AI・機械学習（LLM）エンジニア(C++)の求人・転職情報

株式会社SUBARU

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。

株式会社SUBARU

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。

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社本田技術研究所

【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下記いずれかの業務をお任せいたします。 ・物体認識/走路認識のための画像認識アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・認識情報を用いて交通環境を理解するアルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・交通環境に応じた行動計画アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・機械学習モデルのエッジデバイスへの実装 ・カメラと他の外界センシングデバイスを用いたRaw Data Fusion技術の開発 ・DNN/LLM(大規模言語モデル)を活用したドライバー状態及び車内空間認識技術の開発 ・自己位置推定及び自動地図生成技術の開発 ・MLOps環境の構築 ・最適化/確率推論/データマイニング ・画像処理/機械学習/データマイニング技術を応用した知能化技術創出 ※自動運転車のための各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】 Matlab, Simulink, MBD系ツール(Rational、Rapsodyなど)、C、C++、Java、Python、SysML、UML AI系ツール(Caffe、Chainer、TensorFlowなど)等

株式会社本田技術研究所

【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下記いずれかの業務をお任せいたします。 ・物体認識/走路認識のための画像認識アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・認識情報を用いて交通環境を理解するアルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・交通環境に応じた行動計画アルゴリズム開発及び機械学習モデルの構築 ・機械学習モデルのエッジデバイスへの実装 ・カメラと他の外界センシングデバイスを用いたRaw Data Fusion技術の開発 ・DNN/LLM(大規模言語モデル)を活用したドライバー状態及び車内空間認識技術の開発 ・自己位置推定及び自動地図生成技術の開発 ・MLOps環境の構築 ・最適化/確率推論/データマイニング ・画像処理/機械学習/データマイニング技術を応用した知能化技術創出 ※自動運転車のための各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】 Matlab, Simulink, MBD系ツール(Rational、Rapsodyなど)、C、C++、Java、Python、SysML、UML AI系ツール(Caffe、Chainer、TensorFlowなど)等

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社本田技術研究所

【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

株式会社本田技術研究所

IVI(車載インフォテインメント)システム開発に関わる業務を、生成AI(例:Claude Code/GitHub Copilot)を活用して再設計し、開発スピードと品質の両立を実現するための「開発業務改革」を推進するポジションです。 現場の困りごとを一つ一つ丁寧に解決しながら、要件定義～ 設計 ～ 実装 ～ レビュー ～ テスト ～ 運用までをAIエージェントドリブンに変革していくための企画・検討・実装・定着化までを担っていただきます。 自動車業界の経験は必須ではありません。すでに生成AIを業務で使い、成果創出につなげた経験を重視します。 【具体的には】 IVIシステム開発に関わる全工程を対象に、生成AI活用を前提とした業務プロセス改革を推進していただきます。 ●現場の困りごと発掘・解決 ・レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握 ・課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ●AI活用の仕組み化 ・Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化 ・CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ●AIエージェントドリブン開発への移行設計 ・開発タスクの分解、前提情報(入力データ)の整備 ・AIエージェント活用に適したガードレール設計 ・生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ●品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化 ・安全性・品質を担保するための運用ルール整備 ・レビュー観点の体系化 ・再現性のあるナレッジ(Playbook)の構築 ●効果測定と定着化支援 ・リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定 ・チーム横断の導入・定着に向けた教育(勉強会)や伴走支援 ※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 【担当領域例】 ・IVIシステムのアプリケーション層/HMI/周辺サービスに関わる開発プロセス全般(要件定義 〜 運用まで) ・生成AIを組み込んだ開発フローの設計・改善(コードレビュー、テスト自動化、ドキュメント運用、チケット分解など) 【開発ツール】 ●生成AI:Claude Code、GitHub (必要に応じて他ツールも検討) ●構成管理:Git(Gerrit/GitHub) ●開発言語:Kotlin、Java、Python(⼀部C++あり)、Typescript ●コミュニケーション:Slack、 Microsoft Teams ●プロジェクト管理:JIRA、 Confluenceなど 【キャリアパス】 開発改革のテックリードやプロセスオーナーとしてAIx開発プロセス変革の専門性を深めるキャリアはもちろん、ソフトウェア開発基盤・品質保証・プロダクトマネジメントなど、組織横断の領域へスキルを広げるキャリアパスも選択できます。

パーソルクロステクノロジー株式会社

ITの知見を活かし、ものづくり領域でモノに命を吹き込む仕事です! 「モノづくり」「IT」「セキュリティ」などの技術領域を“クロス”させることで、業界や技術の垣根を越えた新たな価値を創出し、社会課題の解決や生活の質の向上に貢献しています。 IT領域でのご経験をもとに、複数分野を視野に入れキャリアを広げたい方、ぜひご応募お待ちしております。 ものづくりとITエンジニアリングの掛け合わさった技術は私たちの身近に存在します。 例えば ●家のIoT化では、家電をスマートフォンのアプリとつなぎ、家中の操作が可能となる。 ●エアコンを外出先から帰宅までに操作することで、夏でも涼しい部屋に帰宅ができる。 ●DVDレコーダーで録画した番組をスマートフォンのアプリで移動中に視聴ができる。 ●車にGPSをつなぎ、正確な位置情報の取得で、精度の高い運転支援ができる。 日常にはITとものをつなぐことで、私たちの生活を便利したり、豊かにする技術がたくさんあります。 ITエンジニアとして培ったプログラミングやシステム設計のスキルは、制御分野でも大きな強みになります。近年、自動車・ロボット・IoT機器など、制御技術は急速に進化しており、ITと制御の融合が求められています。 “モノを動かす”という実感を得ながら、最先端の組込み技術に携わることで、キャリアの幅を広げることが可能です! 【いかせる知見】 ●言語:C、C++、C♯、Python、Java、.net、アセンブリ言語、etc ●OS:Windows、Linux、IOS、RTOS、etc 【活躍できるフィールド】 ● モノづくり領域(組込・制御・車載) 自動運転や医療機器など、日常生活やその安全を守る製品の開発 環境負荷を減らすEV・省エネ家電の制御技術 高齢化社会を支える生活支援ロボットの開発 ● ものづくりにかかわるIT・アプリケーション開発・DX領域(アプリ・DX・AI) FA、FIoTにまつわるアプリケーション開発 画像処理を用いた製造ラインの無人化、省人化に関するアプリ開発 製造ラインの自律制御や可視化、自動化に関するWebアプリ開発 医療現場向けロボット操作アプリ開発、リハビリ支援等のWEBアプリ開発 【プロジェクト事例】(一部抜粋) ●乗用車自動運転(AD)、運転支援(ADAS)開発 ●防衛関連の管理システム設計、筐体ソフト設計(C、C++、C♯、Java、Python) ●ロボット操作アプリケーション開発(C+、Python) ●産業ロボットの組み込みソフトウェア設計(ROS、C言語、C++) ●流通業向けAIモデル実装(Python, AWS) ●工場自動化-スマートファクトリー(Python、PLC) ●医療機器の組込制御開発など

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【業務内容】※補足 ・データ分析・AIモデル開発に加え、企画〜運用まで一貫して関与 ・ビジネス部門と連携し、課題設定から価値創出まで担うプロジェクト推進 ・不正検知、マーケティング、業務効率化など多様なテーマに対応 ・大規模データ(数千万件規模)を活用した分析・開発 ・MLOps等を用いたモデル運用・改善の高度化 【役割・責任】 ・MUFG事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定 ・データの前処理、モデル構築、モデル評価 ・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する ・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。 ・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。 【配属想定部署】 データサイエンス部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 ・AI/データサイエンス推進に係る企画・推進・管理・取り纏め(※銀行と協働) ・AI/データサイエンスの人材開発、体制整備 ・データ分析業務 【配属想定部署の人員構成】 約50名が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・20代-30代のメンバーが大半 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。 また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。 学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化 ・生成系AI活用案件 ・金融サービスに係わる不正検知 【インタビュー記事】 https://www.it.mufg.jp/recruiting/career/work/projects.html ・データサイエンス部：[データサイエンスで推進するMUFGのビジネス変革](https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rgpw7g8/)

株式会社コンピュータマインド

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 　・AI、機械学習、3次元データ(SLAM)に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行います 　・エンドユーザーは多岐にわたり、製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の案件が中心です 　・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です 　・顧客の課題解決に向け、技術提案から検証、成果報告までを一貫して担当し、PDCAを回していきます 　・PoCで開発したアルゴリズムをもとに、社会実装に向けたシステム開発にも携わることができます 　・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています 　・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 　・課題定義(顧客課題の整理・要件の明確化) 　・技術提案(解決に向けたアプローチの検討・提案) 　・技術検証(アルゴリズム開発や実データを用いた検証) 　・成果報告(検証結果の取りまとめ・次フェーズの提案) 　・技術雑誌や論文の執筆など ●入社後の業務 　社内で請け負っているPoC案件に従事していただきます。 　　・技術提案 　　・技術検証 　　・成果報告 　社内での経験を積んだのち、顧客折衝(課題定義、見積もりなど)も行っていただきます。 　また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 　その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●眼底検査装置への先端技術導入 　□概要 　　AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 　　セグメンテーションAI技術を使用し、眼底画像の自動色分けAIモデル開発を行っています。 　　また、生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 　□開発環境 　　OS:Windows10 　□開発言語、技術:C++、Python、CUDA 　□関連技術:DeepLab V3+(セグメンテーション) ●リサイクル選別機開発 　□概要 　　AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 　　複数種類の物体をラインカメラで撮像し、物体検知にて判別を行うAIモデルを開発しています。 　　判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 　□開発環境 　　OS:Windows、Ubuntu 　□開発言語:Python、C++、CUDAなど 　□関連技術:DeepLearning(物体検知) ●CutPaste手法の高度化による精度改善 　□概要 　　既存手法をベースとした、アルゴリズム改造による精度向上検証案件です。 　　論文調査から手法検証までを対応しています。 　　こちらは大学との産学連携案件であることも特徴です。 　□開発環境 　　OS:Ubuntu 　□開発言語:Python 　□関連技術:CutPaste、DeepLearning、異常検知 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。(ダウンロード可能) ●開発事例集 　・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf 　・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

株式会社テクノプロ　テクノプロ・エンジニアリング社

弊社グループのコア事業の一つでもある、完成車メーカーや家電系クライアントに向けた組込みソフトウェアやアプリケーション開発に従事いただきます。 主に車載機器から複合機などのOA機器類、カメラやモバイルなど多岐に渡る製品のソフトウェア開発に携われます。 ●具体的な業務 ・車載系システム開発: MBD開発やMBSEを活用したシミュレーション環境の構築、上流での設計や評価を実施。 その他にも車載制御ユニットの標準規格に基づくBSW構築、コンフィグツールを使用した設計からECU検査及び要求分析など ・組込みソフトウェア開発: 産業用ロボットや家電製品を制御するソフトウェアの開発を推進していきます。 IoTに関わるセンサー類やカメラなどの制御系統、画像認識処理、AI技術の導入支援など ●案件事例 ・欧州車両メーカー メーターパネル制御ソフトウェア開発 ・スマホ向けAndroidアプリ開発(音楽/動画ファイル変換、デコード) ・自動車用HVACシステムソフトウェア設計開発 ・周波数遠隔校正用装置制御ソフトウェア設計 ・OA機器メーカー 消耗品検出/履歴管理ファームウェア設計 ・光学ドライブピックアップ部 速度制御ソフトウェア開発　など ●配属部署 全国各拠点 及びクライアント先

SCSK株式会社

当社のフィジカルAI・ロボティクス技術をリードするエンジニアとして、研究・開発・実証実験を担当いただきます。 ・模倣学習やVision-Language-Action(VLA)モデルなどを活用した、物理ロボット・システムの制御アルゴリズムの研究開発 ・センサーデータ(画像、点群、触覚等)を統合した実世界認識技術の開発 ・シミュレータ(Isaac Sim、MuJoCo等)を用いた環境構築および検証、実機へのポーティングと実証実験 ・研究成果の知財化(特許出願)および国内外の主要学会での論文発表 ・事業部門や外部パートナー(大学・研究機関)と連携したPoCの推進 【 開発環境】 ・Linux(Ubuntu) ・ROS 2 ・AWS ・Isaac Sim ・docker 【言語】 ・C++ ・Python ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

株式会社本田技術研究所

【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の企画・開発を行います。 ●将来技術(半導体/AI/ソフトウェア)調査、ユーザーニーズの予測や仮説に基づく、次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値に基づく、SoCの要求仕様書の作成(仕様設計・アーキテクチャ開発(ハード/ソフトウエア)) ●AI評価とSoC最適化仕様の検討、実設計と検証(機能/論理設計・検証(ハード/ソフトウエア)、物理設計(ハードウェア)) ●完成したSoCの機能評価/プロセスの構築(実機評価・使いこなし(ハード/ソフトウエア)、各種開発環境構築(ハード/ソフトウエア)) ※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/tcl 等) RTL(Verilog/VHDL),System-C SoC開発のためのEDAツール全般

株式会社豆蔵

ロボットの要素技術及びロボットソフトウェア開発等を行います。 ●技術的難易度の高いロボットシステムの開発 ●要素技術の開発(AI、画像認識、経路計算) ●研究開発のPOC開発 ●ロボットの要求分析、要求定義、アーキテクチャ設計

株式会社グリッド

アプリケーションとAI(機械学習、生成AI、数理最適化、アルゴリズムなど)を融合し、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 ●AIとシームレスに連携するアプリケーションの全体設計、およびそのコンセプト策定を主導 ●AIモデルの特性を最大限に引き出すための、AIモデル内のアーキテクチャ設計と実装 ●AIとアプリケーション間の最適なインターフェース設計と、その継続的な改善・最適化を主導 ●LLMやAI-Agentの活用を前提とした、次世代の開発プロセスの構築 ●技術選定、設計方針の策定、コードレビューなど、チーム全体の技術力向上に貢献する役割 ●組織の成長戦略に基づき、技術的なロードマップ策定にも参画いただけます。 インフラ+LIFE+イノベーション インフラと社会を、その先へ グリッドは、サプライチェーン、電力、スマートシティといった社会インフラに対し、AI技術を用いて企業のデジタル化を支援する、日本国内では希有なテクノロジース上場企業です。国内でも数少ない独自プラットフォームの開発や、社会インフラ分野を中心に機械学習・強化学習などの最先端技術を用いたソリューションを提供することで、企業の様々な課題を解決してまいりました。 ▼インタビュー『CTOが語るGRIDの強みと展望 』 https://www.youtube.com/watch?v=3JSD_OU--dk AI系のスタートアップは今や様々な企業が多方面でビジネスを展開しておりますが、弊社が挑戦している領域は、人間が既にできることをAIに置き換えるのではなく、人間では容易に思いつくことができずに多くの時間を費やしてしまう計画業務を対象に、企業の事業全体に関わるような課題に対してAIを活用することで、顧客の課題解決を支援しています。 産業界のほとんどでは、需要供給、設備能力、天候その他の外的な要因も含む様々な要素を考慮した複雑な計画が組まれ、計画作成担当者はとても労力がいる作業を行っています。そこで、人間が策定するには非常に困難で複雑な計画業務をAIが瞬時に導き出し、社会インフラ分野の計画業務最適化に取り組んでいます。 2015年にAI事業を本格的に開始して以降、有り難いことに多方面から評価を頂いており、大手インフラ企業との協業プロジェクトを多数抱えるなど、国内外での注目度も高い企業として成長を遂げております。 ※プロジェクト例(一部紹介) ●グリッドが北海道電力と協業、AI・デジタルツインで火力・水力発電運転計画最適化へ https://ascii.jp/elem/000/004/085/4085443/ ●四国電力とAIベンチャー、発電計画を｢デジタルツイン｣で最適化するAI https://www.businessinsider.jp/post-255802 ●お客様事例:四国電力様_電力需給計画の最適化システム(動画) https://www.youtube.com/watch?v=9nc7oNDue4w ●“超アナログ”のタンカー配船計画、出光はどうやってデジタルツイン化したのか https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2009/28/news013.html グリッドの行動指針 ●高い人間性と高い専門性を両立した魅力的な人を目指す ●驚くような高い価値を提供することにチャレンジする ●One for all, All for one. 一人はみんなのために、みんなは一つの目標のために

CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発をお任せします。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのテーマを担当して頂きます。 ・走行領域への技術提供(走行制御システムと連携した機能開発) ・モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発) ・車体領域への技術提供(車室内外監視システムと連携した機能開発) ●具体的な業務内容 商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 ・「低速自動運転/自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術開発 ・「自動運転時代の新サービス:おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発 ・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発 ・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉や不審者検出などの実現に向けた行動・意図推定技術開発 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:C,C++,Python、環境:Windows,Ubuntu、ツール:各種DLフレームワーク(Tensorflow,Keras,PyTorch) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

開発メンバーとともに必要な体制や人員を検討/提案し、技術開発は主に以下項目のいずれかに携わって頂く予定です。 ・ロボット/デバイスに搭載するAIモデルの開発・最適化 ・センサー情報(触覚、視覚など)を用いた認識・推論アルゴリズムや、エッジデバイス上でのリアルタイム推論環境の構築 ・自律制御・行動計画(Planning & Control)の設計 ・ハードウェアチームとの協働によるプロトタイプ開発 ●具体的な業務内容 開発メンバーとともに社内外組織と連携しやすい開発環境構築を検討する。 想定されるツール:ROS/ROS2,NVIDIA Isaac Sim,Linux,Matlab/Simlinkなど 言語: Python、C++、C等 その他: Office(Excel、Word、PowerPoint)、CATIA、JMAG等 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

開発メンバーとともに必要な体制や人員を検討/提案し、技術開発は主に以下項目のいずれかに携わって頂く予定です。 ・ロボット/デバイスに搭載するAIモデルの開発・最適化 ・センサー情報(触覚、視覚など)を用いた認識・推論アルゴリズムや、エッジデバイス上でのリアルタイム推論環境の構築 ・自律制御・行動計画(Planning & Control)の設計 ・ハードウェアチームとの協働によるプロトタイプ開発 ●具体的な業務内容 開発メンバーとともに社内外組織と連携しやすい開発環境構築を検討する。 想定されるツール:ROS/ROS2,NVIDIA Isaac Sim,Linux,Matlab/Simlinkなど 言語:Python、C++、C等 その他:Office(Excel、Word、PowerPoint)、CATIA、JMAG等 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務