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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)

【お任せする業務内容】 自律移動作業ロボット(自動搬送ロボット、自動操船支援システム、自動芝刈機)に関わる ●UIアプリ開発、フロント/バックエンド研究開発 ●クラウドプラットフォーム開発、研究用開発環境構築 をお任せします。 【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 ●知能化機能開発 ●クラウド・サーバーシステム・アプリの要求仕様検討、アーキテクチャ設計、環境構築、テスト ●自律移動作業ロボットから収集したデータの分析 ●IoT技術を活用したサービスのコンセプト立案 をお任せします。 <システム・サービス例> ・自律移動作業ロボットの経路生成、行動計画 ・自律移動作業ロボットオペレーション用UI、アプリ ・自律移動作業ロボットの地図更新バックエンドシステム ・製品の位置情報を用いた監視サービス 等 IoTサービスシステムのソフトウェア開発やハード製品・アプリとの組み合わせ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。 ※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、React、AWS(EC2/S3/Kinesis/IoT Core/Lambda/Fargateなど)、Docker、Figma ・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

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 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)

●ミッション 日本の救急医療は世界トップレベルである一方、現場の情報伝達は未だ「紙と電話」が主流であり、データが構造化されずに分断されているという課題を抱えています。また、病院内においても医師の業務時間の多くが書類作成に割かれ、本来の「患者を診る」ための時間が圧迫されている実態があります。 TXP Medicalは、大病院の救急外来や救急隊向けに医療情報プラットフォームを開発・提供することで、アナログな現場をテクノロジーで繋ぎ、データに基づく意思決定を支援しています。 2026年4月には全正社員に生成AI「Claude」を展開し、「AI-native企業」へ移行。テクノロジーと医療データの掛け合わせで、医療界全体の最適化を目指しています。 ●業務内容 自治体、病院、製薬企業などに向け、TXP Medicalが幅広く提供しているプロダクト群のバックエンド(サーバーサイド・インフラ)領域をお任せします。 これまでのご経験を活かし、単なる機能実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、データモデリングから、チーム全体の生産性向上まで、技術面からプロダクトの成長を牽引していただくことを期待しています。 社内に在籍する現役の救急医や看護師(ドメインエキスパート)と連携し、「どうすれば技術で複雑な医療課題を解決できるか」をチームで協調し、自発的に検証・アクションしていく姿勢を歓迎します。 【具体的な業務・チャレンジ】 ・アーキテクチャの最適化とスケーラビリティの確保:AWS(Lambda/ECS等)を活用したサーバーレス/コンテナアーキテクチャの設計・改善や、技術的負債の計画的な解消 ・耐障害性の高いバックエンド開発:救急車内などの不安定な通信環境や、24時間365日止まらない医療現場でも確実に動作する堅牢なAPIの設計 ・開発組織のリード:チーム全体の開発生産性を向上させるためのCI/CD環境の整備や、コードレビュー、モダンな開発プロセスの主導 ●担当予定プロダクトの例 ご志向や組織の状況に応じ、以下のいずれか、または横断的に関わっていただきます。 ・救急搬送システム『NSER mobile』: 救急隊と病院間のアナログな連絡をデジタル化。現場からバイタルサインや画像情報をワンタップで病院へ送信し、搬送時間の短縮とミスマッチを防ぐアプリ。 ・急性期病院向けシステム『NEXT Stage ER / ICU』: 全国の救命救急センターで約50%のシェアを誇る、カルテ入力業務支援と研究支援を両立する統合プラットフォーム。 ・NEXT Stage Document Assistant(NSDA): 電子カルテのデータを抽出し、LLMを用いて退院サマリー等の医療文書を自動生成するシステム。 ●開発環境・技術スタック CTO(メルカリ等出身)率いる開発組織のもと、モダンな技術選定を行っています。 社内に現役の救急科専門医などが多数在籍しており、要件に対するドメイン知識の補完やフィードバックを即座に得られる圧倒的な「現場感」が強みです。 ・バックエンド: Python (Flask, Serverless), TypeScript, Node.js ・フロントエンド: TypeScript (React, Next.js, Vue, Nuxt), Dart (Flutter) ・インフラ: AWS (Lambda, ECS, DynamoDB, RDS, CloudFront, SNS, SQS, Amplify, CDK) ・データベース: PostgreSQL, MySQL, Oracle ・その他ツール: GitHub, Slack, Figma, Backlog, Claude(全社員貸与)