【1492】_TE_【栃木勤務】Honda SDV開発におけるデータ基盤エンジニア/データサイエンティスト
Honda SDV開発におけるデータ基盤エンジニア/データサイエンティスト
【こんな方におすすめ】
●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方
●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方
●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方
●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方
● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方
● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方
● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方
【業務委細】
●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