メーカー（機械・電気）／インフラエンジニア／年収600万円以上／退職金制度ありの求人・転職・中途採用情報

株式会社本田技術研究所

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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＞

職種/業界

サーバーエンジニア（構築・運用） / 自動車（四輪・二輪）

年収

590万円～1,090万円

勤務地

大阪府大阪市北区

■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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株式会社本田技術研究所

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AIソフトウェア開発基盤エンジニア

職種/業界

サーバーエンジニア（構築・運用） / 自動車（四輪・二輪）

年収

590万円～1,090万円

勤務地

大阪府大阪市北区

■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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本田技研工業株式会社

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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＞

職種/業界

ネットワークエンジニア / 自動車（四輪・二輪）

年収

590万円～1,090万円

勤務地

福岡県福岡市博多区

■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＞

AIソフトウェア開発基盤エンジニア

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＞

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