■インフラ技術者として下記の業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・VMware Esxi 基盤又は、VMware Horizon 基盤における設計/構築業務 ・システムの要件定義・設計・構築・保守作業 ・サーバ／ネットワークの提案から構築・保守作業 ・技術提案活動 以下のいずれかの業務を予定 ・サーバ・ネットワーク仮想化関連の提案・設計・構築業務 ・VDI関連の提案・設計・構築業務 ・VMware Cloud関連の提案・設計・構築業務 ・上記案件の保守・運用業務
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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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■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。 【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 【魅力・やりがい】 ●組込みの専門性を活かしながらクラウド技術も習得できる成長環境がございます。 ●「プロセス基盤づくり」という同社全体に影響するスケール感のある仕事を通して大きなやりがいを感じることができます。 ●クラウド・組込み・AIなど異分野のエンジニアと協働し、新しいクルマづくりのスタンダードを形にする仕事です。 ●「開発環境基盤からクルマづくりを変える」という、これまでにない影響力のある仕事に携われます。
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SDV開発を支え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】 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。 ●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 ・クラウド基盤：AWS, GCP, Azure ・コンテナ／オーケストレーション：Docker, Kubernetes, OpenShift ・CI/CD：Jenkins, GitLab CI, ArgoCD, Spinnaker ・監視・可観測性：Prometheus, Grafana, Datadog, ELK Stack ・構成管理／IaC：Terraform, Ansible, CloudFormation ・開発ツール：GitHub / GitLab, JIRA, Confluence, Python, Shell Script
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■AWS等を用いた基盤構築プロジェクトにおいて、ご経験に応じて以下の業務を自ら、もしくはパートナーと協働して担当いただきます。 【具体的には】 ・要件定義：資料作成・顧客との打ち合わせ ・基本設計：設計書作成・顧客との打ち合わせ ・詳細設計、プログラミング、単体テスト：パートナーととりまとめ、仕様調整、QA対応 ・結合テスト、システムテスト：テスト仕様書作成、品質管理、QA対応 ・保守・運用：AWS保守運用、アプリ保守、問い合わせ対応 ・導入：AWS環境へデプロイ ＜仕事の魅力＞ システム開発のリードだけでなく、コンサルティング部門と連携しながら、顧客の経営課題をITで解決する解決策の検討を行い、本質的な解を見出し、プロジェクトの指揮官となってダイレクトに顧客の経営層やDX推進部門等と意見を交わしながら業務を遂行していただきます。 製造・サービス・物流・運輸・流通など様々な業界トップクラスの顧客企業向けデジタルITソリューションの開発やSCM、ECサービス、情報分析、会計等の領域において、最新IT技術を駆使したビジネスの高度化、経営課題の解決に携われます。
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■AWS等を用いた基盤構築プロジェクトを中心に、PMとして、メンバーやパートナーと協働しながら以下業務の推進を担当して頂きます。 【具体的には】 ・要件定義：資料作成・顧客との打ち合わせ ・基本設計：設計書作成・顧客との打ち合わせ ・詳細設計、プログラミング、単体テスト：パートナーととりまとめ、仕様調整、QA対応 ・結合テスト、システムテスト：テスト仕様書作成、品質管理、QA対応 ・保守・運用：AWS保守運用、アプリ保守、問い合わせ対応 ・導入：AWS環境へデプロイ これまで培われたPMとしてのスキルを活かして上記の業務を遂行いただきますが、NRI流のPM手法や方法論についてはしっかりとフォローアップします。 ＜仕事の魅力＞ システム開発の陣頭指揮業務だけでなく、コンサルティング部門と連携しながら、顧客の経営課題をITで解決する解決策の検討を行い、本質的な解を見出し、プロジェクトの指揮官となってダイレクトに顧客の経営層やDX推進部門等と意見を交わしながら業務を遂行していただきます。 製造・サービス・物流・運輸・流通など様々な業界トップクラスの顧客企業向けデジタルITソリューションの開発やSCM、ECサービス、情報分析、会計等の領域において、最新IT技術を駆使したビジネスの高度化、経営課題の解決に携われます。
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■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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■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
