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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。
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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。
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。 【具体的には】 ・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 ・ドライバ状態推定向けのAI、アルゴリズム技術開発 ・新規車載センサ向け認識技術開発 ・ソフトウェアのSoC最適化実装技術 ※東京初期配属の場合、入社直後は本社（愛知県刈谷市）への長期出張等が一定の期間発生する場合があります。（人脈形成や仕事の進め方共有の観点から） 具体的な期間は業務内容やご本人様のご状況を踏まえてご相談となります。（数週間～数カ月程度（最長でも6カ月以内）） 【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 【組織ミッションと今後の方向性】 同部は、ユーザへの価値提供として「交通事故なく自由な移動」の実現に向け、多くの方に安全と快適な運転支援を提供できるよう、製品開発に取り組んでいます。その中で、同部は事業部の中長期戦略立案から具体的な実現手段を考え、製品企画・先行開発を担当いただきます。また、運転支援・自動運転分野は日進月歩で進化している為、新機能開発や新技術の弾込めを持続的に行っています。 開発のフェーズによってはテストコースや公道での実車評価など、自分たちで考え、作り上げたものを動かす楽しみもあります。 同部としては他社を経験したキャリア入社者も多く在籍し、慣習・年齢・役職にとらわれず、一人ひとりが能力を発揮できる様、個人と組織のWill、Can、Mustをすり合わせながら、働き甲斐を意識した組織カルチャーがあります。
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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、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
■同社にて下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・AI技術を利用した画像処理ソフトウェアおよびアルゴリズムの開発 ・機械学習モデルの開発、ユーザー環境を踏まえた学習データの準備、アルゴリズムのチューニングなどAI技術を利用した画像処理ソフトウェアの設計・実装 ・市場調査から抽出した要求に対し、最新技術やトレンドを把握しながら解決策を提案し、商品に適用する 【ミッション】 FA（ファクトリー・オートメーション）用センサ、測定器、画像処理機器の開発を行っています。 ものづくりの現場で何が起きているかを正しく把握し、先を見通すことで、顧客もまだ気づいていない課題を解決する新しい価値を持った商品を生み出すことを使命としています。 【やりがい】 ・最新の技術トレンドを把握しながら技術的知見を活かした解決策を創出し、「世界初」「業界初」となるような商品を開発できます。 ・商品リリース後、毎月、売上や販売台数を知ることができるので、商品の役立ち度をリアルタイムに把握することが出来ます。さらに商品が工場のラインに組み込まれ、顧客の喜びを直接聞くことができます。 ・世界46ヵ国に展開するグローバル企業でありながら、直販営業部隊とともに、国内、海外含めた顧客と直接対話して課題を抽出し、課題解決のための商品開発を行っていきます。 ・商品の着想・企画段階で付加価値を創出するフェーズから、販売・サポートを考慮した機能提案など、あらゆる場面で関与できます。企画、仕様・ハード・構造開発担当との距離が近く、課題に対して一枚岩となり取り組むことができます。 ・普段の報連相だけでなく3ヵ月に1度責任者と自己目標やキャリアプランについて話し合う機会があります。目標達成度合いを共有し、よい点改善点の認識を合わせた上で、次の3ヵ月に向けた目標を自ら設定します。これを繰り返すことで成長することができます。
■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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■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。
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
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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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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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
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
機械学習・AI、または安全領域における研究・開発経験を活かし、AI品質保証／AI安全に関する基盤技術・評価技術・分析技術の研究開発をご担当いただきます。国内外の共同研究先や海外拠点と連携しながら最新知見を取り入れ、製品・サービス開発に適用可能な技術基盤を構築します。研究開発に加え、開発現場への適用や社内展開までを視野に入れて取り組んでいただきます。また、世界のAI品質保証の最新動向に触れつつ、製品・サービス開発における技術開発と対外発信の両面に関わることで、産業界におけるAI品質の専門性を高める経験が得られます。 【具体的には】 ・AI品質・AIリスクに関する技術動向の分析 － トップカンファレンスの学術動向、国際規格、AI法規制、ガイドライン等の調査・分析 － 技術動向から技術課題を特定してAIリスク分析の新手法を開発 ・AI品質保証／AI安全に関する基盤技術の研究開発・評価 － AIモデル・AIシステムの評価指標の設計 － ロバスト性評価、不確実性推定 － 安全分析、適合性確認、モデル監査技術 － 従来のリスクマネジメント手法に、学習ベースAI特有の不確実性を統合した新手法の開発 ・車載・非車載のAI搭載製品・サービスへの適用検討・導入支援 － 開発部門との連携による評価設計、実証、課題抽出および対応具体化 ・AI品質保証に関する技術基盤・プロセスの整備および社内展開 － 技術開発成果の仕組み化、社内ルール・運用への落とし込み ・社外への技術発信（標準化・学会等） － 社内で実践されたAI品質保証の知見および開発技術を、ISO等の標準化団体、学会、論文誌、講演等を通じて発信 － 標準化団体や学会において、同社のAI品質技術や考え方に関する議論に関与
機械学習・AI、または安全領域における研究・開発経験を活かし、AI品質保証／AI安全に関する基盤技術・評価技術・分析技術の研究開発をご担当いただきます。国内外の共同研究先や海外拠点と連携しながら最新知見を取り入れ、製品・サービス開発に適用可能な技術基盤を構築します。研究開発に加え、開発現場への適用や社内展開までを視野に入れて取り組んでいただきます。また、世界のAI品質保証の最新動向に触れつつ、製品・サービス開発における技術開発と対外発信の両面に関わることで、産業界におけるAI品質の専門性を高める経験が得られます。 【具体的には】 ・AI品質・AIリスクに関する技術動向の分析 － トップカンファレンスの学術動向、国際規格、AI法規制、ガイドライン等の調査・分析 － 技術動向から技術課題を特定してAIリスク分析の新手法を開発 ・AI品質保証／AI安全に関する基盤技術の研究開発・評価 － AIモデル・AIシステムの評価指標の設計 － ロバスト性評価、不確実性推定 － 安全分析、適合性確認、モデル監査技術 － 従来のリスクマネジメント手法に、学習ベースAI特有の不確実性を統合した新手法の開発 ・車載・非車載のAI搭載製品・サービスへの適用検討・導入支援 － 開発部門との連携による評価設計、実証、課題抽出および対応具体化 ・AI品質保証に関する技術基盤・プロセスの整備および社内展開 － 技術開発成果の仕組み化、社内ルール・運用への落とし込み ・社外への技術発信（標準化・学会等） － 社内で実践されたAI品質保証の知見および開発技術を、ISO等の標準化団体、学会、論文誌、講演等を通じて発信 － 標準化団体や学会において、同社のAI品質技術や考え方に関する議論に関与
物理現象の深い理解とデータ分析力を武器にハードウェアの状態を可視化することで、製品設計のプロセス・将来のモビリティのあり方を変革できるエンジニアを募集します。単にCAEや計測を実行するではなく、それらを統合し新しい仕組み（デジタルツイン / 状態）を創る立場です。 同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■製品設計・特性評価に関わる3D-CAE/計測技術開発 ・マルチフィジックスCAEと測定・評価による製品設計、測定用デバイスの開発 ・計測ーCAEの連携/統合技術（デジタルツイン）の開発 ■製品の状態診断、モニタシステムの要件定義と開発 ・他社との共同研究、開発のマネジメント ・モニタシステムの構想と構築（センシング法、デバイス、診断アルゴリズム構築） 【やりがい・魅力】 ・モビリティの電動化・知能化を支える基盤技術（シミュレーション・計測・データ分析）を横断的に手掛けられ、開発した技術が世界中のクルマやユーザ体験に直結するスケール感を味わえます。 ・大学・研究機関・CAEベンダーなど海外を含む外部パートナーとの共同研究を通じて、最先端の技術知見とネットワークが獲得できます。 ・技術開発を通じて、設計プロセス改革や新規事業テーマに関わるため、技術×企画×マネジメントの総合力が身につきます。
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■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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■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。
■同社本社にて次世代のモビリティ（自動車など）等においてゲームチェンジを起こす技術を担当し、トップカンファレンスでの発表を狙う研究と、同社親会社を通じた製品開発の両輪を推進していただきます。 【具体的には】 現在の対象は自動車を中心とした周辺環境のセンシングシステム、画像認識、対話、ユーザーインターフェイス、制御などです。研究者の自主性を尊重しており、研究者自身が面白い、やってみたいと考えたテーマがいくつも立ち上がっています。今後は乗用車やバス、トラックなどの多種多様なモビリティをクラウドで1つにつなげる交通社会に必須となるConnected Car、MaaSに関する技術も重要視しています。
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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。
■「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
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
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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。
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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
交通死亡事故ゼロを目指し、レーダ開発設計を通して世の中に価値を提供する仲間を募集しています。従来、人が担ってきた設計・検証・調整業務をAIで置き換え、開発生産性を飛躍的に向上させたいと考えています。「同じ作業を繰り返したくない」「本質的な開発に集中したい」と感じている技術者に、AIを用いて開発の進め方そのものを変革させる役割を担っていただきます。 【具体的には】 ・仕様作成、設計、検証工程のAIによる自動化・効率化 ・AI/データ基盤構築およびモデル開発 ・レビュー/評価プロセスのAI高度化 ・開発プロセスの再設計（AI前提） ・各技術分野と連携したAI適用 ＜魅力点＞ ・自分が携わった製品が、国内外のさまざまな顧客に広く採用され、交通事故低減など社会課題解決に貢献することができます ・従来の人手中心の開発をAIで変革し、開発リードタイムの短縮・品質向上に直接貢献できます ・最先端のセンシング技術（レーダ、ソナー等）とAIを掛け合わせた新しい開発スタイルを創出できます ・グローバル案件においてAI活用を横断展開し、組織全体に影響を与えることができます ・単なるAI開発にとどまらず、業務そのものを設計する上流経験が得られます
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。
■研究開発全般を担っていただき、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、同組織の責任者として、社内外の多様なステークホルダーとのバランスを加味し、社内外の関係者との関係を構築していただきます。自身の経験や先行研究から積極的に学習し、組織と人財のマネジメントを通じて、最善の方法を生み出していただきます。 【具体的には】 ・全社および事業部門への新規研究・事業の提案と、最新ソリューション開発 ・国内外のお客様との共同研究やPOCの推進と、技術のエンハンス ・チームマネジメント、円滑な組織運営への貢献 ・特許創出、ニュースリース、学会発表 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 血液分析装置（免疫分析、生化学分析含む）、病理画像・細菌画像などを対象とした医用画像解析、診断支援サービス 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・同社のAIのフラグシップとなる研究所にて、同社の広範かつ独特な事業ドメインのリアルデータを用い、画像認識・AIの社会実装を推進可能です。さらに、最新技術の研究からその事業化、顧客との連携開発、国際学会投稿まで幅広く経験・推進できます。自らチームを率いて、事業部門を巻き込んで、上記活動を推進いただけます。キャリアとしても、管理職、海外ラボへの出向や、事業部に転籍しての事業化推進だけでなく、技術職として研究を突き詰めていくことも可能で、様々な選択肢が選択可能です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
