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■セントラルECU（統合ECU）、高度先進安全運転支援システム、自動運転システム用ECU、における内製車載OS、そのOSに搭載するアプリ・サービスのインテグレーションに向けた下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・AUTOSAR Adaptive／Classicをベースとしたソフトウェアプラットフォームの要求仕様策定、設計、実装、評価 ・アプリ及びサービスのインテグレーション作業 【魅力・やりがい】 ソフトウェアデファインドビークル実現に向けた内製ソフトウェア開発に携わることができます。 企画段階からソフトウェアリリースに至るまで幅広い範囲の担当や、技術領域に特化した深い研究開発など本人適正に応じた業務推進が可能です。
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■ご経験に応じて以下の業務を行っていただきます。 【具体的には】 （1）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 （2）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 （3）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 （4）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
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■以下の業務を行っていただきます。 【具体的には】 （1）ビークルOS（車載OS）の開発 ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信（IPC）などの知識が活かせます。 （2） 車載アプリケーション／サービスのインテグレーション（統合・検証） ・他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング ・システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析／対策 （3） 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 ・SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのセントラルECU向け最適化と実装 ・異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等 【魅力・やりがい】 自動車に搭載される、あらゆるソフトウェアの土台となるプラットフォームを開発する業務なので、車全体の価値向上・UX向上に大きく寄与することができます。 自社開発にこだわったOS／プラットフォーム開発に携わることができます。 今までのご経験を生かしていきながらも、より上流の開発フェーズを担っていただくこともございます。
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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の企画・開発を行っていただきます。 【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）） ※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】 ・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
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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。
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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)
