メーカー(機械・電気)/技術職(IT)/年収600万円以上/年間休日120日以上の求人・転職・中途採用情報
自律型AIエージェントの企画・推進
■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。
開発プロセス改善・PMO<スマートキャビン>
■コネクテッドカーのソフトウェアエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ・大規模ソフトウェア開発(IVI(車載情報)システム)における開発効率向上を実現するために、以下のような業務を担っていただきます。 ●ソフトウェアの開発プロセスの構築・改善 ●ソフトウェア開発のプロジェクト運用支援(進捗管理・プロセスの見える化、不具合管理) ●プロセス改善に必要なツール開発 ・各開発上の課題を積極的に吸い上げて改善活動を行っていただくため、課題の具体化・抽象化が得意な人にマッチしているポジションです。 ※既存/一般的な考えに囚われずに積極的かつ柔軟な発想での改善を推進できる人を期待します 【担当業務例】 SEP、SQA、PMO(進捗管理、成果物管理、不具合管理)、各種ツール開発 【開発ツール】 ・開発ツールGit、GitLab、Gerrit、CI/CD、Jenkins、CTS, AWS,Jira, Confluence, SVN ・OS:Linux android 【魅力・やりがい】 自ら構築したプロセス、仕組みで開発した大規模ソフトウェアをグローバルに展開することで、新たな企業価値や車の価値を提供することができます。 また、把握した最新の技術動向をもとに、中長期技術戦略の立案、実現手段の継続的な導入をすることが可能であるため、スキルや創造性、アイデア、強い想いを持っている方には大きなチャレンジできる環境です。
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開発プロセス改善/PMO<スマートキャビンのシステム開発>
■同社においてスマートキャビンのシステム開発における開発プロセス改善/PMO業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・大規模ソフトウェア開発(IVI(車載情報)システム)における開発効率向上のための開発プロセスの構築・改善、またはプロジェクト運用支援(進捗管理、プロセスの見える化、不具合管理)をご担当いただきます。 ・プロセス改善に必要なツールの開発をご担当いただきます。 ・各開発上の課題を積極的に吸い上げて改善活動をご担当いただきます。 ※既存/一般的な考えに囚われずに積極的かつ柔軟な発想での改善を推進できる人を期待します 【担当業務例】 SEPG,SQA,PMO(進捗管理、成果物管理、不具合管理),各種ツール開発 【開発ツール】 ・開発ツールGit、GitLab、Gerrit、CI/CD、Jenkins、CTS, AWS,Jira, Confluence, SVN ・OS:Linux android
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ソフトウェアプロジェクトリーダー<IVI及びデジタルコックピットの研究・開発>
■同社において、コネクテッドカー・サービスのソフトウェアプロジェクトリーダーをご担当いただきます。 【具体的には】 ・車載情報システム(デジタルコックピット等)およびインフォテイメントシステムの開発計画策定 ・開発進捗管理 ・経営層への進捗状況報告 ・プロジェクト推進のため社内外関係各所との調整 ・報告対応 ・他部門や開発協力会社、研究機関など様々な関係者とコミュニケーションをとりながらの開発業務 ※他部門や開発協力会社、研究機関など様々な関係者とコミュニケーションをとりながら開発業務を進めていきます。 海外出張など発生する可能性も大いにございます。 ※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】 構成管理ツール:Git(Gerrit)/SVN 開発言語: Java, C/C++,JavaScript, Python, Perl インフラ: Amazon Web Service, On-Premises 開発手法: Waterfall, Agile (Scrum, Kanban) コミュニケーションツール: Slack(or Teams) プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence等 データ分析ツール: Qlik 等
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データエンジニアリング<運転支援・自動運転システムの研究開発>
■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援するためのデータエンジニアリング業務を担っていただきます。 【具体的には】 ・データパイプラインの構築:世界中の顧客が使っている同社製品から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ・データ基盤の設計・構築:収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ・データ品質管理(データクレンジング):データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ・データガバナンス:データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 【開発ツール】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ■AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ■CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ■データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ■言語:Python, SQL ■データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)
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MLOps・ソフトウェアエンジニア<自動運転・運転支援領域>
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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ロボティクス・自動運転アプリケーションエンジニア
複雑な交通環境下で、車両が「今どこにいて、周囲に何があるか、その中で最も安全かつ効率的な移動をする」をリアルタイムに生成するアルゴリズム開発を担当していただきます。カメラ、レーダー、LiDARなどマルチモーダルな情報を統合(センサーフュージョン)し、最適な移動をするロボティクス領域の技術を自動運転に応用していただきます。 【具体的には】 ・マルチセンサーフュージョンアルゴリズムの開発(カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ等) ・SLAM技術を用いた自己位置推定(ローカリゼーション)技術開発 ・3次元シーン理解、周辺環境のセマンティック理解アルゴリズム構築 ・点群処理およびトラッキングアルゴリズムの実装・評価 ・動的環境下におけるリアルタイム走行軌道計画 ・行動決定アルゴリズムの開発 ※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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内製開発推進モバイルアプリエンジニア
■内製開発推進モバイルアプリエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ・プロダクト企画チームやUXデザインチームと直接連携したアプリの開発推進 ・継続的なアプリの機能追加・品質改善の実行と、それを実現する開発プロセスの改善・ソリューションの構築 ・プロトタイプ開発やPoCの迅速な計画と実行 <フェーズごとの業務内容:下記業務をアジャイル開発プロセスで進めていただきます。> ■企画フェーズ:サービス設計のフェーズからプロダクトチームやUXデザインチームと共に、車両データやユーザーデータ、市場のニーズを元に同社の数あるモビリティを対象としたデジタルサービスのプロトタイプやPoCを自らの手で開発していき、顧客価値を検証していきます。 ■開発フェーズ:試作開発の前段階における検証やデモンストレーションなどのPoCで検証されたサービスに対して開発メンバーとして、リリースに向けた実装を進めていきます。MVPを意識してスピーディーにリリースを行うことが求められます。 ■運用フェーズ:DevOps技術を用いて、リリース後も顧客の価値向上を目指し、サービスの継続的開発を行っていきます。
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生成AI活用推進エンジニア<IVI領域/開発業務改革/AIエージェントドリブン>
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)
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MLOps/ソフトウェアエンジニア<自動運転・運転支援領域>
■同社にて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。 【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, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等
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MLエンジニア/アーキテクト(画像認識・深層学習)<自動運転・運転支援領域>
■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
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次世代AD/ADAS ECU開発
■AD/ADASユニット(ECU)開発における要件定義から、ECU設計と実機検証、プロジェクトマネジメントまでを一気通貫でご担当いただきます。 【具体的には】 ・プロジェクトマネジメント:日程、リソース、取引先、不具合等の管理を行い、機種チームや製作所などのステークホルダーと連携してプロジェクトを推進。 ・ユニット開発:システム/ユニットの要件定義、仕様書作成等。 ・サプライヤー管理:機能要求の提示および成果物の品質担保。検証・テスト: HILS/MILS等を用いた検証設計および実施不具合分析、対策の決定。 【対象システム/コンポーネント例】 ・ADAS ECU/NOA ECU/Lv4AD ECU等 ※上記は当該組織における担当領域を示しています。今回の求人においてはECUアーキテクト設計/ECU内コンポーネント評価/周辺コンポーネント(アクチュエータ、表示機など)との結合検証/リプロ/UDS/各種実車評価などをお任せする予定です。 ※NOA:次世代先進安全支援システム。E2E AIにより、認識から制御までを統合し、高速道路や都市部を含む幅広い走行環境でシームレスな運転支援を提供。
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次世代AD/ADAS ECU開発
■AD/ADASユニット(ECU)開発における要件定義から、ECU設計と実機検証、プロジェクトマネジメントまでを一気通貫でご担当いただきます。 【具体的には】 ・プロジェクトマネジメント:日程、リソース、取引先、不具合等の管理を行い、機種チームや製作所などのステークホルダーと連携してプロジェクトを推進。 ・ユニット開発:システム/ユニットの要件定義、仕様書作成等。 ・サプライヤー管理:機能要求の提示および成果物の品質担保。検証・テスト: HILS/MILS等を用いた検証設計および実施不具合分析、対策の決定。 【対象システム/コンポーネント例】 ・ADAS ECU/NOA ECU/Lv4AD ECU等 ※上記は当該組織における担当領域を示しています。今回の求人においてはECUアーキテクト設計/ECU内コンポーネント評価/周辺コンポーネント(アクチュエータ、表示機など)との結合検証/リプロ/UDS/各種実車評価などをお任せする予定です。 ※NOA:次世代先進安全支援システム。E2E AIにより、認識から制御までを統合し、高速道路や都市部を含む幅広い走行環境でシームレスな運転支援を提供。
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AIエンジニア<知能化・SDV領域>
■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。
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データ分析を通じた利活用推進
■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
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戦略企画・アーキテクチャ<AD/ADAS向け ソフトウェアプラットフォーム領域>
■同社において戦略企画・アーキテクチャ(AD/ADAS向けソフトウェアプラットフォーム領域)業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・超長期的な技術ロードマップの策定 5年・10年先を見据えた、AD/ADAS向けソフトウェアプラットフォームの開発戦略の立案 技術トレンドや市場環境を分析し、自社で開発すべきコア技術と、外部技術(OSSやパートナー企業との連携)を組み合わせた技術スタックの選定・決定 ・プラットフォーム・アーキテクチャの定義 アプリケーションがハードウェアに依存せず進化し続けられるための、疎結合かつスケーラブルなプラットフォーム構成の設計 OS、ミドルウェア(通信スタック、ミドルウェア連携、データ基盤)のインターフェースおよびデータフローの全体設計 ・技術的意思決定と標準化のリード プラットフォームのアーキテクチャにおける技術的整合性の評価、および開発チームに対する設計指針の提示 機能安全(ISO 26262)やサイバーセキュリティなど、モビリティに求められる高度な信頼性をプラットフォーム層で担保するための設計方針の策定 ・技術課題の解決と戦略的牽引 複雑化するソフトウェア構成における技術的ボトルネックの特定と、根本解決に向けた構造設計の刷新 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等
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次世代バッテリーの研究開発
■ご経験や専門性に応じ、以下のいずれかの領域において、システムの設計およびデータ分析を通じた技術検討・実装をご担当いただきます。 【具体的には】 ・バッテリーの状態推定および寿命予測アルゴリズムの開発 ・次世代BMS(バッテリーマネジメントシステム)のコンセプト設計/アーキテクチャ策定 ・サブシステム・各デバイス単位での性能目標・性能要件決定、仕様構想 ・上記に基づく制御ソフトウェアの設計・開発及び検証 ・実機検証やシミュレーション等を通じたシステム性能評価 ・関連技術調査・探索および将来戦略・コンセプト立案 ※使用ツール例: MATLAB/Simulink, Python, GT-Autolion 【募集の背景】 同社は、環境負荷ゼロの社会の実現に向け、電動化を加速しています。その中核となる次世代リチウムイオン電池の開発においては、高性能な電池そのものの開発に加え、その性能を車両上で最大限に引き出す制御技術の重要性がますます高まっています。 電池の状態診断や寿命予測、充放電制御などの高度なバッテリーマネジメント技術は、お客様に提供する航続距離・急速充電性能・耐久性・安全性を左右する重要な競争力です。 本ポジションでは、電池の電気化学的特性を深く理解しながら、電池性能を最大限に引き出す次世代制御技術のコンセプト立案から開発・検証までをリードいただくプロフェッショナルを募集します。 ※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られる場合があります。
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車両制御アルゴリズム開発エンジニア<自動運転・運転支援領域>
生成された目標軌道に対し、車両ダイナミクスを考慮しながら高精度に追従させる制御ロジックを開発します。従来のPID制御等にとどまらず、モデル予測制御(MPC)や現代制御理論、データ駆動型制御を用いた高度な運動制御システムの構築がミッションとなり、下記いずれかの業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・自動運転車両のステアリング・加減速制御アルゴリズムの設計(横方向・縦方向制御) ・モデル予測制御(MPC)など現代制御理論を用いたロジック構築 ・Matlab/Simulinkを用いたモデルベース開発(MBD)およびCコード生成 ・実車およびシミュレーション(MILS/HILS)環境での検証・適合 ・安全機構(フェイルセーフ、冗長性、異常検知)の設計・実装および検証 ※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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システムアーキテクト・デザイナー<自動運転・運転支援領域>
AI、制御、センサー処理など多岐にわたるコンポーネントが連携する自動運転システムにおいて、「意図した機能の商品性」、「安全性」と「拡張性」とを両立する全体アーキテクチャ及びシステム振舞いを描きます。SOA(サービス指向アーキテクチャ)の導入や、次世代電子プラットフォームの構想、自動運転/運転支援を実現する機能の定義と振舞いの設計をご担当いただきます。 【具体的には】 ・自動運転システムの全体ソフトウェアアーキテクチャ設計・要件定義 ・意図機能を実現するシステム振舞い設計・機能要件定義、妥当性検証 ・システムの安全設計(機能安全・SOTIF等のリスク分析及び安全機構の設計)・検証 ・各機能モジュール間のインターフェース設計および通信プロトコル策定 ・レガシー資産の刷新およびモダナイゼーションの推進(SOA化) ※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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システムアーキテクト・デザイナー<自動運転・運転支援領域>
AI、制御、センサー処理など多岐にわたるコンポーネントが連携する自動運転システムにおいて、「意図した機能の商品性」、「安全性」と「拡張性」とを両立する全体アーキテクチャ及びシステム振舞いを描きます。SOA(サービス指向アーキテクチャ)の導入や、次世代電子プラットフォームの構想、自動運転/運転支援を実現する機能の定義と振舞いの設計をご担当いただきます。 【具体的には】 ・自動運転システムの全体ソフトウェアアーキテクチャ設計・要件定義 ・意図機能を実現するシステム振舞い設計・機能要件定義、妥当性検証 ・システムの安全設計(機能安全・SOTIF等のリスク分析及び安全機構の設計)・検証 ・各機能モジュール間のインターフェース設計および通信プロトコル策定 ・レガシー資産の刷新およびモダナイゼーションの推進(SOA化) ※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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MLエンジニア・アーキテクト<画像認識・深層学習>
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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MLエンジニア・アーキテクト<画像認識・深層学習>
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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IVI開発×生成AI活用推進エンジニア
■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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次世代車載ネットワーク開発エンジニア
■次世代車載ネットワーク開発エンジニアとして、下記業務を担当いただきます。 ※ご経験に応じてお任せできる業務から担当いただきます。 【具体的には】 ■ダイアグ通信(診断プロトコル設計・実装) ・車両の健康状態を診断し、OTAの成否を左右する「診断通信」の要件定義と実装サポート。 ・UDS(ISO14229)や、最新の車載診断規格であるSOVD、DoIP(Ethernet経由の診断)の仕様策定。 ■ネットワーク機種開発(車両導入・実機適合) ・開発中の新型車両(機種)に対し、ネットワーク仕様を最適化し、実機での通信品質を担保。 ・各ECU間の通信タイミング設計、バス負荷率の計算・最適化、実車を用いた通信ログ解析と不具合修正。 ■ネットワーク共通仕様策定(アーキテクチャ設計) ・特定の車種に閉じない、次世代プラットフォーム(Gen4等)全体の通信プロトコル・トポロジーの標準化。 ・車載Ethernet(SOME/IP等)の導入、セキュリティプロトコル(TLS/IPsec)の共通要件定義、低消費電力管理(スリープ/ウェイク)の策定。 ■ネットワーク開発環境構築、開発プロセス構築(DX・自動化) ・ネットワーク開発のスピードを最大化するための、検証環境および開発プロセスのデジタル化。 ・Vector系ツール(CANoe等)**やHILSを用いた自動検証システムの構築。生成AIを活用した仕様書作成やコード生成プロセスの導入。
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AIプロダクトの開発をリードするプロジェクトマネージャー
■AIプロダクトの開発をリードするプロジェクトマネージャーとして、下記業務を担当いただきます。 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します。 【具体的には】 ■AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、 サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 ■開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 ■部門間・パートナー企業との調整 ・車両開発部門や関連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 【開発ツール】 ■プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ■開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ■データベース:MySQL、Oracle等 ■使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ■開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等
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AIソフトウェア開発基盤エンジニア
■AIソフトウェア開発基盤エンジニアとして、下記業務を担当いただきます。 【具体的には】 ■MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) ・データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 ・AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 ・AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 ・クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 ■ 自動テスト・品質評価環境の構築 ・AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 ・コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ・ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ■プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ■開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ■データベース:MySQL、Oracle等 ■使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ■開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等
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AIセキュリティ・ガバナンス構築担当
■AIセキュリティ・ガバナンス構築担当として、下記業務を担当いただきます。 【具体的には】 ■AIセキュリティ・ガバナンス体制の策定 ・SDV開発におけるAI活用のガイドライン・標準プロセスの策定 ・AIのライフサイクル(学習〜実装〜運用)全体を通じたリスクアセスメントの実施 ■国際法規制・標準化への対応推進 ・欧州AI法(EU AI Act)やISO/IEC、国際的なセキュリティ基準(UN-R155等)の動向調査 ・規制要件を具体的な開発要件に落とし込み、現場への導入を支援 ■AI脆弱性管理プロセスの構築 ・AIモデルの改ざん、インプットデータへの攻撃(Adversarial Examples)等に対する、技術的な防御基準の策定 ・脆弱性が発生した際のインシデントレスポンス体制の構築と運用 ■AIリスクに対する防御技術の研究開発 ・共通で提供するAIリスクに対する防御技術(AIガードレール、AIアライメント技術等)の研究開発 ・リスクの自動評価技術(LLM as a Judge等) ■ 開発現場へのコンサルテーションと監査 ・各開発チームに対し、ガバナンスに則った開発が行われているかのレビュー ・AIアルゴリズムの信頼性評価基準の策定
開発プロセス改善・PMO<スマートキャビンシステム開発>
大規模ソフトウェア開発(IVI(車載情報)システム)における開発効率向上を実現するために、以下のような業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ●ソフトウェアの開発プロセスの構築・改善 ●ソフトウェア開発のプロジェクト運用支援(進捗管理・プロセスの見える化、不具合管理) ●プロセス改善に必要なツール開発 ・各開発上の課題を積極的に吸い上げて改善活動を行っていただくため、課題の具体化・抽象化が得意な方にマッチしているポジションだと考えています。 【担当業務例】 SEP、SQA、PMO(進捗管理、成果物管理、不具合管理)、各種ツール開発
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航空用ガスタービンエンジン研究開発<制御・ソフト>
ガスタービンエンジンの研究開発における以下の業務に従事して頂きます。 【具体的には】※ご経験に応じて職務内容は下記より決定いたします ・制御システムの要件定義、制御アーキテクチャの検討 ・エンジン制御ECUの開発(アーキテクチャの検討、回路および基板設計、ソフトウェア/FPGAコード設計及び実装、筐体設計含むパッケージング検討) ・エンジン制御コンポーネントの開発(要件定義、サプライヤとの調整、設計評価、開発管理など) ・HF120エンジンの制御コンポーネントに関する業務 -改良設計(計画立案、部品設計、製図や各種要件定義、認定取得および量産適用まで) -製造支援(不具合調査、製造工場(ホンダ エアロ)およびサプライヤとの調整) -運用支援(マニュアル整備、カスタマとの調整など) ※制御システムとは、エンジンコントロールユニットECU、燃料コントロールユニットFPMU、センサー、ハーネス等のハードウェア、および制御ロジック、ソフトウェアを含む、エンジンまたは周辺装置の制御を担うものです
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サイバーセキュリティ技術開発<四輪向け>
■自動運転システムやコネクテッドカー領域における、四輪サイバーセキュリティ設計・評価業務をご担当いただきます。 【具体的には】 車載ネットワークの複雑化、外部機器との連携などに伴う、 ●サイバーセキュリティ対策技術の戦略策定 ●車内外サイバーセキュリティ構築・設計 ●自工会・自技会等での渉外業務、標準化活動 ●法規に準じたサイバーセキュリティ開発プロセスの構築 ●Honda製品サイバーセキュリティポリシーの策定 ●データサイエンスを活用したサイバー攻撃検知の研究開発等 ※セキュリティ仕様の全体設計から、要求書の作成、取引先の選定から評価・運用まで幅広くご担当いただきます。 【魅力・やりがい】 ・自動車載システムでは前例のないセキュリティ開発に初期から参画することで、業界をリードする技術開発に携わっていただくことが期待されます。 ・米国の海外拠点のセキュリティーチームとの連携に加え、同社グローバルのマザー拠点として、米国政府対応が発生する等、グローバルとの連携も多く発生します。
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プロジェクトリーダー<IVI・デジタルコックピットの研究・開発>
■ネクテッドカー・サービスのソフトウェアプロジェクトリーダーをご担当いただきます。 【具体的には】 車載情報システム(デジタルコックピット等)およびインフォテイメントシステムの ●開発計画策定 ●開発進捗管理 ●経営層への進捗状況報告 ●プロジェクト推進のため社内外関係各所との調整 ●報告対応 ※他部門や開発協力会社、研究機関など様々な関係者とコミュニケーションをとりながら開発業務を進めていきます。 海外出張など発生する可能性も大いにございます。 【開発ツール】 構成管理ツール:Git(Gerrit)/SVN 開発言語:Java、C/C++、JavaScript、Python、Perl インフラ: Amazon Web Service、On-Premises 開発手法:Waterfall、Agile(Scrum、Kanban) コミュニケーションツール:Slack(or Teams) プロジェクト管理ツール:JIRA、Confluence等 データ分析ツール:Qlik 等
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プロジェクトマネジメント<eVTOL(電動垂直離着陸機)>
■LPL(Large Project Leader)の指示の下、役割範囲を非技術領域としてプロジェクトメンバー・関係各所・および外部取引先とのコミュニケーションを通し、下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・日程・予算・要員の計画と推進、実績管理(差異分析含む) ・契約条件の設定と交渉 ・プロジェクト推進に伴う税務規則・コンプライアンスを踏まえた対応窓口 ・その他、プロジェクト推進に必要な業務 ※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ございます。 【業務の魅力】 航空用パワーユニットの開発は高い技術水準が求められるだけでなく、最高レベルの安全性、信頼性、品質保証レベルが必要となる工業製品の粋ともいえる製品です。「今までにない新価値を創造する」というチャレンジができる魅力的な仕事です。同社の新規事業の一翼を担うという使命感を強く感じることのできるポジションです。
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企画開発
■ソフトウェア開発管理システムにおける企画開発をご担当いただきます。 【具体的には】 ●ソフトウェアの配信・管理を行うデジタル基盤の構想及び開発 ・車両側ソフトウェア構成の構想(withソフトウェア開発組織) ・サーバー側ソフトウェア構成の構想(withデジタル部門) ・ソフトウェア配信に至るまで各種管理ツールの開発 【募集の背景】 100年に1度の変革期を迎えている自動車業界では、ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)という考え方が広がりはじめています。これは、従来のクルマというハードウエアの売り切りビジネスから、ソフトウエアの進化で継続的に顧客価値を提供していくクルマ作りを指しています。上記の潮流の中で、ソフトウェア開発マネジメントに特化した組織を新設しました。各領域ごとに独立していたソフトウェア開発を横断的に管理することで、品質水準の底上げ・新たな価値創造を実現させていきます。そんなことを共に果たしていける仲間を募集しています。
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運転支援・自動運転システムの研究・開発
自動運転(AD)/自動運転支援システム(ADAS)の次世代開発に向けた、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】 ・自動運転/自動運転支援開発におけるシステムおよびソフトウェアエンジニアリング領域の要求からのテスト設計 ・ソフトウェア品質を向上させるためのプロセス構築とそれに付随するトレーサビリティ管理の環境構築 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。 【魅力・やりがい】 自動運転および自動運転支援においては、既存のエンジンやトランスミッション開発と比較してソフトウェアに比重が高くなっていて、MILS/HILS/DILS/DSなど開発段階および各工程にツールを配置し、実車での機能検証の項目が少なるようにプロセスを組んでいます。この実現にはプロセス品質の向上が不可欠です。レベル3自動運転で構築した開発環境のステップアップにテスト、品質および自動化の技術が求められています。
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運転支援・自動運転システムの研究開発<データ領域>
■運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けたデータ分析業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・自動運転・運転支援技術開発における実車テストデータ、プローブデータの分析・価値創出 ・シミュレーションデータ分析(MILS開発運用、AD/ADASの機種開発に向けた支援) 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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四輪サイバーセキュリティ技術開発
■車載ネットワークの複雑化、外部機器との連携などに伴う下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・サイバーセキュリティ対策技術の戦略策定 ・車内外サイバーセキュリティ構築・設計 ・自工会・自技会等での渉外業務、標準化活動 ・法規に準じたサイバーセキュリティ開発プロセスの構築 ・同社製品サイバーセキュリティポリシーの策定 ・データサイエンスを活用したサイバー攻撃検知の研究開発等 ※セキュリティ仕様の全体設計から、要求書の作成、取引先の選定から評価・運用まで幅広くお任せします。 ※業務上、海外現地法人・取引先等とのやり取りが発生します。 ※将来的には、海外駐在の可能性もあります。 【魅力・やりがい】 ・自動車載システムでは前例のないセキュリティ開発に初期から参画することで、業界をリードする技術開発に携わっていただくことを期待しています。 ・米国や中国の海外拠点のセキュリティーチームとの連携に加え、同社グローバルのマザー拠点として、政府対応が発生する等、グローバルとの連携も多く発生します。
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ソフトウェアプロセス構築・開発環境基盤構築<四輪>
■SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。 【具体的には】 ■ソフトウェアプロセス構築 ・ツールチェーンを活用した開発のデジタル化戦略策定、構築、展開 ・ソフトウェアプロダクト管理環境構築(バリエーション管理、ソフト構成管理) ・ソフトウェア品質保証基準の策定 ・開発プロセス定義・運用管理環境の構築(テーラリング、運用定着、継続的改善) ■ソフトウェア開発環境基盤構築 ・ソフトウェア支援開発環境の構築(CI/CD環境、バーチャル検証環境、自動テスト) ・生成AI等を活用したソフトウェア開発技術構築 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform 【魅力・やりがい】 ・いち早く顧客に新しい価値を提供するための一翼として、仕事の結果がソフトウェア開発スピードに直結します。最速ソフトウェア開発の実現に向けた、スキルや創造性、アイデア、強い想いを持っている方には大きな裁量が与えられ、ソフトウェア開発の改革を進めることができます。 ・ソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築は自動車業界のSDV開発の競争力を決める重要な要素になっています。最新技術を導入したインフラ構築を実践でき、最速ソフトウェア開発する現場からのフィードバックによる達成感や事業基盤強化を実感できます。
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BSP開発<SoC領域>
■ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の実現に向けた、世界トップレベルのAI性能、省電力を有するカスタムSoCの性能を引き出すために専用BSPをSoC開発と協調して行います。 【担当業務】 ・SoCのBSP(Board Support Package)開発および検証 ・デバイスドライバの設計・実装・テスト ・ハードウェアとソフトウェアのインターフェース設計および最適化 ・AI関連ツールの開発および最適化 ・SoC性能を最大限に引き出すための解析、パフォーマンスチューニング ・車載カメラにおける最適なデータパスの設計および最適化 ・他部門と連携した仕様検討、システム全体の最適化と問題解決 【魅力・やりがい】 顧客に最新のサービスを最速で届けるSDVを実現するために必要な、”AIを省電力で実行できるカスタムSoC専用のBSP“を開発します。 同社のAIアルゴリズムを理解し、将来調査・予測もしながら最適なSoCハードウェアの支えるAI関連ツールを含むBSPの仕様・設計・検証を行います。 最適なSoCの実現に向けて業務に取り組む中で、最新のSoCに触れ画像・AIアルゴリズムの組込み、AIソフト開発環境等、様々な技術習得ができることも魅力の一つです。 また、設計/開発したSoCが実際の車に適用されることが、顧客の体験や喜びに直結することになるため大きな責任と共に、やりがいを感じることができます。
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研究開発<運転支援・自動運転システム>
■同社にて、下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・ダイナミックマップの価値や将来に向けた技術展開の検討 ・静的情報(地図)と動的情報(自律センサーで検知した物標情報)を紐づける仕様書作成 ・AD/ADAS制御に活用するための情報演算アルゴリズムの仕様書作成 ・上記仕様に基づいたプロトタイプ開発 ※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。 【魅力・やりがい】 自分が開発したマップポジションユニットによって、新たな運転支援機能が全世界で走っている車に搭載されていきます。日々車に乗っている中で感じていること、”こんな機能があったらいいな“を形にして、全世界に発信していける仕事です。
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ソフトウェアプロセス構築
■SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。SDV開発を支えるソフトウェア開発基盤のインフラ構築・運用を担当していただきます。 【具体的には】 ・クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)上での開発インフラの設計/構築/運用 ・CI/CD /テスト自動化基盤の設計/最適化(Jenkins, GitHub Actions等) ・Kubernetesやコンテナ技術を活用した高可用性システムの構築 ・モニタリング/可観測性(Observability)基盤の整備 ・セキュリティ/ガバナンスを考慮したマルチクラウド環境の運用設計 ・開発者の生産性を最大化するためのツールチェーン整備/自動化推進 ・プロセス刷新や新規導入プロジェクトに伴うインフラ設計/拡張提案 【魅力・やりがい】 ●数百万台規模のクルマの進化を、クラウド基盤から支えるダイナミズム ●自らの設計が数千人規模のエンジニアの生産性に直結する影響力 ●製品(クルマ)とクラウドをつなぐ先進的な開発に関われる ●インフラエンジニアでありながら、プロセス刷新・DevOps推進など上流工程の仕組みづくりにも関われる ●新技術を積極的に導入し、同社全体のSDV開発を加速させる“変革の推進者”として活躍できる
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車載向けSoC研究開発
ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の実現に向けた、世界トップレベルのAI性能、省電力を有するカスタムSoCの企画・開発を行います。 ※ご経験に合わせて以下業務における組織マネジメントやプロジェクトリーディングを担当いただきます 【具体的には】 ●将来技術(半導体/AI/ソフトウェア)調査、ユーザーニーズの予測や仮説に基づく、次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値に基づく、SoCの要求仕様書の作成(仕様設計・アーキテクチャ開発(ハード/ソフトウエア)) ●AI評価とSoC最適化仕様の検討、実設計と検証(機能/論理設計・検証(ハード/ソフトウエア)、物理設計(ハードウェア)) ●完成したSoCの機能評価/プロセスの構築(実機評価・使いこなし(ハード/ソフトウエア)、各種開発環境構築(ハード/ソフトウエア)) 【開発ツール】プログラミング言語(C/C++/Python/tcl 等)、RTL(Verilog/VHDL),System-C、SoC開発のためのEDAツール全般 【魅力・やりがい】 顧客に最新のサービスを最速で届けるSDVを実現するために必要な、”AIを省電力で実行できるカスタムSoC”を開発します。同社のAIアルゴリズムを理解し、将来調査・予測もしながら最適なSoCハードウェアの仕様、実設計、検証を行います。最適なSoCを実現に向けて業務に取り組む中で、最新の半導体の開発だけでなく、半導体開発環境(EDA)および、画像・AIアルゴリズムの組込み、AIソフト開発環境等、様々な技術習得ができることも魅力の一つです。また、設計/開発したSoCが実際の車に適用されることが、顧客の体験や喜びに直結することになるため大きな責任と共に、やりがいを感じることができます。
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生成AI活用エンジニア
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
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データ基盤エンジニア/データサイエンティスト
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
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生成AI活用エンジニア<SDV開発>
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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