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株式会社本田技術研究所
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MLエンジニア・アーキテクト<画像認識・深層学習>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,090万円
勤務地
栃木県芳賀郡芳賀町

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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MLエンジニア・アーキテクト<画像認識・深層学習>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,090万円
勤務地
東京都港区

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。

AIエンジニア<知能化・SDV領域>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,300万円
勤務地
東京都港区

■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。

生成AI活用推進エンジニア<IVI領域/開発業務改革/AIエージェントドリブン>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,300万円
勤務地
東京都港区

IVI(車載インフォテインメント)システム開発に関わる業務を、生成AI(例:Claude Code/GitHub Copilot)を活用して再設計し、開発スピードと品質の両立を実現するための「開発業務改革」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 【担当領域例】 ・IVIシステムのアプリケーション層/HMI/周辺サービスに関わる開発プロセス全般(要件定義 〜 運用まで) ・生成AIを組み込んだ開発フローの設計・改善(コードレビュー、テスト自動化、ドキュメント運用、チケット分解など)

AI活用エンジニア

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,090万円
勤務地
大阪府大阪市北区

■SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成/コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ・ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析/要求分析自動化 ・クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ・開発現場でのAI活用事例の発掘/PoC推進/社内展開 【魅力・やりがい】 ・生成AIの実用化を、数千人規模の開発現場で実装できる唯一無二の環境 ・自分の設計が同社の開発全体に波及する、スケール感と影響力 ・クラウド/組込み/AI/データなど異分野のスペシャリストと協働できる成長環境 ・「AIを使う人」ではなく「AIを使って仕組みを変える人」としてのキャリアを築ける ・同社全体のSDV開発/AI活用戦略の中核メンバーとして活躍可能

生成AI活用エンジニア<SDV開発>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,090万円
勤務地
愛知県名古屋市中村区

SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発をご担当いただきます。 ※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】 ・生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ・ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ・クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ・開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※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】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

生成AI活用エンジニア

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,300万円
勤務地
栃木県芳賀郡芳賀町 他

SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD、 テスト、 品質評価等)の設計 ・ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ・クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS、 Azure、 GCP) ・開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開

データサイエンス推進の企画・実行

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車部品
年収
580万円~1,120万円
勤務地
愛知県刈谷市

同社にて、データサイエンス(SQC※、機械学習など)の推進をご担当いただきます。※Statistical Quality Control(統計的品質管理) ・製造業の課題に対するデータサイエンスを活用した解決の実行支援 ・データサイエンスの推進施策の立案、実行 【具体的には】 ・機械学習を活用した問題解決の支援(画像認識、予兆検知、最適化、予測、自然言語処理など) ・SQCを活用した問題解決の支援(工程管理、最適化、不具合解析など) ・開発、生産などから得られるデータを分析し、プロセス改善や新価値創造を行う ・機械学習/SQCを有効活用できる人材育成の企画、実行 ■使用言語:Office、Pythonなど

運転支援・自動運転システムの研究開発<データ領域>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,090万円
勤務地
栃木県芳賀郡芳賀町 他

■運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けたデータ分析業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・自動運転・運転支援技術開発における実車テストデータ、プローブデータの分析・価値創出 ・シミュレーションデータ分析(MILS開発運用、AD/ADASの機種開発に向けた支援) 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。

企画・開発、DX推進<先進デジタル技術を駆使したデータ活用基盤>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車部品
年収
580万円~1,120万円
勤務地
愛知県刈谷市

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。

MLOps・ソフトウェアエンジニア<自動運転・運転支援領域>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,090万円
勤務地
東京都港区 他

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。

データ基盤エンジニア/データサイエンティスト

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,300万円
勤務地
栃木県芳賀郡芳賀町 他

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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