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■同社のマルチ燃料エンジン設計を担当して頂きます。 ＜具体的には＞ ■マルチ燃料エンジンの要素技術開発 ・各種燃料特性（エタノール、メタン、水素など）に対応した燃焼システム・噴射系・吸排気系・後処理システムの研究・設計 ・新燃料における燃焼安定性、効率、排気性能の最適化 ・シミュレーション（CFD、1D）と実験を統合した設計指針の確立 ■マルチ燃料化に対応したエンジンアーキテクチャの構築 ・既存ディーゼル基盤との整合性、性能・コスト・耐久性バランスの最適化 ・新規燃料系統（燃料供給、制御、安全性）の設計と検証
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■同社にてバッテリーパック（リチウムイオンバッテリー／バッテリーケース／カバー）における下記の業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・性能目標（構造・熱・冷却）、仕様書および適用技術のとりまとめ・管理・検証 ・機能戦略立案と実行 ・構造設計、熱設計、冷却設計（バッテリー パック、高圧配電、低圧配電、BMS 等）車載レイアウト検討・構造解析などの設計業務のとりまとめ・管理・検証 ・性能・構造・安全耐久性試験のとりまとめ・管理・検証 ・他社メーカーとの共同開発の機能代表者 ・海外現地法人（米国／中国）への開発サポートの機能代表者 ・グループメンバーのマネジメント業務 （1on1やコーチングやメンタリングを通した育成支援／人事評価を通した成長促進やキャリア支援等） ※車体開発部門や生産部門と連携して業務を推進していただきます。 【開発ツール】※ミッションにより異なります。 ・設計／解析ツール：CATIA V5／V6、各種CAEツール ・分析／シミュレーションツール：一般的な電気／機械系の計測器、Nastranなどの構造解析シミュレーションツール、STAR-CCMなどの熱流体解析シミュレーションツール 等 ・評価／計測ツール：温度、応力、加速度、各種環境試験設備、振動試験設備 、騒音測定等の試験機器 等
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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。 ※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】 ●組込み開発とクラウド開発をつなぐプロセス設計： ECUや制御ソフト開発に必要な検証・テスト環境をクラウド上に展開 ●プロセス改革と自動化推進： CI/CD、バーチャル検証環境、自動テストなどの仕組みを導入し、開発スピードを加速 ●開発効率化の推進： バーチャル検証環境や自動テストをクラウド上で活用し、組込み開発の工数を削減 ●最新技術の活用： シミュレーション環境を取り入れ、より早いフィードバックループを実現 ●生成AIやシミュレーション技術の活用： コード解析、テスト設計、仕様ドキュメント作成支援などへのAI応用
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四輪向け車体電装領域の制御ソフトウェア開発をご担当いただきます。 ●クロスドメイン制御システムにおける ・システムコンセプト設計・アーキテクチャ策定及びその具現化と実車検証 ・取引先と連携した制御ソフトウェアの設計 ※クロスドメイン制御とは・・・（例）内外装システムと安全システムのソフトウェア要求を統合し、最適な制御を行います。 ※関連開発部門やデザイン部門、取引先との密な協調による連携業務を行います。 ●各電装部品の制御システムにおける ・システム要求に基づいた制御コンセプトの構築、及び要求仕様の策定 ・アーキテクチャ設計、ソフトウェア仕様の設計、及び検証・テスト業務 ・制御アルゴリズム／制御機能の設計および検証 【コンポーネント例】 サンルーフ／ワイパー／エアコン／ヒーター／シート／パワーウィンドウ／ドアミラー／パワースライドドア／オートライトセンサー等
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運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けた下記いずれかの業務をご担当いただきます。 ■システム設計・ソフトウェア開発領域 ・完成車要求に基づいたシステムの性能目標・要求仕様の策定 ・上記に基づくシステム全体設計/安全設計各種機能の設計・検証 ・基盤となるソフトウェアアーキテクチャ設計/ソフトウェア開発 ・適合・実車テスト ・機能安全・安全設計 ■知能化領域 ・物体認識/走路認識のための画像認識アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・認識情報を用いて交通環境を理解するアルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・交通環境に応じた行動計画アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・機械学習モデルのエッジデバイスへの実装 ・カメラと他の外界センシングデバイスを用いたRaw Data Fusion技術の開発 ・DNN/LLM(大規模言語モデル)を活用したドライバー状態及び車内空間認識技術の開発 ・自己位置推定及び自動地図生成技術の開発 ・MLOps環境の構築 ・最適化/確率推論/データマイニング ・画像処理/機械学習/データマイニング技術を応用した知能化技術創出 ■新企画立案ならびPoC検証領域 ・最新技術および市場動向・ユーザー調査 ・上記に基づく実現技術のコンセプト企画立案・ロードマップ策定 ・PoC検証による価値受容性および実現手法の検討 ・各設計部門への仕様提案・フィードバック
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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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■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
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■高電圧切り替えシステム/充給電システム/電源供給システム/モータ制御システム開発及び､システムを構成する機能部品開発(e-Axle用インバータおよびDCDCコンバータ、オンボードチャージャー等)など電力変換に関わる様々なシステム開発をご担当いただきます。 【具体的には】 ●車両目標､サービス目標を実現するパワーエレクトロニクスシステムの目標値設定、システム仕様設計、システム評価、機能部品への要求割り付け ●InCar/OutCar充電システムの開発 ●法規･規格の監視とシステムおよび機能部品への要求 ●車両パワートレインシステム開発(システム仕様設計、システム評価) ●機能部品車両適合開発 ●他メーカーとの機能部品の合同開発業務 ●海外現地法人（USA、中国）への開発サポート業務 【業務の魅力】 カーボンニュートラルに代表される持続可能な社会の実現に向け、キー技術である電動車両のパワーエレクトロニクスシステムの研究開発に携わることで、単なる技術開発にとどまらない非常に大きな社会貢献が期待できます。また、厳しい競争領域で複数のプロジェクトとして連携して迅速な開発を進めることで、最先端の技術、知識の獲得にとどまらず、リーダーシップなどプロジェクトマネジメントするために必要なソフトスキルも身につけることができます。
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運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けた下記いずれかの業務をご担当いただきます。 ■システム設計・ソフトウェア開発領域 ・完成車要求に基づいたシステムの性能目標・要求仕様の策定 ・上記に基づくシステム全体設計/安全設計各種機能の設計・検証 ・基盤となるソフトウェアアーキテクチャ設計/ソフトウェア開発 ・適合・実車テスト ・機能安全・安全設計 ■知能化領域 ・物体認識/走路認識のための画像認識アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・認識情報を用いて交通環境を理解するアルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・交通環境に応じた行動計画アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・機械学習モデルのエッジデバイスへの実装 ・カメラと他の外界センシングデバイスを用いたRaw Data Fusion技術の開発 ・DNN/LLM(大規模言語モデル)を活用したドライバー状態及び車内空間認識技術の開発 ・自己位置推定及び自動地図生成技術の開発 ・MLOps環境の構築 ・最適化/確率推論/データマイニング ・画像処理/機械学習/データマイニング技術を応用した知能化技術創出 ■新企画立案ならびPoC検証領域 ・最新技術および市場動向・ユーザー調査 ・上記に基づく実現技術のコンセプト企画立案・ロードマップ策定 ・PoC検証による価値受容性および実現手法の検討 ・各設計部門への仕様提案・フィードバック
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