関東 機械学習・データ活用のITエンジニア求人・転職情報

株式会社分析屋

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント 顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 全体方針の検討/策定 タスク・スケジュール管理 稼働/コスト管理 進捗管理 品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ●教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 ●データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など) <上記以外の主要取引> SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ● クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ● 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ● データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ● その他 : Google Analytics、SQL、Python、R 入社後の流れ 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。 クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール : SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル : データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。 使用環境・ツール : SQL / Python / SAS / R 習得スキル : データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析 データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。 使用環境・ツール : Google Analytics / Tableau / PowerBI 習得スキル : データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案 最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。 使用環境・ツール : ダッシュボード(BIツール内) / PowerPoint / Word 習得スキル : レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

株式会社分析屋

~ 顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援 ~ 業務概要 ●課題ヒアリング~戦略立案、分析設計などの支援を行います。 ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用やデータ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ●現在増えてきているプロジェクト内容としては、具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 主な業務内容 以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて業務をお任せいたします。 ①ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成をお任せします。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ②エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) ※業務内容について 変更の範囲:会社が指定した業務 <開発環境・使用ツール> ※実装に関する知識があれば問題なし! ■データ分析基盤/BIツール:Python,Tableau,Google Analytics,SQL,R ■DB:Oracle Database,SQL Server,MySQL ■インフラ:AWS,GCP(ML関連のAPI・BigQuery),Azure 主要取引 SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

株式会社分析屋

データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。 業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。 エンジニア領域 データを活用した課題解決に携わります。実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。 ●主な業務内容 ・データ分析のためのデータ収集・前処理(データクレンジング、ETL処理など) ・データ基盤構築・管理(データベース設計、データパイプラインの開発など) ・データ分析設計、実行(ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など) ・KPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ・分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。 ●主な業務内容 ・顧客のデータ活用課題の抽出・整理 ・課題解決のための方針策定と提案活動 ・要件定義、KPI設定 ・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案 ・プロジェクトマネジメント(スケジュール管理、進捗管理、品質管理など) ・顧客との契約内容の調整、SLA管理 ・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につけることができます。 ●鉄道会社のインバウンド対策 ・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理 ・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング ●教育業界向け学習アプリの利用者増加施策 ・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定 ・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発支援 ・BIツール(Tableau、Power BI など)を用いた分析環境構築 ・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善 ・ログデータの加工・集計・分析(Python、SQL などを活用) ・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案 ●データマネジメント業務 ・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理 ・データガバナンスの設計・運用支援 このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。 ・データ分析技術 (Python, SQL, BIツール, 統計解析 など) ・ビジネス課題解決力 (データに基づいた施策立案・提案力) ・データ基盤構築・マネジメント (データ設計、品質管理) ＜上記以外の主要取引＞ SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境: AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール: BIツール(Tableau、Power BI等)、SAS、SPSS ・ データベース: Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他: Google Analytics、SQL、Python、R 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります※

株式会社データX

最高プロダクト責任者として、データ活用を軸にしたSaaSプロダクト「b→dash」と「kpiee」のプロダクト戦略全体を統括いただきます。 CTOと密に連携し、当社の技術力とプロダクトビジョンを融合させ、ユーザー体験の最大化とプロダクトの市場競争力強化を強力に推進する重要なポジションです。 単なる企画・マネジメントに留まらず、大規模な機能追加、パフォーマンス改善、データベース移行といった技術的チャレンジをプロダクト戦略に落とし込み、開発チームと共に最高のプロダクトを創り上げる責任を担います。 【仕事内容】 ●「b→dash」「kpiee」のプロダクト戦略、ビジョン、ロードマップを策定し、市場、競合、最新技術（AI・機械学習等）を深く理解した上での、最適なプロダクト方向性の意思決定 ●大規模機能開発、パフォーマンスチューニング、データベース移行、バージョンアップ等、高度な技術課題をプロダクト戦略に昇華させ、CTO・開発チームと連携しプロダクトの持続的な進化を牽引 ●プロダクトマネジメント組織を構築、採用、育成、マネジメントし、自律的に価値を生み出す組織の創出 ●顧客課題を深く洞察し、高品質な顧客体験を提供するためのUX/UI戦略を策定、デザインチームを統一 ●KPI設定、モニタリング、利用データ分析を徹底し、データに基づいた機能改善・新機能企画を主導することで、プロダクト成長を科学的に加速させる。

株式会社トリプルアイズ

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。 現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。 社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容】 ・クライアントの本質的なビジネス課題の抽出・構造化 単なるヒアリングに留まらず、顧客のビジネスの方向性を深く理解し、解決すべき真の課題をインフラ・アプリ両面から整理します。 ・AI・クラウド技術を軸としたソリューションの提案 課題解決に最適なテクノロジー(AIZE、生成AI、AWS/Azure等)を選定し、顧客が期待する成果(ROI)を最大化させるための技術要件を定義します。 ・一気通貫導入支援(要件定義〜設計・構築・運用) 基盤設計からバックエンドの実装までをオーケストレーションし、ツールの導入のみならず、将来の拡張性を見据えた保守・運用体制までを構築します。 ・実務定着と成果創出に向けた継続的なテック・アドバイザリー 導入後のシステムが現場で「武器」として活用されるよう、データ活用や生成AIを用いた更なる業務効率化(ハック)の施策を提言・伴走支援します。 ・プロジェクトの全体統括およびオーケストレーション(PM/PL業務) 1.5億円規模の大型案件を含むプロジェクトにおいて、進捗・品質・タスクを管理し、若手エンジニアをリードしながら顧客の期待に応えるアウトプットを実現します。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 自然言語処理(NLP): 故障受付のメモなどのテキストデータをAmazon Comprehend等で解析し、タグ付けや分類モデルを構築。 データエンジニアリング: AWS GlueやSnowflakeを用いたデータクレンジング、前処理の自動化、ダッシュボード化(QuickSight等)。 統計解析・EDA: Python(Pandas/Matplotlib)を用いた探索的データ解析、特徴量エンジニアリング、モデルの精度改善。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

【具体的なプロジェクト例】 ●大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ●次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ●技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 次世代RAG・ナレッジグラフ構築: 建設・土木・損保等の専門ドメインにおいて、非構造化データをグラフDBやセマンティック技術(RDF/OWL)を用いて構造化。 AIエージェントの導入・展開: Claude CodeやMCP(Model Context Protocol)を活用した、開発プロセスや見積・提案業務の抜本的な自動化。 LLMチューニング: 大手キャリア等の大規模データを活用した応答精度の極大化。 テックリード業務: 非IT層へのAI利活用提案から、プロトタイプの実装、技術選定までを主導。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。 【具体的なプロジェクト例】 ●MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。 ●大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 ●GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。 ●データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「今のPython開発スキルを活かして、より難易度の高いAI領域に踏み込みたい」。その意欲を、最先端の現場で形にしませんか? 【お任せする業務】 ●AIモデルの実装・組み込み: 建設業界向けの予測モデルや、商社のデータ分析ツールにおいて、Pythonを用いた高品質なコーディングを担当。 ●データ前処理・パイプライン開発: SQLを用いたデータ抽出から、AIが学習しやすい形へのクレンジング、加工処理の自動化。 ●LLM(生成AI)の活用: 既存アプリへのChatGPT連携や、非構造化データの解析ロジックの実装。 ※まずは得意なコーディングや基盤周りからスタートし、徐々にアルゴリズム選定やEDA(探索的データ解析)へと幅を広げていただけます。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 ●金融や大手通信業界などのAIチャット基盤の保守運用・機能追加。 ●Pythonを用いたデータパイプライン(数千万件規模のデータ処理)の開発を通じて、AIが学習しやすいデータ構造を学びます。 ●Dify等のローコードツールを用いた迅速なプロトタイピングや、プロンプトのチューニング、RAGの精度評価など

株式会社本田技術研究所

本求人は、先進安全領域における以下のポジション【1127】【1128】【1206】【1207】【267】【268】【269】【270】【299】【314】【315】【317】【1693】【1694】いずれかの業務を担っていただくことを想定しております。 ご面接を通し、いずれのポジションでご活躍いただけるかをすり合わせさせていただけたらと思っております。 書類選考通過の際、書類選考官が現時点で想定する選考求人がある場合には、事前にメールにてご連絡させていただきます。 【1127】_TE_【栃木勤務】自動運転技術の検証車両製作エンジニア(電気回路・有線通信) 【1128】_TE_【栃木勤務】自動運転技術の公道テスト運営 【1206】_TE_【栃木勤務】自動運転技術開発組織における人的リソース管理(マネージャー) 【1207】_TE_【栃木勤務】自動運転技術開発組織における人的リソース管理(リーダー) 【267】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(バーチャルテスト環境構築) 【268】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(バーチャルテスト環境構築) 【269】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(CI/CDパイプラインの構築) 【270】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(CI/CDパイプラインの構築) 【299】_TE_【栃木勤務】研究開発部門における人材開発リーダー(人材開発領域) 【314】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発環境構築領域) 【315】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発環境構築領域) 【317】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(データ領域) 【1693】_TE_【博多勤務】データエンジニアリング(運転支援・自動運転システムの研究開発) 【1694】_TE_【博多勤務】データサイエンス(運転支援・自動運転システムの研究開発) また、ご経歴とご志向を考慮し、上記【1127】【1128】【1206】【1207】【267】【268】【269】【270】【299】【314】【315】【317】【1693】【1694】以外でのご採用となる可能性もございます。 そのほかアサインの可能性のある求人については以下をご確認ください。 【303】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発プロジェクトマネージメント) 【306】_TE_運転支援・自動運転システムの研究開発(開発プロセス) 【277】_TE_【博多勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(通信技術を活用したダイナミックマップ開発) 【296】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(ビークルダイナミクス制御領域) 【316】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(通信/地図領域) 【318】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(センシング領域) 【1049】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(渉外) 【1172】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発プロジェクトマネージメント) 【178】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【179】_TE_【大阪勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【180】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【181】_TE_【東京勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【182】_TE_【大阪勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) 【183】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) 【184】_TE_【東京勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) 【185】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【186】_TE_【大阪勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【187】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【188】_TE_【東京勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【305】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(商品化戦略) 【313】_TE_運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計領域) 【840】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) ※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

パーソルキャリア株式会社

●業務内容 既存事業及び新規事業向けにデータ分析や機械学習、生成系AIなどの技術を用いた業務改善プロジェクト、新技術の検証プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント業務に携わっていただきます。 プロジェクト計画、管理や社内外のステークホルダーとの調整を行っていただき、プロジェクトを前進させることが求められます。 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成系AIなどを用いた新規機能の企画/開発、及び、既存機能の改善などのプロジェクトをPMとして推進します。 ・ミドル部門(業務企画等)と連携しシステム化実現に向けた相談対応や推進を行います ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題等の調整、進捗状況確認、技術サポート等) ・各部門の業務課題をヒアリングし、AI適用可能性の評価〜ユースケース化〜実行計画立案等の伴走支援 ⇒得意領域やご志向性に合わせてプロジェクトに携わっていただきます ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL　など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、Cloudformation など 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、Codepipeline、　など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど

パーソルキャリア株式会社

●担当業務例 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・生成AI,機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 【主な技術テーマ例】 ・大規模言語モデル(API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI 等) ・自然言語処理、画像・動画・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発 ・推薦システム(求人レコメンド、スカウト最適化、コンテンツレコメンド 等) ・テキスト埋め込みを活用したマッチング・類似度算出 技術環境 【言語】Python、SQL、Java/Scala、C など 【DB】Oracle、PostgreSQL、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricks 【クラウド】AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト管理】Backlog、Loop + Planner、Jira + Confluence 【コミュニケーション】Slack、Teams ●働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

アイリスオーヤマ株式会社

【業務概要】 全社DXを推進するためのシステム構築を専門業務として従事していただきます。 【具体的には】 ・事業ニーズや全社戦略に基づいたDX計画について、コンサルタントと相談しながら必要なデータ基盤機能やデータマネジメント環境をバランスよくデザインし実装します。 ・事業側のニーズに基づいてコンサルタントが組成したデータ利活用を伴う施策について、利活用に適したデータパイプラインの構築を担い、施策実現の前提を担保します。 ・社内プロダクトとしてのリリース管理やバージョン管理などの製品管理全般の役割も担います。 ※システム開発を伴う場合はアーキテクト及びプロジェクトマネージャーとして機能する場合もあります。 【取り扱うプロダクトのイメージ】 ・コンサルタントや社内各部署のアナリストがアドホック分析を実施するのために必要な分析環境 ・データマネジメント業務に必要な社内システム ・業務につながる分析モデルの実行環境とデータパイプライン

Trust株式会社（トラスト）

本ポジションでは、金融機関向けの高度なAI・データサイエンス案件のデリバリーを担いながら、自ら設定した研究テーマに取り組み、論文発表までを行うリサーチサイエンティストとしてご活躍いただきます。 Trustは「金融×データサイエンス」に特化し、大手金融機関に対して高度な分析・モデリング・AI活用支援を提供しています。本ポジションでは、技術力の高さが求められる案件において、先端的な手法の設計・実装・検証をリードしていただきます。 業務時間の約6割は、金融機関向けプロジェクトにおける高度な技術課題の解決に従事いただきます。 残りの約4割は、ご自身が設定した研究テーマに取り組み、論文化・学会発表までを目指していただく時間として確保しています。 実務と研究を往復しながら、金融ドメインにおける実課題に根差した研究を推進できるポジションです。 具体的な業務内容 ●金融機関向け高度案件のデリバリー(60%) ・金融データを用いた高度分析・モデリング設計 ・LLM/生成AI/機械学習を活用したアルゴリズム設計・検証 ・技術的難度の高いPoC設計・実装 ・研究的アプローチを用いた課題解決および顧客への技術提案 ・プロジェクトにおける技術的リード ●研究活動(40%) ・自身で設定した研究テーマの推進 ・学会投稿論文の執筆 ・国内外カンファレンスでの発表 ・研究成果のプロダクト/案件への還元 研究テーマ例 ・金融×LLM ・金融業務自動化 ・エージェント活用 など ※変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

株式会社豆蔵

●深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発 ●機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施 ●システムおよびソフトウェア仕様の理解 ●パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策 ●技術要素、開発プロセス、コード標準の整備 事業部の風土 事業部メンバー構成としては、20代後半～30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。

株式会社本田技術研究所

1.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 2.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

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 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。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。 ・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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【業務委細】 ●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 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform 【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方

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【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 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。 ※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。 ●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

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【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 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。 ※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。 ●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

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【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 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お任せいたします。 ●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 ●AIセキュリティガバナンス構築 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。 ※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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【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 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。 ・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。 ※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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【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 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。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。 ・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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【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 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。 ・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。 ※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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【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 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。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。 ・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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【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 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。 ・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。 ※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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【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、この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が主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築: 世界中のお客様が使っているホンダ車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 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。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが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】 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)