関東 年収450万円以上のITエンジニア求人・転職情報

【ミッション】 ソフトバンクの基幹事業である移動体通信事業における、開通業務(新規/変更)を安定的に実行するためのシステムを提供し事業へ貢献する 【主な業務】 モバイル事業の大規模基幹システムに対するシステム開発 【具体的な業務】 店頭のショップシステム、オンラインショップ、My SoftBankなどのフロントシステムから受け取った注文情報を一元管理する注文管理システムにおける開発業務を担当いただきます。まずはご自身の開発・実装経験を生かして開発業務を担当いただき、将来的にはプロジェクト管理や上流工程へステップアップいただく想定です。 ・システム開発の各種工程の実行(要件定義～開発～リリース) ・生成AIを活用した開発の高度化・効率化の推進 ・生成AIを活用したコードやテストケースの作成 ・システム開発・維持/管理業務全般 ・関係部門との調整・折衝 【主な環境・技術スタック】 ・開発言語:Java ・フレームワーク:Spring Boot ・データベース:PostgreSQL、Apache Ignite ・環境構成:コンテナ技術を活用

【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 市場でのシステム利用状況や弱点を早く正確に把握することが、競争力を高める鍵です。そのため、市場走行車両データやテストデータ、市場の声など多様なデータを収集・分析し、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発/ユーザーインザループ開発を推進します。 当部門は、この開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を担い、以下の業務を行います。 ・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 尚、他部門や外部パートナーとの連携、海外拠点との共同研究・デモンストレーションなど、グローバルなやり取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】　 ●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。

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」を推進するポジションです。 現場の困りごとを一つ一つ丁寧に解決しながら、要件定義～ 設計 ～ 実装 ～ レビュー ～ テスト ～ 運用までをAIエージェントドリブンに変革していくための企画・検討・実装・定着化までを担っていただきます。 自動車業界の経験は必須ではありません。すでに生成AIを業務で使い、成果創出につなげた経験を重視します。 【具体的には】 IVIシステム開発に関わる全工程を対象に、生成AI活用を前提とした業務プロセス改革を推進していただきます。 ●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 ※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 【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) 【開発ツール】 ●生成AI:Claude Code、GitHub (必要に応じて他ツールも検討) ●構成管理:Git(Gerrit/GitHub) ●開発言語:Kotlin、Java、Python(⼀部C++あり)、Typescript ●コミュニケーション:Slack、 Microsoft Teams ●プロジェクト管理:JIRA、 Confluenceなど

本求人は、先進安全領域における以下のポジション【277】【296】【316】【318】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。 【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) また、ご経歴とご志向を考慮し、上記【277】【296】【316】【318】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) 【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) 【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) ※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

【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

【業務委細】 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。 ※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。 ●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 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform 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 (連携領域):AUTOSAR, Enterprise Architect, PREEvision, Doors, Jazz Platform等のALMツール

【想定業務内容】 1.AIセキュリティ・ガバナンス体制の策定 ・SDV開発におけるAI活用のガイドライン・標準プロセスの策定 ・AIのライフサイクル(学習〜実装〜運用)全体を通じたリスクアセスメントの実施 2.国際法規制・標準化への対応推進 ・欧州AI法(EU AI Act)やISO/IEC、国際的なセキュリティ基準(UN-R155等)の動向調査 ・規制要件を具体的な開発要件に落とし込み、現場への導入を支援 3.AI脆弱性管理プロセスの構築 ・AIモデルの改ざん、インプットデータへの攻撃(Adversarial Examples)等に対する、技術的な防御基準の策定 ・脆弱性が発生した際のインシデントレスポンス体制の構築と運用 4.AIリスクに対する防御技術の研究開発 ・共通で提供するAIリスクに対する防御技術(AIガードレール、AIアライメント技術等)の研究開発 ・リスクの自動評価技術(LLM as a Judge等) 5.開発現場へのコンサルテーションと監査 ・各開発チームに対し、ガバナンスに則った開発が行われているかのレビュー ・AIアルゴリズムの信頼性評価基準の策定 【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

【具体的には】 先進安全支援システム(運転支援・自動運転・駐車支援)と視界支援システムにおける ●完成車要求に基づいたシステムの性能目標・要求仕様の策定 ●上記に基づくシステム全体設計/安全設計各種機能の設計・検証 ●基盤となるソフトウェアアーキテクチャ設計/ソフトウェア開発 ●適合・実車テスト ●機能安全・安全設計 ※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。 【ご担当システム・機能例】 トラフィックジャムパイロット(TJP)/ ハンズオフ機能付高度車線内運転支援機能/ 高度車線変更支援機能/ 衝突軽減ブレーキ(CMBS)/ 路外逸脱抑制機能/アダプティブクルーズコントロール(ACC)/ 車線維持支援システム(LKAS)/ パーキングセンサーシステム/ 低速AEB/ マルチビューカメラシステム/Honda パーキングパイロット/　等 【開発ツール】 MATLAB/Simulink/C言語/C++/ROS/その他ECU開発環境知識 等

【期待役割】 ・自動運転/先進安全システム開発におけるCI/CDパイプラインの設計・構築・運用リード ・クラウド技術やコンテナ技術を活用した、スケーラブルなビルド・テスト環境の実現 ・開発チーム(数100名規模)のDevOps文化醸成と開発プロセス効率化の推進 【具体的には】 CI/CDパイプラインのアーキテクチャ設計・構築 ソースコード管理からビルド、テスト(単体・結合・シミュレーション)、デプロイまでの自動化フローの構築 Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions 等を用いたパイプラインの実装 シミュレーション環境のパイプライン統合 MILS/SILS等の仮想シミュレーションツールをCIパイプラインに組み込み、夜間ビルドやPRごとの自動検証を実現する仕組みづくり 開発インフラのクラウド化・IaC化 AWS/Azure等のパブリッククラウド上での計算リソース管理 Docker/Kubernetesを用いた実行環境のコンテナ化 Terraform/Ansible等によるインフラのコード化 ※自動車業界の経験は不問です。 「Webサービスのバックエンド開発でCI/CDを回していた」「大規模なクラウドインフラを構築していた」といった経験が、そのまま自動運転開発のスピードアップに直結します。 ※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・環境】 ●CI/CD・構成管理:Jenkins, GitLab, GitHub, Ansible, Terraform ●コンテナ・仮想化:Docker, Kubernetes ●クラウド:AWS, Azure, GCP ●OS:Linux (Ubuntu, CentOS等), Windows ●使用言語:Python, Groovy, Bash, Go, C++ 等 ●シミュレーション(入社後習得可):CarMaker, MATLAB/Simulink 等

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・開発を行います。 ●将来技術(半導体/AI/ソフトウェア)の調査に加え、VoCや市場/競合分析に基づくユーザーニーズの予測・仮説立案を行い、ユースケースから逆算した次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値(電力・熱・起動時間・安全要求等)に基づき、車両/ECUシステムからSoCへのトレーサビリティを意識した要求仕様書の作成、およびアーキテチャ開発(ハード/ソフトウェア) ●AIワークロード(モデル種類・性能・スケーラビリティ)の定義と評価を通じたNPUの最適化(ハード/ソフトウェア) ●OEMにしかできない・OEMならではのHondaスペシフィックな数10億Gateの大規模カスタムSoC(独自機能・低消費電力・高性能)の開発 ●車載半導体領域における差異化要素であるAI・画像処理技術・高速インターフェース技術の開発 ● 既存のSoC開発スタイルに捉われず、最先端の開発環境をゼロベースからの立ち上げ、SoC開発を支える開発基盤の構築、EDA導入戦略の立案 ●完成したSoCに対する機能・性能・信頼性評価プロセスの構築(実機評価、TEG/ATE等を活用した特性評価・使いこなし)、および開発・評価環境の構築(ハード/ソフトウェア) ●カスタムSoC開発における半導体パッケージ領域の企画・設計検討および、SoCメーカーやOSAT等エコシステムと連携した開発推進 EDAベンダーと共創し、AIを活用した先端EDAの開発初期から参画。「爆速開発」を掲げ、先端EDAを駆使した次世代SoC開発フローの構築・実践を推進し、EDAベンダー主催イベント等を通じた積極的な対外発信も行っています。 ※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

本求人は、先進安全領域における以下のポジション【303】【306】【841】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。 【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) 【841】_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) また、ご経歴とご志向を考慮し、上記【303】【306】【841】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。 【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) 【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) ※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

【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

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

【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 AI、制御、センサー処理など多岐にわたるコンポーネントが連携する自動運転システムにおいて、「意図した機能の商品性」、「安全性」と「拡張性」とを両立する全体アーキテクチャ及びシステム振舞いを描きます。SOA(サービス指向アーキテクチャ)の導入や、次世代電子プラットフォームの構想、自動運転/運転支援を実現する機能の定義と振舞いの設計に携わります。 ・自動運転システムの全体ソフトウェアアーキテクチャ設計・要件定義 ・意図機能を実現するシステム振舞い設計・機能要件定義、妥当性検証 ・システムの安全設計(機能安全・SOTIF等のリスク分析及び安全機構の設計)・検証 ・各機能モジュール間のインターフェース設計および通信プロトコル策定 ・レガシー資産の刷新およびモダナイゼーションの推進(SOA化) ※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】 SysML/UML tools (Enterprise Architect, Cameo Systems Modeler等), Jira, Confluence, GitHub 等

【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 運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けた下記いずれかの業務をお任せいたします。 開発環境構築領域 ・自動運転/自動運転支援開発におけるシステムおよびソフトウェアエンジニアリング領域の要求からのテスト設計 ・ソフトウェア品質を向上させるためのプロセス構築とそれに付随するトレーサビリティ管理の環境構築 ・MILS/HILS/DILS/DSなどツール検証の環境構築、自動化およびその製品品熟に沿ったリグレッションテスト実施 ・自動運転/自動運転支援ソフトのCI/CDパイプラインの構築 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】　 ●資格(Want):QC検定 JSQC JSTQB、IVEC　Automotive SPICEアセッサー　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ●規格:AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX ●OS:Linux,Windows ●言語/モデル:Matlab/Simulink,C/C++,Python,Javascript 等 ●スクリプト:シェルスクリプト ●モデリング言語:SysML UML ●シミュレーション環境:CarMaker, Carla等のシミュレーションツール　 ●その他:JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker等

【こんな方におすすめ】 新規性の高い業務に挑戦されたい方 ソフトウェア開発の土台であるプロセスや開発環境を一から構築し、ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の新しい開発プロセスや開発環境を思考自由度高く、型にハマらず自由な発想で、挑戦できる方にマッチしています。 先端技術の習得に興味がある方 開発プロセスを構築・改善する上で生成AIやクラウド等、先端技術を駆使していく必要があります。日進月歩で変わりゆく世界で最先端の技術を活用し、アウトプットにつなげることが重要です。知的好奇心が旺盛で、探求心が高い方にマッチしているポジションです。 インパクトの大きい仕事をしていきたい方 先進的且つユーザー満足度の高いソフトウェアのスピードのある開発を実現するためには、画期的なプロセスや開発環境が必要不可欠であり、SDV開発を担う各開発部門から期待される非常にインパクトの大きい仕事です。 【業務委細】 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。※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。 ソフトウェアプロセス構築 ・ツールチェーンを活用した開発のデジタル化戦略策定、構築、展開 ・ソフトウェアプロダクト管理環境構築(バリエーション管理、ソフト構成管理) ・ソフトウェア品質保証基準の策定 ・開発プロセス定義・運用管理環境の構築(テーラリング、運用定着、継続的改善) ソフトウェア開発環境基盤構築 ・ソフトウェア支援開発環境の構築(CI/CD環境、バーチャル検証環境、自動テスト) ・生成AI等を活用したソフトウェア開発技術構築 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform

管理職として、以下の業務領域における決裁・組織マネジメント・技術戦略構築などをお任せする予定です。 ① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ ・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とアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※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) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 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 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 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 ④ 生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ 過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 ※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

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

“クルマ×ソフトウェア”で、新しい移動体験(UX)を創りませんか?Hondaでは現在、コネクテッドカー向け車載インフォティメント(IVI)システムのアプリケーションおよびUI/UX開発を担うエンジニアを募集しています。自動車業界の経験は問いません。Webやスマホアプリで培った技術とセンスを活かし、クルマを「走るスマートデバイス」へと進化させたい方を歓迎します。 ※インフォテイメントシステム:自動車内で「情報(Information)」と「娯楽(Entertainment)」を提供する統合システムのことを指します。近年は、スマートフォン連携やクラウド通信などを活用し、クルマを「走るスマートデバイス」として進化させる中心的な技術領域です。 【具体的には】 次世代IVIシステムにおけるアプリケーション層およびHMI(Human Machine Interface)の設計・実装を担当いただきます。仕様通りに作るだけでなく、デザイナーや企画担当と共に「どのような体験がユーザーにとってベストか」を考え、形にしていただきます。 ●Androidネイティブアプリ(ホーム画面、設定、メディア等)の設計・実装 ●音声認識(Google Assistant等)やスマホ連携(CarPlay/Android Auto)を活用した機能開発 ●デザイン部門(和光研究所)と連携した、グラフィカルで直感的なUIの実装 ●ユーザーフィードバックやデータに基づいたUI/UXの継続的な改善(アジャイル開発) ●クラウド連携サービスのプロトタイピングおよび製品化 ※「アプリだけ作ればいい」という姿勢ではなく、車載特有の制約(安全性等)を理解し、ハードウェアやソフトウェアプラットフォーム担当とも連携して最適解を導き出す自律性が求められます。 ※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 【担当システム例】 ホーム画面アプリ、車両設定アプリ、オーディオ/ビデオプレイヤー、ナビゲーション連携、音声アシスタント機能、スマートフォン連携機能、インキャビンカメラ応用アプリ 【開発ツール】 ●構成管理ツール:Git(Gerrit, GitLab) ●開発言語: Java, Kotlin, Python, (一部C++) ●フレームワーク: Android Framework, Jetpack Compose, Flutter等 ●インフラ: Amazon Web Service (開発環境・データ連携) ●開発手法: Agile (Scrum, Kanban) ●コミュニケーションツール: Slack ,Teams ●プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence等 ●デザイン連携: Figma等

【具体的には】　 自動運転(AD)/自動運転支援ソフト(ADAS)のCI/CDパイプラインの構築を行っていただきます。 自動車開発の中心がハードからソフトに移行する中、従来の完成車メーカだけでなく,IT企業も参加することで開発のスピードが劇的に早まっています。そこでAD/ADASソフトウェア開発においても、従来の品質重視のプロセスにソフトウェア開発の手法を取り入れることで、品質とスピードの両立を目指しています。具体的には、組込ソフトのビルドやバーチャルテストをCloud上で行い、その後ECU/実車テストに繋げるため,Cloud/オンプレ双方を跨るシステム基盤の設計や開発を行って頂きます。 ※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】　 ●JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker等 ●OS:Linux,Windows ●スクリプト:シェルスクリプト ●クラウド:AWS,Azure 等

1.SDVアーキテクチャの設計方針立案 ビジネス戦略や商品企画などの上位方針に基づき、クロスドメインで価値最大化を実現するアーキテクチャ設計方針を自ら構想・策定します。 2.アーキテクチャ統制スキームの構築・定着 各開発部門と連携しながら、世代・機種を横断した開発効率と品質を両立するための統制スキームを構築・定着させます。 ※実装そのものではなく、全体を俯瞰し統制する立場として関与します。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 単なるレビューではなく、自ら現場に入り込み、方向性を決め切る役割です。 ※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 【使用ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, CAMEO/PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker, Claude/Claude Code etc.

【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 【想定業務内容】 1.AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、 サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 2.開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 3.部門間・パートナー企業との調整 ・車両開 発部門や関 連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 【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

【ミッション】 新設された全社横断の品質改革組織において管理職として、以下のテーマをリードしていただきます。 【業務内容】 1.品質可視化要件の構築と運用及び品質データ活用による改善サイクルの確立 ソフトウェア開発の総量や生産性、品質状況をリアルタイムで「見える化」するためのデータ基盤を構築し、データ駆動型の改善サイクルを回します。 ●開発品質データの要件定義 蓄積すべき品質データの検討および品質メトリクスの抽出・定義 開発状況をリアルタイムに把握し、リスクを早期検知するためのデータ可視化環境の構築 ●開発品質データの構築と運用 定義したメトリクスに基づき、各開発現場から効率的に品質データを抽出・自動収集する仕組みの検討 開発状況や不具合収束性をいつでも俯瞰・把握できるダッシュボードの構築と、日常的な運用の確立 2.開発状況アラート判定基準と運用 プロジェクトの遅延や、重大な品質低下をイベント前に早期検知するためのガバナンス体制を構築します ●開発品質における不具合基準の要件定義 開発の途中で「開発状況の是非」をリアルタイムに定量判断するためのアラート閾値の策定 ●上記基準の実行と運用 策定した基準に基づき、開発状況のモニタリングを実行 リスクや異常を検知した際、開発現場へのタイムリーなフィードバックや、マネジメント層への迅速なエスカレーションフローの運用 3.バグ状況可視化方法の標準化 事業領域や開発チームごとにバラつきがある不具合管理を統一し、全社的なソフトウェア品質の横串管理を実現します ●ソフトウェア用の不具合管理方法における要件定義 不具合の定義、ステータス遷移(起票からクローズまで)、深刻度の全社統一ルール策定 ●不具合JIRAルールの標準化構築と運用 Jira等のツールにおいて、放置されがちなバグを無くすためのワークフロー設計および入力ルールの標準化 現場が迷わず正しく入力・管理するための、Jira標準化ルールのマニュアル整備と運用定着 4.ソフトウェア品質の浸透・定着活動 ●各開発組織に対する品質基準等の展開 SDVの各開発組織に設置される窓口担当者と密に連携し、策定した各種品質基準やプロセス、Jiraルール等を能動的に展開・導入 四輪開発センターの品質組織とも連携し、将来的には独立した立場から品質を担保する「第三者評価・品質監査」の仕組みづくりの推進 ●品質意識向上に向けた取り組み 市場で発生した不具合要因の分析結果や再発防止策を、SDV全体の開発プロセス・環境へ横串でフィードバック・共有 勉強会の開催や成功事例の共有を通じ、開発者一人ひとりのソフトウェア品質に対する意識向上と文化の醸成 ※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

世界最高峰の二輪レースを支えるデータ活用基盤およびAI活用基盤の設計・開発・運用を担当いただきます。レース車両データ、解析結果、技術文書、音声情報など、さまざまな情報を活用し、エンジニアや現場担当者が必要な情報へ迅速にアクセスできる環境を構築します。AIを主役とするのではなく、人の思考や判断を支援する道具として活用し、PoCに留まらない実運用可能なシステムへ発展させることを目指します。 【お任せする業務内容】 ●データ活用基盤の設計と構築 レース開発、運営で利用される各種データを統合し、業務で活用しやすい形に整理・蓄積するためのデータ基盤を設計・構築します。 ●業務システム・AI活用基盤の開発 検索システムやAI活用機能など、現場の意思決定を支援する業務基盤の設計・開発・運用を担当します。 ●クラウド・システム基盤の整備 AWSやAzure等を活用し、開発現場で長期的に運用できるシステム環境を構築します。 ●現場展開と継続改善 利用者と対話しながら課題を整理し、小さく実装・改善を繰り返しながら実運用システムとして育てます。 【開発ツール】 開発言語:Python、SQL、JavaScript、MATLAB、.Net C# 開発環境:Windows、Linux クラウド:AWS、Azure ソースコード管理:Git、GitHub 【キーワード】 データ基盤:Datalake、DWH、RDB、ETL/ELT、SQL 開発:Python、JavaScript、MATLAB、.Net C# API設計 生成AI:RAG、LLM クラウド:AWS、Azure、Docker

モビリティを軸としたSDVの世界観を実現するため、以下いずれかの業務を担当いただきます。 ソフトウェアアーキテクチャ設計 車載ECU(統合ECU等)に搭載されるソフトウェアの構造設計 モビリティからクラウド連携までを見据えた、最適なコンポーネント配置やインターフェースの策定 ソフトウェア開発プロジェクトマネジメント(PM) 大規模ソフトウェア開発における進捗管理、品質管理 外部委託先(ベンダー)のコントロールおよび社内プロセスの改善 車載アプリケーション・ミドルウェア開発 要件定義から詳細仕様設計、ソースコードレビュー、デバッグ、評価 コネクテッドサービス領域における、自部門・関連部門・協力会社をリードした開発 各開発組織(ハードウェア系組織含む)との仕様擦り合わせ(vehicle interface): アプリケーションの要求を満たすために車両側のハードウェアや通信仕様等にどのような変更が必要かを判断し、車両開発部門へフィードバック・調整を行う ※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: Jira, Redmine ・開発言語: C++ (開発環境等で、Python等の言語の使用もあり) ・自動試験フレームワーク (Jenkins, GoogleTest framework) ・静的解析ツール (BlackDuck, Coverity, C++test, QAC) ・CANテストツール ・EnterpriseArchitect ・各種AIフレームワーク

つながるクルマで、さらなる安心・快適をお届けするため、コネクテッドカー・サービスのソフトウェアプロジェクトリーダーをお任せします。 【具体的には】 車載情報システム(デジタルコックピット等)およびインフォテイメントシステムの ●開発計画策定 ●開発進捗管理 ●経営層への進捗状況報告 ●プロジェクト推進のため社内外関係各所との調整 ●報告対応 ※他部門や開発協力会社、研究機関など様々な関係者とコミュニケーションをとりながら開発業務を進めていきます。 海外出張など発生する可能性も大いにございます。 ※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】 構成管理ツール:Git(Gerrit)/SVN　　 開発言語: Java, C/C++,JavaScript, Python, Perl インフラ: Amazon Web Service, On-Premises　　 開発手法: Waterfall, Agile (Scrum, Kanban) コミュニケーションツール: Slack(or Teams)　　 プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence等 データ分析ツール: Qlik　等

【担当業務】 ※ご経験に応じてお任せできる業務から担当いただきます。 ●募集ポジション(担当領域別) ※ご自身の強みに合わせ、以下のいずれかの領域をお任せします。 1.テストPL(プロジェクトリーダー) Gen4 OTAの品質担保の責任者として、テスト計画の策定から実施管理までを統括。量産向け環境および開発用環境(DPG/Applied)の両方を見据えたテスト戦略を設計 2.システム設計PL(プロジェクトリーダー) 車両側のコアECUに搭載されるOTAマネージャー(OTAMG)機能の要件抽出・要求定義～ソフトウェア要求仕様作成まで一貫した設計を担っていただきます。各ECUに対する要求仕様やサーバとのインターフェース(I/F)作成等も含め仕様を設計し、車両内部のアップデートロジックを構築します。 3.机上テスト環境設計・構築(ツール・自動化) テスト効率化のためのインフラ構築。Vector系ツールやHILSを活用した機上テスト環境の設計・調達、および自動化システムの構築を推進。開発スピードを最大化させるためのメンテナンスも担います。 4.机上・実車テスト/解析 実機を用いた最終防衛ライン。自動テストスクリプトの作成から、実車での計測環境整備、テスト実行、不具合発生時のデータ解析と原因特定まで、現場での技術検証を完遂します。

【お任せする業務内容】 自律移動作業ロボット(自動芝刈機(AWM)、自動搬送ロボット等)の知能化システム、ソフトウェア開発に関わる以下業務をお任せします。 ・知能化システム、ソフトウェアの要求仕様検討、アーキテクチャ設計、ソフトウェア実装、テスト ・オフロード環境の外界認識技術、移動経路、行動計画 ・プロの作業データから学習する作業の知能化 自律移動作業ロボット(自動芝刈り機(AWM)、自動搬送ロボット等)の知能化技術開発 ●LiDAR、GNSS、Radar、カメラを用いた自己位置推定、経路計画等の機能開発 ●センシングデバイスと、画像処理、AIを使用した外界認識・物体認識・領域認識の開発 ●上記各種機能を実現する知能化ソフトウェア・アルゴリズムの設計・実装・シミュレーション、テスト ●上記各種機能を実現するためのセンシングデバイスの要求仕様の抽出、開発 ●要件/設計検討および検証の高効率化のためのSILS/HILS環境構築 入社後は、新商品である自動芝刈機や自律移動台車、既存商品である小型ロボット芝刈機や除雪機の知能化システム設計、ソフトウェア開発、実機テスト等を開発チームのメンバーとして担当いただきます。 仕様検討時はお客様の要望要求獲得のため、現地調査や海外拠点含む事業部門との整合業務、実装段階時は外部ベンダー様とのやりとり、テスト・実証実験では実機チームと連携しながら専用テストサイトやお客様現場でのテスト実施などがあります。市場調査から新技術・新商品の提案を行い、先行検討から量産化に向けた開発ができる環境です。 ※国内外の出張が発生いたします。将来的に海外駐在の可能性がございます。 ※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】 ※担当業務によって異なります。 ・C、C++、Pythonなどのプログラミング言語 ・ROS、OpenCV、Autowareなどのミドルウェア ・GitHub/JIRA/Confluenceなどのソフトウェア構成管理、プロジェクト管理・情報共有ツール ・MATLAB/Simulinkの設計、シミュレーション、Linux、Dockerなどの開発環境

① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ※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。 ≪業務委細≫ ・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とアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※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) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 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 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 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 ●生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ ●過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 ●テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 ●開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 【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

【具体的には】※ご経験/スキルに合わせて詳細業務を決定します。 アバターロボット(ロボットアーム・多指ハンド等)の知能化・制御領域における以下の業務 ・Physical AI関連アルゴリズム構築: 多指ハンド搭載ロボットを用いて、視覚・言語・触覚などマルチモーダルな情報に基づき、多様な物体操作を可能とする学習モデル構築、データセット作成。 ・動作制御モデルの開発: 深層強化学習や模倣学習を制御理論と組み合わせ、自動化が難しい作業を多指ハンドで実現する技術開発。 ・Sim2Realパイプラインの構築・改善: NVIDIA Isaac Sim等の仮想環境での学習成果を、実機へ精密に移植するプロセスの最適化。 ・実機への実装・テスト・評価: メカ・電装/センサ担当とも連携し、自社開発ハードの特性を100%引き出すためのシステム統合。 ※学会への参加や、国内外の拠点・海外研究所との連携機会も豊富にあります。 ※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。 【製品例】 ・Honda Roboticsについては【[こちら](https://global.honda/jp/tech/robotics/?from=robotics_top)】 ・Hondaアバターロボットについては【[こちら](https://global.honda/jp/tech/Avatar_robot/)】 【使用ツール】 ・設計/SIM: ROS/ROS2, NVIDIA Isaac Sim, Linux等 ・言語: Python, C++, C等