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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)

【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 ・車外通信システムの開発 ・ローカルダイナミックマップ活用した自車位置推定技術の開発　 ・車両プローブ情報を活用した大量データ解析と運転支援活用 ・ADAS map/HD mapを活用した運転支援・自動運転用 車載地図情報ユニットの機能設計 ・車両コントロールユニットへの各種情報提供機能開発 ・車載センサーシステムを活用した自動地図生成の研究・開発 ・高精度測位システム、ロケータ開発 ・地図更新等のバックエンドシステム(クラウドサーバ)の開発(アーキテクチャ設計・要件定義) ・運用及びバックエンドシステムとの通信機能の開発 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】　 ●言語:R, Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch) ●AWS: Amazon SageMaker, Amazon Athena, Amazon Redshift ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 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。 【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. 【特に注力いただきたい技術領域のイメージ】 スマホアプリと車両が通信で連携するようなシステムにおいて、どの機能をインカー(車載側)に載せ、通信帯域をどう設計するかといった、中と外を繋ぐ全体システムアーキテクチャの設計領域です。 例えば、スマートフォンと車両が連携するコネクテッド領域において、どの機能を車載側に配置し、どこまでをクラウド・通信側で担うか、といった「車内外をまたぐシステム全体設計」を扱います。 つまり、単一機能ではなく、システム全体を設計対象とするアーキテクチャ領域です。 ※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

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。 【特に注力いただきたい技術領域のイメージ】 スマホアプリと車両が通信で連携するようなシステムにおいて、どの機能をインカー(車載側)に載せ、通信帯域をどう設計するかといった、中と外を繋ぐ全体システムアーキテクチャの設計領域です。 例えば、スマートフォンと車両が連携するコネクテッド領域において、どの機能を車載側に配置し、どこまでをクラウド・通信側で担うか、といった「車内外をまたぐシステム全体設計」を扱います。 つまり、単一機能ではなく、システム全体を設計対象とするアーキテクチャ領域です。 【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. ※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

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

【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.

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

※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自動運転の高度化に伴い、車載SoCの処理能力を極限まで引き出すことが求められています。限られたハードウェアリソース(電力・熱・演算能力)の中で、最先端のAIアルゴリズムをリアルタイムに動作させるための、システム設計・実装・最適化 をリードしていただきます。 ・NVIDIA/Qualcomm等の次世代SoC向けソフトウェアアーキテクチャ設計・実装 ・GPU/DSP/NPUを用いたAIモデル・アルゴリズムの高速化・最適化 ・OS(Linux/QNX)・ドライバ・ミドルウェア層のパフォーマンスチューニング ・マルチコア/メニーコア環境下での並列処理実装 ※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】 C/C++ , CUDA, Linux, QNX, RTOS, Jenkins, GitLab CI/CD 等

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

【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)