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港区/自動車部品/年収900万円以上/フレックス勤務の求人・転職・中途採用情報

公開求人57件中 51〜57件表示
株式会社デンソー
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車載半導体HW研究とCAE解析

職種/業界
実験・評価・解析 / 自動車部品
年収
650万円~1,430万円
勤務地
東京都港区

日本半導体の車載分野での競争力強化を目指して、業界を跨いだ複数企業で連携して半導体の研究を行っています。 具体的には、民生の最先端技術であるチップレット技術の車載適用時の課題抽出、対策検討を行う中で、2.5Dパッケージの高信頼性、高通信品質確保のための構造を行っています。 下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ① 半導体パッケージのCAE解析及び評価を行います。 半導体パッケージのラフデザインと、車載用途における熱・応力・疲労・寿命予測等のシミュレーション業務。実機との比較検証と新規技術構築。 ② 同様に、高速通信での Signal Integrity や Power Integrity のシミュレーション業務。実機検証と、シミュレーションの精度改善等。 いずれも、データベース作成やセオリー・ルールの構築など、将来の為の研究・開発となります 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】 ・国際・国内連携で研究を行っており、国内外の研究機関との連携を通して、自社だけに留まらないマクロな視点での進め方・考え方を身に付けられます。 ・日本の自動車産業ばかりでなく、日本の半導体産業や素材産業や研究機関の強化に貢献します。 ・物性や通信を研究していく中で、物理世界でできなかったことをデジタルツインとして新しい手法も構築しながら、進めていくことを強みとしていきたいです。

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ソフトウェア探索・HW実装研究<次世代車載システム実装>

職種/業界
組み込み・ソフトウェア・電気制御設計 / 自動車部品
年収
550万円~1,430万円
勤務地
東京都港区

■同社にて次世代車載システムに実装されるソフトウェア探索・HW実装研究業務をご担当いただきます。※同社の社員として株式会社ミライズ テクノロジーズに出向いただきます。 【具体的には】 ■新規ソフトウェア探索と実装検証 ・新規ソフトウェア(アルゴリズム)探索(量子コンピュータ、デジタルインメモリ等)  量子コンピュータ: 自動運転のルート最適化や、超複雑な渋滞予測を素早く解くアルゴリズムの研究。  デジタルインメモリ(DIM): メモリそのものに計算機能を持たせる技術。データの移動を減らし、超低消費電力でAIを動かすための研究。 ・新規ソフトウェアHW実装(エッジコンピュータへの実装、動作確認) ■次世代の移動手段探索 ・次世代の移動手段探索に向けて、想定シーンと最適なHW調査 ・実現手段調査 ・PoC制作 【本ポジションの意義】 現在のAIや自動運転の計算(従来型のGPUやCPUでの処理)には、電力消費や計算速度の限界が見えつつあります。そこを打破するための「新しい計算の仕組み」を探すのが本ポジションのミッションです。 【ミライズ テクノロジーズとは】 デンソー社とトヨタ社が合弁出資して設立。自社完成車に搭載するための車載向け半導体の自社開発を行っています。5~10年後の実用に向けた先行開発を担う技術者集団です。

AIアルゴリズム実装/ソフトウェア開発<AD/ADAS向け>

職種/業界
組み込み・ソフトウェア・電気制御設計 / 自動車部品
年収
550万円~1,430万円
勤務地
東京都港区

■次世代AD/ADASの周辺監視/自動駐車システム等におけるアルゴリズム実装について、以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】※同社の社員として株式会社ミライズ テクノロジーズに出向いただきます。 ■機械学習/AI技術を用いたアルゴリズムのベンチマーク ■量子化、スパース、蒸留などを用いたAIアルゴリズムの軽量化 ■アルゴリズムの高速化 ■最先端SoC/IPへのアルゴリズム最適化実装/評価 <開発ツール・開発環境> ■開発ツール:TensorFlow/Keras、MLOps系ツール ■開発環境:GPU、最先端の自動車用SoC 【ミライズ テクノロジーズとは】 トヨタ自動車とデンソーが共同で設立した、次世代の車載半導体を専門に研究・開発する合弁会社です。5~10年後先の先行開発に向け研究開発を行っています。

プロジェクトマネジメント・PMO<大規模システム(自動運転、先進運転支援システムなど)>

職種/業界
プロジェクトマネージャー / 自動車部品
年収
430万円~1,250万円
勤務地
東京都港区

自動運転車をはじめとした継続進化する先進的なクルマを実現するために、自動車業界の未来を一緒に形作る革新的大規模システムのプロジェクトマネジメントに情熱を注ぐ仲間を求めています。 同社にて、自動運転、先進運転支援システムなどの大規模システム開発プロジェクトに対するプロジェクトマネジメントシステムの設計、導入、運営、プロジェクトマネジメントシステムを基としたプロジェクトマネジメントの実施する業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ◆プロジェクトマネジメントシステムの設計・導入 ・大規模プロジェクトを遂行するにあたり必要なプロセスの構築 ・複数の大規模プロジェクトをマネジメントするために必要な仕組みの検討 ・上記で検討したプロセス・仕組みを効率的に運用できるツール導入検討 ・上記で検討したプロセスをプロジェクトマネージャーが実施できるように伴走支援 ◆大規模プロジェクトマネジメント ・プロジェクト立ち上げ・計画・実施 ・プロジェクト予算の立案、進捗・リスク管理 ・プロジェクト内における社内外ステークホルダーとのコミュニケーション

疑似量子コンピューティング技術探索と実装検証

職種/業界
組み込み・ソフトウェア・電気制御設計 / 自動車部品
年収
650万円~1,430万円
勤務地
東京都港区

同社にて、疑似量子コンピューティング技術探索と実装検証をご担当いただきます。 【具体的には】 ・車載応用可能な疑似量子コンピューティング技術の探索 ・応用に向けたユースケース創出と実証活動 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】 ・疑似量子技術、SoC関連技術のスキルアップ ・自分の作ったものが顧客・社会課題解決に貢献しているというやりがいが感じられます ・車載応用システムに関する知見が身につきます。 ・社内外の専門家との連携を通じて、自身の専門性を向上させることができます

自動運転、先進運転支援システム(ADAS)のシステムアーキテクト

職種/業界
組み込み・ソフトウェア・電気制御設計 / 自動車部品
年収
700万円~1,450万円
勤務地
東京都港区

自動車の先進運転支援システム(ADAS)は、急速に進化していて、同部では自動車の安心・安全・快適・利便へ貢献すべく、最新の高度運転支援システムの開発に取り組んでいます。レーダ-・カメラなどのセンサ認識とACC/AEB/レーンキープアシストといった制御アプリケーションを組み合わせたADAS統合システムのシステム設計、機能安全(ISO26262)/SOTIF(ISO21448)設計、プラットフォーム開発業務のいずれかに携わっていただきます。 【具体的には】 (1)システム設計 ECUシステムの設計において、顧客・自社のハードウェア/ソフトウェア開発部署等・協力会社など、複数関係者を交えた要件定義・仕様調整をリードいただきます。具体的には以下のような業務をお任せいたします。 ・ADAS機能(ACC、AEB等)を統合したシステム要件定義・仕様設計 ・センサー/ECU間のインタフェース設計 ・機能分割・ECU機能配置検討(機能配置設計) ・要求仕様からシステムアーキテクチャへの落とし込み ・ADASを横断する機能の要件定義・仕様設計 (2)機能安全設計 機能安全(ISO26262)やSOTIF(ISO21448)に準拠した分析・安全要求の定義・安全機構の設計をお任せいたします。具体的には以下のような業務をお任せいたします。 ・ISO26262に基づくHARA、ASIL割当 ・セーフティコンセプトおよび安全要求の定義 ・フェイルセーフ/冗長化/監視機構の設計 ・FMEA/FTA等の分析および安全性評価 ・安全要求のトレーサビリティ管理および検証計画策定

研究開発< AI品質保証・AI安全に関する基盤技術>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車部品
年収
650万円~1,430万円
勤務地
東京都港区

機械学習・AI、または安全領域における研究・開発経験を活かし、AI品質保証/AI安全に関する基盤技術・評価技術・分析技術の研究開発をご担当いただきます。国内外の共同研究先や海外拠点と連携しながら最新知見を取り入れ、製品・サービス開発に適用可能な技術基盤を構築します。研究開発に加え、開発現場への適用や社内展開までを視野に入れて取り組んでいただきます。また、世界のAI品質保証の最新動向に触れつつ、製品・サービス開発における技術開発と対外発信の両面に関わることで、産業界におけるAI品質の専門性を高める経験が得られます。 【具体的には】 ・AI品質・AIリスクに関する技術動向の分析  - トップカンファレンスの学術動向、国際規格、AI法規制、ガイドライン等の調査・分析  - 技術動向から技術課題を特定してAIリスク分析の新手法を開発 ・AI品質保証/AI安全に関する基盤技術の研究開発・評価  - AIモデル・AIシステムの評価指標の設計  - ロバスト性評価、不確実性推定  - 安全分析、適合性確認、モデル監査技術  - 従来のリスクマネジメント手法に、学習ベースAI特有の不確実性を統合した新手法の開発 ・車載・非車載のAI搭載製品・サービスへの適用検討・導入支援  - 開発部門との連携による評価設計、実証、課題抽出および対応具体化 ・AI品質保証に関する技術基盤・プロセスの整備および社内展開  - 技術開発成果の仕組み化、社内ルール・運用への落とし込み ・社外への技術発信(標準化・学会等)  - 社内で実践されたAI品質保証の知見および開発技術を、ISO等の標準化団体、学会、論文誌、講演等を通じて発信  - 標準化団体や学会において、同社のAI品質技術や考え方に関する議論に関与

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