【業務プロセスイメージ】 ■AI開発業務： ・次の研究フェーズに向けたAI開発方針の検討／決定および具体的な研究テーマの絞り込み（6カ月～12カ月毎） ・協業先に弊社の要件を提示し、開発に向けた詳細すり合わせ（週次～月次） ・協業先からの報告に対するレビュー（週次から月次） 報告の形は、週例打ち合わせ、技術レポート、実装したAIプロトタイプ等 ・研究フェーズ毎の社内役員報告会 ■社内へのAI適用業務： ・他本部への適用事例創出（随時） 協業先と開発したAIツールを他部門に紹介し、適用可能なテーマを模索 適用候補となるテーマを持っている部門と問題をすり合わせ、適用イメージや役割分担等を決定 ※分担に応じて適用例を創出
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■世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。 【具体的には】 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化（Pruning, Quantization等） ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等
■同社にて、下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI（Web）開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担う ＜ポジション特長＞ AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、同社が将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。 ＜配属チーム＞ 全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しています。
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世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 【具体的には】 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト（シミュレーション、実車など） ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
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同社にて以下業務をご担当頂きます。 【具体的には】 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ・プログラミング言語・スクリプト：Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++（一部領域） ・データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ・開発・運用ツール：Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ・データ分析・可視化ツール：Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ・機械学習／AI関連：TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール（LLM活用基盤等） ・車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform
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SDV開発を支えるデータ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを担当していただきます。 【具体的には】 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL／ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化
本社、工場、海外拠点、データセンター、クラウド等をつなぐ「会社全体のネットワーク」とセキュリティを設計～運用を担当いただきます。 【具体的には】 ・全社規模/多拠点環境を前提としたネットワーク基盤において、可用性/拡張性/セキュリティを考慮したアーキテクチャの企画、および基本/詳細設計 ・拠点間VPN、SD-WAN、ならびにデータセンター内ネットワークについて、冗長構成や運用性を考慮したアーキテクチャ設計 ・次世代ファイアウォール（NGFW）、IPS/IDS、WAF、プロキシサーバ等の境界防御に関する仕組みについて全体最適の観点からの見直しや高度化を行い、ポリシー最適化を含む運用改善や強化の推進 ・ネットワーク分離を含むマイクロセグメンテーションの検討や役割（Role）に基づいた動的なアクセス制御の設計/導入 ・リモートワーク環境を前提とした安全性と利便性を両立したアクセス基盤の検討 ・これら基盤システムについて、管理および効率化に向けた企画/設計/実装/運用、ならびに継続的な改善推進 ・外部ベンダや国内関係会社、協力会社との折衝や進捗、品質管理等のマネジメント業務 等 スキルやご希望に応じて以下のいずれか、または複数業務を担っていただく予定です。 また入社後の活躍次第で、他領域を含めて多岐にわたる領域へもチャレンジいただけます。
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