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【具体的には】 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の性能を引き出すために専用BSPをSoC開発と協調して行います。 ●SoCのBSP(Board Support Package)開発および検証 ●デバイスドライバの設計・実装・テスト ●ハードウェアとソフトウェアのインターフェース設計および最適化 ●AI関連ツールの開発および最適化 ●SoC性能を最大限に引き出すための解析、パフォーマンスチューニング ●車載カメラにおける最適なデータパスの設計および最適化 ●他部門と連携した仕様検討、システム全体の最適化と問題解決 ※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(アセンブリ/C/C++/Python 等) 組込みソフトウェア開発のためのクロスコンパイル環境 AI開発のための量子化、コンパイラ、シミュレータ等の環境

●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

【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

【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

【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

【具体的には】 スマートフォンや生体情報を利用して、クルマのドアロック操作、解除やエンジン始動を実現するデジタルキー開発/新システム開発をお任せいたします。 ●要求仕様の策定、機能要件の明確化、整合 ●ECU/カメラ等のデバイス単体の妥当性検証 ●耐環境テスト(単体、実車)、各種法規テスト ●将来的な商品適用に向けた画像認識関連技術の研究・開発 ※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】 Matlab, Simulink,TargetLink , CANape, CANoe, CANalyzer,PREEvision,JIRA/Confluence, オシロスコープ, Autosar,C言語, ホンダ専用ツール群, 一般的PCソフト( Excel, Powerpoint, Word ) 等

※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

【具体的には】 ※ご経験/スキル/志向に合わせ詳細業務を決定します。 AIを実行するロジック半導体の省電力化と演算性能向上を目指し、以下研究開発をお任せします。 ーSoC向けAIモデル研究開発ー ・AI SoCに用いるAIモデルの調査および選定 ・アルゴリズム設計・実装・学習・最適化 ・AI SoC上での推論性能評価 ※様々な開発部門、お取引先様・共同研究先様と連携して業務を進めていただきます。 ※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】 ●プログラミング言語(C/C++/Python 等) ●開発環境(Github/Docker/AWS等) ●ライブラリ(PyTorch/ONNX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 【想定業務内容】 ※以下領域における、管理職としての組織マネジメント業務を中心にご対応いただきます。 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 ※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

【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】 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 【職場環境・風土】 Hondaは三つの喜び(買う喜び、売る喜び、創る喜び)を基本理念に、創業より数々の製品を生みだしてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で、夢や理想を徹底的に追求する風土が根付いており、学歴や年齢に関係なく誰もがフラットに活躍できる職場環境です。積極的に仕事に向き合い、推進する力のある従業員には、入社直後であっても大きな仕事が任されます。「こんなクルマが作りたい!」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げるような気概を持った方に、是非仲間に入っていただきたいと思います。

【具体的には】 スマートフォンや生体情報を利用して、クルマのドアロック操作、解除やエンジン始動を実現するデジタルキー開発/新システム開発をお任せいたします。 ●要求仕様の策定、機能要件の明確化、整合 ●ECU/カメラ等のデバイス単体の妥当性検証 ●耐環境テスト(単体、実車)、各種法規テスト ●将来的な商品適用に向けた画像認識関連技術の研究・開発 ※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】 Matlab, Simulink,TargetLink , CANape, CANoe, CANalyzer,PREEvision,JIRA/Confluence, オシロスコープ, Autosar,C言語, ホンダ専用ツール群, 一般的PCソフト( Excel, Powerpoint, Word ) 等

●部門(領域)の役割 車を軸としたクロスドメインプロダクトのスピード企画/開発/配信に向けた一気通貫体制の構築及びバリューチェーン拡大を目指しております。また、車購入後もクルマが進化/成長していく【SDV】(※ソフトウェアディファインドビークル)を実現するための業務を推進しております。 部門の業務例: ・SDVプロダクト コンパニオンアプリの 企画/開発/配信 (機能集約) ・データドリブンで顧客ニーズ・ビジネス課題を抽出し、デジタルプロダクトの進化を通じてSDV事業へ貢献 ・クルマ操作走行データ/スマホアプリのデータの分析 ・お客様の利用実態の把握および継続的により良い体験を提供し続けるための企画開発業務 など ●任せる業務と期待役割 カスタマーにとってパーソナライズされたサービスやプロダクト開発に対し、データドリブンで寄与いただきます。ユーザ行動の可視化とモビリティライフの実態を把握することで、プロダクトUXの向上とサービス価値の最大化を実現頂くことを期待します。また分析業務だけでなくPJTリーディングも担いながら、社内ステークホルダーへの戦略立案や合意形成業務も想定をしております。 ※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。 ●具体的な想定業務 四輪製品におけるソフトウェア・サービスの企画・オーナー部門と連動し、問題や課題を把握しながら、市場・顧客データや、プロダクトのログデータ等を活用して、プロダクトオーナーと共に課題の仮説を構築し、分析設計をする業務。 具体的には ・ログ分析や定量インサイト抽出によるペインポイントの発見と仮説立案 ・分析結果に基づく改善施策/機能改善の立案 ・外部調査を自ら設計し、Honda保有データや生成AIと組み合わせて、最適なCX創出に向けた示唆を抽出 ・プロジェクト全体の進捗を可視化し、関係者とのスムーズな情報共有を推進 など ●使用ツール/開発言語など ・言語:Python(pandas) ・アナリティクス:Amplitude, Goggle Analytics, Jupyter, ・情報共有ツール:Teams

【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

【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

【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

【具体的には】 ※入社後に発揮いただきたいバリューとしては、特に「開発現場視点」でのプロセス課題の特定と、既存プロセスの刷新です。 ●現場視点での課題特定とプロセス刷新: 開発の最前線で「どこに停滞があるか」を特定し既存のやり方や動線そのものを抜本的に変革 ●AI・自動化ツールの導入と実装: 生成AI等を用い、上流のドキュメント作成やコーディング、テストパターンの生成を自動化する 。 ●検証環境の高度化: HILSや仮想環境を用いた機上テスト(検証工程)の自動化を推進し、内製化スピードを実現させる ●ステークホルダーとの折衝・環境構築: 必要な検証環境やツールについて、名古屋等の他拠点やAI専門部門へ要件を出し、協調してインフラを整備 ※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】 ●AIツール:ChatGPT、Gemini、Claude等の生成AI 。 ●開発・検証環境:仮想環境(HILS、SILS、MILS) 。 ●プログラミング:組み込み開発に近い領域(C言語等)に加え、自動化のためのスクリプト言語等 。

【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 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

●ゲーム・エンターテイメント事業部(SGE)の概要 サイバーエージェントでは、メディア、広告、ゲーム事業を主軸とした インターネットサービスを展開しています。 (昨年度実績で　売上約7000億/従業員数約7000名/グループ会社数約110社) 中でも、ゲーム事業部(SGE)は、現在約1700名。計9社のグループ会社で構成され、 スマホゲームを主軸に、グッズ企画・EC・グローバルマーケティング・ NFT・DX・プログラミング教育事業等を展開中。 各社独自の経営をしながらも、各社間で強固に連携し合う独特な文化を持つ組織です。 ●配属先 株式会社サイバーエージェントのゲーム・エンターテイメント事業部における、クライアントエンジニアの募集です。 横断技術組織であるSGEコア技術本部または、各社プロジェクトのいずれかに参画いただき、 ゲームの設計と実装を行なっていただきます。 面談を通して、スキルと経験を踏まえて配属先は相談させていただきます。 ●仕事内容 <各社プロジェクト> ・ゲームコアシステム設計・実装 ・キャラクタ制御(PC・NPC・AI) ・イベントロジック設計・実装 ・UIシステム設計・実装 ・マルチプレイシステムの設計・実装 ・ゲームシステムにおけるリソース管理 <SGEコア技術本部> SGEコア技術本部は、9社のグループ会社を技術で支える横断組織として、 プロダクトの開発効率と品質の最適化というミッションのもとに活動しています。 ・車輪の再発明を防ぐための共通基盤開発 ・モバイルゲームにおけるパフォーマンスの最適化 ・チートを防ぐためのセキュリティ対策 ・手動で行なっているQAの自動化 ミッションを達成するために必要なことを自分たちで考え実行している組織です。 横断チームとして技術でゲーム開発を支えたい方、ぜひご応募をお待ちしております。

「画像 × IT × AI」で、ドクター&患者を支える医療ITソフトウェア開発。 当社は1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。1990年代後半からは、X線フイルムがアナログからデジタルに変わりつつあり、富士フイルムとしても自らのアナログフイルムビジネスをシュリンクさせながらデジタル化を促進しました。 そして1999年には、病院内で発生する様々なデジタル医療画像(X線レントゲン、CT画像、MRI画像、超音波画像、PET画像等)を中央一括管理・配信する医用画像情報システム「SYNAPSE」を発売し、現在国内No.1シェアはもとより、グローバル市場においてもNo.1シェア(※)を獲得しています。 ちょうどこの2000年頃から、CT画像断層撮影装置に大幅な技術革新があり、それまで人体を1cm単位程度での輪切り撮影しかできなかったものが、一気に1mm以下での細かいスライス間隔での撮影が可能となり、これらの画像を積み上げることにより、人体の3D画像解析が可能になってきました。 そこで2008年に、富士フイルムとして満を持して自社製3D医用画像解析システム「SYNAPSE VINCENT」を開発しました。本ソフトウェアを利用することにより、外科医は自ら簡便に人体の3D可視化や術前シミュレーション等が可能になりました。 近年では、最新AI技術を使って、これまで解決困難と言われてきた様々な医療課題にチャレンジしています。 「臓器内部の動脈と静脈を詳細に識別し、明日の手術で摘出する腫瘍や切除領域を正確に把握する」 「病気の進行状態を3D的に定量的に解析して、適切な治療開始時期を最新のAI技術で推測する」 これまで、熟練医師しかできなかったことを、AI技術を駆使したソフトウェアが支援する世界が現実になってきています。さらには今後、手術室ソリューション開発(いわゆる手術ナビゲーション)にもチャレンジしていく予定です。 当社は医療ITサービスを国内外で広く展開しており、これからも業界をリードしながら次の医療ITの世界を提案していきます。 【担当職務】 ・3D医用画像解析システムの開発 【職務詳細】 ・臨床科(外科・内科等)向けソリューション開発 └外科向け: 腫瘍や切除領域を高精度な3D画像で可視化する手術シミュレーション 手術室などで他医療装置と連携する術中支援システム └内科向け:薬の薬効判定等を医療画像解析で定量化するシステム └GPUを用いた、医用画像(CT/MRI等)の3D/4D表示システム 皆さんの幅広い経験と高い能力を、世界の共通課題であるヘルスケア分野での価値創出に活かしませんか? 富士フイルムは主力事業であるヘルスケア事業拡大のため、即戦力となるリーダー人材を求めています。 ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般 <関連技術・事業については以下をご参照ください> ・当社ヘルスケア事業について https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare ・踏み出せ、道を拓け(メディカルIT開発者記事) https://www.fujifilm.com/jp/ja/about/brand/story/spirit/1603_2 ・医療用3D画像とFUJIFILM https://brand.fujifilm.com/sekai-hitotsuzutsu/contents/3d/ ・東大松尾教授×富士フイルム対談動画～AI研究専門家が語る「医療×AIの未来予想」～ 　(※音声が再生されます) https://youtu.be/5mOPk5gWdQ4 ・REiLI - FUJIFILM Medical AI Technology(※音声が再生されます) https://youtu.be/gztCSAACT8w ・REiLI - 医師とAI開発者の知を結集した最先端技術 https://reili.fujifilm.com/ <富士フイルムについては以下をご参照ください> ・富士フイルムグループ紹介動画(※音声が再生されます) https://youtu.be/TuLkE-elaL0?si ・富士フイルム グループパーパス(※音声が再生されます) https://youtu.be/EEtolzWAlKE ・富士フイルムグループ紹介 https://holdings.fujifilm.com/ja/about ・富士フイルムグループの価値創造 https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html 出典 ※「Sygnify Resarch 2025　Imaging IT -Core Report - World 2025」

「最新のIT × AI技術」で医療現場を効率化するITソリューション開発。 当社は1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。 1990年代後半からは、X線フイルムがアナログからデジタルに変わりつつあり、富士フイルムとしても自らのアナログフイルムビジネスをシュリンクさせながらデジタル化を促進しました。 そして1999年には、病院内で発生する様々なデジタル医療画像(X線レントゲン、CT画像、MRI画像、超音波画像、PET画像等)を中央一括管理・配信する医用画像情報システム「SYNAPSE」を発売し、現在国内No.1シェアはもとより、グローバル市場においてもNo.1シェア(※)を獲得しています。 最近は、 「何百枚ものCT画像から、小さな癌候補を数秒で検出する」 「医師の頭の中にある多種多様な臓器、病変の情報を蓄積し、医師同等の診断案をAIが提案する」 「患者、クリニック、病院、検査機関を繋ぎ、地域としての包括的な医療基盤を構築する」 といった、これまで困難だったことが、当社の最新のAI・IT技術を駆使したソフトウェアの支援により現実化され、身近な医療機関で高度な診断を受けられる世界になってきています。 特に、当社はX線、超音波、内視鏡、CT、MRIなど幅広いラインナップの撮像機器を持っており、最新のIT・AI技術を使って当社独自の新しい医療ITソリューションを生み出そうとしています。 さらには、大規模災害対策やサイバー攻撃の脅威に対応するために、医療機関のインフラも、院内のシステムから次世代(クラウド)システムに移り変わってきています。 医師は世界中どこからでも、自分の担当する患者や病院の情報にアクセスできる世界ができつつあります。 当社は医療ITサービスを国内外で広く展開しており、これからも業界をリードしながら次の医療ITの世界を提案していきます。 【担当職務】 ・クリニック、病院向け医療ITソリューションの開発 ・クラウド上での次世代医療ITソリューションの開発 【職務詳細】 ・臨床医/放射線科医向け、医療画像診断支援システムの開発 └電子カルテおよびモダリティ等と連携する医用画像保管/診断支援システム └AIを用いた効率的な読影ワークフローを実現したシステム(Viewer、Worklist等) └AIを用いた次世代読影レポートシステム ・次世代クラウド医療IT ソリューション開発 └AI を用いた医療画像解析システム └AI に関する臨床研究を支援する医師向けAI 開発統合ソリューション └クラウドを用いた医用画像管理および読影システム └クラウドポータルサイト/バックオフィスシステム └クラウドインフラの設計・構築・運用管理 └サイバーセキュリティ対策 皆さんの幅広い経験と高い能力を、世界の共通課題であるヘルスケア分野での価値創出に活かしませんか? 富士フイルムは主力事業であるヘルスケア事業拡大のため、即戦力となるリーダー人材を求めています。 ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般 <関連技術・事業については以下をご参照ください> ・当社ヘルスケア事業について https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare ・踏み出せ、道を拓け(当社社員記事) https://www.fujifilm.com/jp/ja/about/brand/story/spirit ・医療用3D画像とFUJIFILM https://brand.fujifilm.com/sekai-hitotsuzutsu/contents/3d/ ・東大松尾教授×富士フイルム対談動画～AI研究専門家が語る「医療×AIの未来予想」～ 　(※音声が再生されます) https://youtu.be/5mOPk5gWdQ4 ・REiLI - FUJIFILM Medical AI Technology(※音声が再生されます) https://youtu.be/gztCSAACT8w ・REiLI - 医師とAI開発者の知を結集した最先端技術 https://reili.fujifilm.com/ <富士フイルムについては以下をご参照ください> ・富士フイルムグループ紹介動画(※音声が再生されます) https://youtu.be/TuLkE-elaL0?si ・富士フイルム グループパーパス(※音声が再生されます) https://youtu.be/EEtolzWAlKE ・富士フイルムグループ紹介 https://holdings.fujifilm.com/ja/about ・富士フイルムグループの価値創造 https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html 出典 ※「Sygnify Resarch 2025　Imaging IT -Core Report - World 2025」

当社が展開する高性能デジタルカメラ「X/GFXシリーズ」やインスタントカメラ「INSTAX」、プリンティングサービス「Year Album」等のスマホアプリ/オンラインサービスに向けた、主に画像・動画を対象としたAI領域のプロジェクト推進および研究開発を担当していただきます。 <具体的には> ・商品化開発に向けた、AI領域の提案・要件定義 (商品企画担当者やアプリ/サービス開発担当者と連携) ・開発方針の策定、データ整備、モデル試作・評価、およびAPI設計・開発 (グループ内外の協力会社を含む体制でのプロジェクト推進、または自身で実施) ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般 <富士フイルムについては以下をご参照ください> ・富士フイルムグループ紹介動画(※音声が再生されます) https://youtu.be/TuLkE-elaL0?si ・富士フイルム グループパーパス(※音声が再生されます) https://youtu.be/EEtolzWAlKE ・富士フイルムグループ紹介 https://holdings.fujifilm.com/ja/about ・富士フイルムグループの価値創造 https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html <関連技術・事業については以下をご参照ください> ・INSTAX UP!アプリ https://instax.jp/up/ ・mini Link 2商品化インタビュー記事(商品化現場の雰囲気が分かります) https://magazine.instax.jp/cheki-press/interview/34493/ ・mini Evo 製品発表会記事(注目のB2C製品) https://magazine.instax.jp/cheki-press/news/32687/ ・SQUARE Link https://www.fujifilm.com/jp/ja/consumer/instax/printers/squarelink ・Image Organizer(画像処理/AIの活用事例) https://brand.fujifilm.com/sekai-hitotsuzutsu/contents/album/ ・かぞくのきろく(画像処理/AIの活用事例) https://sp-jp.fujifilm.com/netprint/shiranai-sekai/jan_2019/

イメージングソリューション事業部の開発部門において、当事業部が展開する高性能デジタルカメラ「X/GFXシリーズ」やインスタントカメラ「INSTAX」等のスマホアプリ/オンラインサービス向けのデータベース構築、データの収集/可視化/分析の実務をご担当頂きます。 ●顧客データ収集用データベース/データマート構築(BigQuery) ●データ収集の仕様策定(Firebase, Google Analytics) ●データの可視化サイト構築(Tableau) ●データ分析 ●最新のデータ関連技術動向調査および技術提案 <施策例> ●マーケティング部門、アプリ開発チームと連携し、スマホアプリのイベントログ可視化の仕様を策定する。 ●上記可視化仕様に基づき、データベース、可視化サイトを構築する。 従事すべき業務の変更の範囲 当社業務全般

●ミッション 機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。 モデル設計、実装、オフライン・オンラインでの検証、改善までを高精度にやり切り、分析・アルゴリズムの品質を継続的に高めていただきます。 ●本ポジションの役割 価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。 本ポジションは、機械学習を用いて価格・クーポン最適化の「最適解」を導き、モデル設計から検証・改善までを高精度にやり切るスペシャリストです。 プロジェクト全体の推進やクライアントコミュニケーションはアナリティクスコンサルタントが担い、本ポジションは分析・モデル面の品質、精度、再現性に責任を持ちます。 ＜PHASE 2｜モデル開発（主担当）＞ ・価格・クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 ・顧客データに対する探索的データ分析（EDA）および特徴量設計・前処理 ・既存モデルのチューニングに加え、必要に応じて新規アルゴリズムの研究・開発を行う ＜PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）＞ ・最適化結果に基づくシミュレーション設計・実施、およびKPI試算 ・本番環境でのA/Bテストにおける検証設計、評価指標の設計、効果検証 ・検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを継続的に回す ＜PHASE 1｜要件定義・課題設計（協働）＞ ・アナリティクスコンサルタントやビジネスメンバーと連携しながら、分析観点から課題設計・KPI設計に参画する ・クライアント課題を踏まえ、どのような因果推論・機械学習アプローチが有効かを技術観点から整理する ●プロジェクトの進め方 1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、アナリティクスコンサルタント・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。 本ポジションは、モデルの品質・精度・再現性に責任を持ち、アナリティクスコンサルタントと役割分担しながら分析・検証を主導する役割です。 ●チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に仮説構築・モデル設計・検証に関わり、分析品質を高め続けることを重視しています。 研究者やビジネスメンバーとも議論しながら、技術と事業成果の両立を目指すチームです。 職種を越えてフラットに意見を交わせる、オープンなコミュニケーションが根付いています。 ●業務内容の変更の範囲 【雇⼊れ直後】 データサイエンティスト 【変更の範囲】 会社の定める業務

新規オリジナルIP創出を目的とした市場調査や分析業務をご担当いただきます。ゲーム領域におけるデータ分析のプロフェッショナルを目指したい方や、将来的にデータ分析に強みを持つゲームプロデューサーや事業責任者としてご活躍いただける方を募集しております。 ●業務詳細 ・新規ゲーム企画立ち上げのための市場調査やファクト調査分析 ・ソーシャルゲームに対する課題発見や施策検証 ・プロデューサーや事業責任者に対する助言と提案 ・分析ツールを用いたデータの可視化と運用 ・新しい数値指標の発見と提案

●ミッション 現場の課題に深く入り込み、課題設定からモデル開発、検証、改善、プロダクト化までを自ら一気通貫で推進しながら、価格エージェントをより汎用的で再現性のあるプロダクトへ進化させることが本ポジションのミッションです。 分業された一工程を担うのではなく、事業と技術を往復しながら全体を握り、自ら価値をつくり切ることを期待しています。 ●本ポジションの役割 価格エージェントの価値の中核を担い、事業と技術をつなぎながらプロダクト開発を推進するPdM/データサイエンティストを募集します。 クライアント課題の構造化、分析設計、アルゴリズム開発、効果検証、改善、プロダクト化までを一気通貫で担い、事業と技術の両面からプロダクトを前進させる役割です。 <PHASE 1|要件定義・課題設計> ・クライアントの経営課題(原資削減・売上向上等)をヒアリングし、分析・検証で解くべき問題に整理する ・使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する ・提案資料の分析パート(効果試算・ケイパビリティ説明)を作成し、必要に応じて営業提案を支援する <PHASE 2|モデル開発> ・価格・クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 ・顧客データに対する探索的データ分析(EDA)および特徴量設計・前処理 ・既存モデルのチューニングに加え、必要に応じて新規アルゴリズムの研究・開発を行う <PHASE 3|オフライン/オンライン検証> ・最適化結果に基づくシミュレーション設計・実施、およびKPI試算 ・本番環境でのA/Bテストにおける検証設計、評価指標の設計、効果検証 ・検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを継続的に回す <PHASE 4|プロダクト化・横展開> ・プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する ・新たな差別化要素の研究開発 ・知財保護のためのシステム構成設計(CA環境でのモデル構築・BQ連携等)や特許出願にも関与 ●プロジェクトの進め方 ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。 ●チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。 ●業務内容の変更の範囲 【雇⼊れ直後】 データサイエンティスト 【変更の範囲】 会社の定める業務

事業・販売領域におけるデータ分析および意思決定を支えるため、課内の分析基盤の設計・構築・運用・発展を担っていただきます。また、グローバル拠点を含めた分析環境の連携を推進するとともに、外部ベンダーや関係部門と協働しながら、将来的な技術変化も見据えた最適なアーキテクチャの構築をリードしていただきます。 ①社内のデジタル統括部が提供するクラウド基盤上で、分析ツールや環境を活用しやすい形に整備し、安定的かつ継続的にデータ活用が行える状態を実現 ●デジ統とシステムの連携と部門ニーズを踏まえた要件整理を行いアナリティクスツール(DataIKU/Qlik etc)活用を最大化できる分析基盤の構築および機能拡張 ●Azure等のクラウド基盤上における分析環境の設計・実装・運用改善 ●分析業務の安定稼働を支える運用設計およびパフォーマンス・障害対応の改善 ②外部ベンダーや関係部門と協働しながら、将来的な技術変化も見据えた最適なアーキテクチャの構築リード ●外部ベンダーとの協働によるシステム開発・改善およびアーキテクチャ検討 ●生成AI・アナリティクスツールが持つ機能拡張など新技術の活用を見据えた分析基盤アーキテクチャの検討および導入支援 ③グローバル拠点を含めた分析環境の連携 ●北米・アジア・インド等の海外拠点との分析Prj促進を現地メンバーとのスムースなやり取りにむけた分析基盤の連携推進 ※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 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams