株式会社SUBARUのITエンジニア求人・転職・採用情報

SUBARUグループ全体のセキュリティマネジメントとプロジェクトの企画・推進を行う当部署において、社内システム・コネクテッドカー(開発、サービス)のサイバーセキュリティに関する業務をお任せします。 全社レベルのセキュリティ戦略策定と推進を担うポジションとなり、経営戦略・事業戦略と整合したセキュリティロードマップや中期計画の策定を中心に、以下の様な業務を担当いただきます。 ①セキュリティ戦略・計画策定 ②ITセキュリティ施策の推進 ③全社ルール・ガイドラインの整備 ④監査・マネジメント活動 ⑤OTセキュリティ対策　企画・推進 ⑥車両サイバーセキュリティ法規対応 ⑦CSIRT/PSIRT対応 ※月の残業時間は、30時間程を想定しております。 ※週に3日程の出社頻度であり、部としても在宅勤務制度を活用しております。 ※年に1～2回程度の海外出張の可能性がございます。

セントラルECUのソフトウェア仕様設計を担当していただきます。 V字開発プロセスにおいて、システム要求仕様からソフトウェア仕様を作り込み、サプライヤーに開発を依頼する上流工程を中心に担当します。 複数のECUと連携して機能を実現するため、インターフェース定義が重要となる業務です。 <具体的には> セントラルECU開発における下記業務に従事頂きます。 ・ECU制御仕様検討 └ユースケース検討 └要件・要求分析 └シーケンス/状態遷移図の検討 └要求仕様書作成 └機能安全要求、サイバーセキュリティ要求の検討 └フェールセーフ検討 └故障診断仕様検討 └仕様の法規適合確認 ・車両・ベンチを用いた評価・検証 ・上記に付随する社内関連部署、サプライヤとの調整・折衝 ・量産開発定常業務(部品手配、仕様書処置、図面発行対応など) ●取り扱っていただくプロダクト/技術 全SUBARU車に搭載されるセントラルECU セントラルECUは、クルマの中と外の世界(サーバーやスマホなどのIoT機器)を繋ぐ役割を持っている部品です。 クルマの中のデータをサーバーにアップロードし新たなサービスを提供するビッグデータ活用や新しいサービス・機能をクルマにダウンロードしアップデートするOTAなどがメイン機能になります。 ●使用言語、環境、ツール、資格など Officeソフト全般、CANalyzer/CANoe、MATLAB Simulink/Stateflow

SUBARUの次世代AD/ADAS(自動運転・運転支援システム)における、ドライバーの「感性」を科学的に分析し、安心と愉しさを最大化するHMI(ヒューマン・マシン・インターフェース)の先行研究開発をお任せします。 <具体的には> 以下自動運転に関する機能開発業務をお任せいたします。 ①次世代HMIの企画・機能提案 ・ドライバーモニタリングシステム(DMS)等を活用した、ドライバーの視線・疲労・覚醒状態の推定アルゴリズムの研究。 ・自動運転と手動運転の切り替え時における、最適な通知・表示方法(視覚・聴覚・触覚等)の考案。 ②人間工学・生理指標に基づく分析と実証 ・視線計測装置や心電・脳波等の生理計測ツールを用いた、運転負荷の定量評価およびモデル化。 ・渋谷拠点(SUBARU Lab)等でのプロフェッショナルな知見を活かした、人体の生態系に関する高度な人間工学研究。 ③ソフトウェア実装とプロトタイプ開発 ・C/C++、Python等を用いたHMI制御ロジックのコーディング。 ・表示デバイス(メーター、HUD等)へのUI実装およびリアルタイム制御の構築。 ④実車を用いた検証・評価 ・自ら試験車両を運転し、提案したHMI機能が実環境でどのように機能するか、感性評価とデータ分析を繰り返す現場検証。 <使用言語/環境/ツール等> ・言語:Matlab、Simulink、SysML、UML、Python、Javascript、C/C++ ・ツール:Unreal Engineなど仮想空間構築環境、Android Studio、Flutterなどスマホアプリ開発環境 ・その他:ECU開発環境知識等 【取り扱っていただくプロダクト/技術】 ・将来のSUBARU車に広く搭載される自動運転車両のHMI SUBARUが自動運転に取り組む理由は単に利便性向上の為ではありません。 クルマの進化のみで安全な社会は形作れません。 人とクルマが協調し、人の能力を最大限引き出すことで安心できる安全な交通環境が実現できると私たちは考えています。 自動運転はその人の能力を最大限引き出す為の重要な手段だと捉えて開発に取り組んでいます。 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

機械学習技術を用いて自動運転に必要なアルゴリズムの研究・開発を行います。 文献調査やアルゴリズム考案から、実環境での有効性の実証まで行うことで新技術を創出します。 【主要な開発テーマ】 ・Depth Estimation ・Opticalflow Estimation ・Motion Prediction ・Scene Recognition ・Multitask Learning ・Unsupervised Learning ・Reinforcement Learning ・Generative Adversarial Network 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・C言語/C++/Python ・Tensorflow(Keras)、PyTorchなどのDNNフレームワーク 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

車載プラットフォームから取得したカメラ映像に深層学習を適用し、物体検出・追跡や自車の走行経路予測を行う先行開発を担当します。 組込み向けGPUマシンを中核に、CAN・(車載)Ethernet・カメラI/Fの入出力制御と表示出力(HDMI)を含むソフトウェア設計、計測データや画像/動画を保存・検索するDB設計、走行データのクラウド送信とAI学習向けの前処理・加工ワークフロー設計までを一貫して担います。 走行試験と性能評価で得た知見をもとに、要件定義から試作・検証・改善を社内でゼロから素早く回し、必要な仕組みを自ら考案して形にしていく業務です。 <具体的には> ADAS検証車両に搭載する機器の選定から、実際に搭載して走行できる環境構築までを担当し、以下の業務を複数担当します。 ・車両内で利用する各種センサーや計測器のセットアップ・相互接続 (例:地図情報利用のためにJetsonとLocatorをEthernetで接続) ・車両内で動作するソフトウェアの開発 (AI推論のためのSocket通信、GPUでの推論結果をCPUで演算し情報変換、CAN通信による車両制御) ・ソフトウェア管理用のWebUI・WebAPI開発 ・DBへの動作結果保存および検証結果確認 【使用するツール】 ・開発言語:Python, C, C++, JavaScript, HTML ・Web技術:React, Drogon ・OS/インフラ:LINUX (Shell script, rootファイルシステム) ・画像処理/AI最適化:OpenCV, CUDA, TensorRT ・データベース:PostgreSQL, SQLite, Redis (NoSQL) ・バージョン管理:Git, GitHub, SVN 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

本ポジションは、異業界・自動車業界にて【IT/通信やAIに関する領域】をご専門とされている方向けのご案内となります。 具体的な業務イメージは持てていないけれども、当社に、完成車メーカーに、自動車業界においてどの様な活躍ができるのかに興味がお有りの方は、ぜひ、こちらの求人よりエントリーいただけますと幸いです。 仕事内容の詳細やキャリアイメージについては、書類選考合格後メールでのご案内と、面接時選考官からの個別説明を予定しておりますのでご安心ください。 なお、担当領域により勤務地が異なるため、勤務エリアに制限がある方、強い希望をお持ちの方はあらかじめエントリー時にお申し付けください。 皆様からのご応募、心よりお待ちしております! 【開発環境】 ※配属部署により異なりますが、主な開発環境は以下となります。 OS:Linux, Windows 言語:Python, C, C++, C#, HTML, CSS, JavaScript DB:PostgreSQL, MariaDB, MySQL, SQLite, Neo4j 開発ツール:CARLA, Matlab, Visual Studio, Jupyter Lab, Simulink, Stateflow, MicroAutoBox, ControlDesk, CANalyzer, CarlaSim, CarSim ライブラリ:OpenCV, NumPy, Pandas, TensorFlow 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

本ポジションは、異業界・自動車業界にて【制御/組み込み開発】をご専門とされている方向けのご案内となります。 具体的な業務イメージは持てていないけれども、当社に、完成車メーカーに、自動車業界においてどの様な活躍ができるのかに興味がお有りの方は、ぜひ、こちらの求人よりエントリーいただけますと幸いです。 仕事内容の詳細やキャリアイメージについては、書類選考合格後メールでのご案内と、面接時選考官からの個別説明を予定しておりますのでご安心ください。 なお、担当領域により勤務地が異なるため、勤務エリアに制限がある方、強い希望をお持ちの方はあらかじめエントリー時にお申し付けください。 皆様からのご応募、心よりお待ちしております! 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

SUBARUの将来を切り開く仲間の一員として、次世代電池実現に向けた、電池制御開発業務をお任せいたします。 <具体的には> ①要件定義 車両要求や電池部品の制約を把握し、電池制御要件へブレイクダウンしていただきます。 ②アーキテクチャ設計 関連機能や制約を考慮しながら論理/物理的な関係を定義していただきます。 機能ブロック図(機能毎にどのように制御/連携させるのか)を図示等、システム設計における下流部分の工程となります。 ③モデル設計・検証 アーキテクチャ設計を念頭に制御ロジックを考え、それに基づいてモデルを設計し、MILS検証を実施します。 ※モデル設計/開発については外部に委託しており、具体的には制御ロジックの検討業務、MILS検証業務をお任せいたします。 ④HILS構築・検証 電池の安全とお客様の使い方を勘案した評価項目を検討し、HILS、実機(電池セルモジュール)、実車を評価環境を活用しながら、ソフトウェア品質確認をしていただきます。 ※上記技術内容を他部署と協調して開発を進めるため、プロジェクトマネージメントも併せて行っていただきます。 【使用ツール】 ・プログラム Visual Studio Code,MATLAB/Simulink,Python,CAPL,C ・モデルベース SysML/UML ・CAN関係 CANalyzer,CANoe ・その他 Office,Confluence,JIRA,Visio 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支える MLOps 基盤の構築・運用 をお任せいたします。 <具体的には> 膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、ML エンジニア/MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。 【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】 ・クラウド/オンプレミス上における学習・評価パイプライン(MLOps)の設計・構築および保守・運用 ・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行 ・データセットのキュレーション(バランス設計、データリーク防止、品質管理)およびデータセット生成パイプラインの構築 ・データやモデル評価指標を統合的に可視化する BI ツール環境の設計・構築 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・開発言語/データ操作言語:Python、SQL ・クラウド:GCP、AWS ・OS:Linux、Windows ・深層学習フレームワーク:TensorFlow(Keras)、PyTorch ・実験管理/設定/可視化:MLflow、Hydra、TensorBoard ・MLプラットフォーム/パイプライン:Vertex AI、SageMaker ・CI/CD:GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline ・データETL/分散処理:Dataflow、EMR(Spark/Hadoop) ・データ分析:BigQuery、Amazon Redshift ・BIツール:Looker Studio、Amazon QuickSight ・オーケストレーション:Apache Airflow、Amazon MWAA ・コンテナ:Docker ・その他:GitLab、Confluence、Jira、Teams 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。