■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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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
■海外現地法人向け基幹システム、国内および海外の営業支援システムの開発・運用・保守をご担当いただきます。 直販営業を支え、即納体制を維持するため、要件定義からテストまで全工程をご担当いただきます。 また、メンバーを技術的にも、マネジメント的にもリーディングしていただきます。 【具体的には】 ■企画・立案 ・ 各業務部門と業績に効くシステム改善の検討 ・ システム部門発信の改善提案 ・ 大規模案件のプロジェクト運営 ■開発からリリースまで ・ 開発スケジュール立案、調整 ・ 要件定義・基本設計・詳細設計・プログラム開発・テストなど、開発全般 ■システム管理・運用・保守 ・ システム立ち上げ、および稼働後フォロー ・ システムの保守・運用・改善 ・ ユーザー部門からの問い合わせ対応・サポート
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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】 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 └ CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ●プロセス革新の仕組みづくり └ クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ●クラウドと車載開発の橋渡し └ 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ●最新技術の導入・実装 └ 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 【魅力・やりがい】 クラウド活用が“製品の競争力”に直結する希少な環境で経験を積むことができます クラウド×組込みの融合経験が積め、エンジニアとしてスキル・視野を広げることができます 同社全体の開発プロセスを変える裁量と、業界に影響を与えるスケールの大きさがあります。 数千人規模のエンジニアの生産性と数百万台の車両の進化に直結する業務です 最新技術を積極的に活用できる、開発者主導のカルチャーです。
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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 【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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■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
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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。
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■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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■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。
海外現地法人向け基幹システム、国内および海外の営業支援システムの開発・運用・保守をご担当いただきます。直販営業を支え、即納体制を維持するため、要件定義からテストまで全工程をご担当いただきます。また、メンバーを技術的にも、マネジメント的にもリーディングしていただきます。 【具体的には】 ■企画・立案 - 各業務部門と業績に効くシステム改善の検討 - システム部門発信の改善提案 - 大規模案件のプロジェクト運営 ■開発からリリースまで - 開発スケジュール立案、調整 - 要件定義・基本設計・詳細設計・プログラム開発・テストなど、開発全般 ■システム管理・運用・保守 - システム立ち上げ、および稼働後フォロー - システムの保守・運用・改善 - ユーザー部門からの問い合わせ対応・サポート 【身につくスキル】 -プロジェクトマネジメント力 -業務設計・要件定義力 -グローバルビジネスの知見 -技術力の幅と深さ -コミュニケーション・折衝力
同社の強みを実現している国内の基幹システム全般に関わっていただきます。生産、販売、物流、経理、総務、人事など多種多用なシステムがあります。 基本的に社員が全行程に関して主導して進めながら、業績に貢献していきます。 【具体的には】 ■企画・立案 - 各業務部門と業績に効くシステム改善の検討 - システム部門発信の改善提案 - 大規模リプレース案件のプロジェクト運営 -■開発からリリースまで - 開発スケジュール立案,調整 - 要件定義・基本設計・詳細設計・プログラム開発・テストなど、開発全般 ■システム管理・運用・保守 - システム立ち上げ、および稼働後フォロー - システムの保守・運用・改善 - ユーザー部門からの問い合わせ対応・サポート ■やりがい - 自らの企画・提案において、同社の営業利益・当日出荷の強みを支えているシステム構築を手掛けることができます - フロント部分はWebやモバイル向けの開発も含まれるため、オープン系技術の習得も可能なポジションです - 基幹システムの大規模移行プロジェクトも進行していて、希望すればプロジェクト推進の役割を担っていただくチャンスもあります - システム構築においては、常に最新の技術にチャレンジすることにより、自らのスキルを向上させることができます 言語： Java、Typescript、SQL、RPG/CL バックエンド： Java、Spring Boot、Gradle フロントエンド： Next.js、React、Angular CI/CD： Terraform、Kubernetes、Trivy、GitHub Actions、Jenkins
■自社開発ソフトであるナビ搭載RPA「RKシリーズ」を導入した顧客の課題を、顧客側で自走的に成果を上げる状態まで伴走することで、圧倒的な業務効率化に貢献いただきます。 【具体的には】 営業が受注した案件に対し、顧客側で自走できるよう導入支援をメイン業務として行っていただきます。（Web面談、メール対応がメイン） ・サービス利用の定着や利用者の拡大をするためのさまざまな手法や手段を考え、企画・実践していただきます。 ・立ち上げたばかりの事業であり、まだまだ付加価値を提供できる余地は多くあるため、顧客に対してだけでなく社内に向けて自ら企画を出し全体を巻き込んでチームをけん引していくことも期待しています。 ■やりがい ・新規事業の立ち上げの中核メンバーとして存分に力を発揮していただけます。 ・新規事業であるため事業運営に関わることも可能であり、スピード感を持って組織を自ら創り上げていく経験が積めます。 ・成長している業界内で注目されているユニークな特徴を持った製品を取り扱う事が出来ます。 ・産業界で優れたビジネスモデルと評される同社の事業ノウハウを肌で実感することができます。
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■同社にて下記業務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 ■魅力・やりがい ・同社のSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率/製品価値/顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます
■下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ■技術領域のリード（ドメインの技術責任者） ・OS／AUTOSAR／ROS／Linux系組込み／産業用アプリケーションなどの担当領域において、以下開発プロセス全体の技術的な方向性のリード：要求分析、仕様策定、アーキテクチャ設計、実装設計、テスト戦略策定 ・以下複数プロジェクトに共通する技術基盤の整備：設計・コーディング規約、レビュー基準の策定・改善、再利用コンポーネント／フレームワークの整備、品質指標・標準プロセスとの整合 ■プロジェクトへの技術支援（PjMとの協働） PjMが主導するプロジェクトに対して、技術面から関与・見積や計画段階での技術インプット（スコープ・リスク・難易度評価）・アーキテクチャや方式設計のレビューと意思決定支援・設計レビューやコードレビューのリード・問題発生時の技術的エスカレーション対応 ※複数プロジェクトにまたがる技術課題については、横断的に把握し、改善策を提案・推進 ■リソースマネジメント・アサイン提案 メンバーのスキルや経験、稼働状況を把握し、PjMからの要請に応じたアサイン提案・プロジェクト横断での負荷・役割バランスの調整・中長期の要員やスキル計画へのインプット ■ラインマネジメント（育成・評価・フォロー） 担当領域に所属するエンジニアの上司・一次評価者として、以下取組、成長を支援：目標設定や評価、フィードバック・1on1を通じた技術やキャリア相談・スキルや志向に応じた育成計画とアサイン検討
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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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■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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■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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■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。
