DevOpsエンジニア(Matlab)の求人・転職情報

株式会社SUBARU

・内製ソフトウェア開発におけるCI/CDシステムやテスト自動化などによる開発速度向上・品質向上を、部署横断的に働きかけていく推進活動 ・CI/CD・テスト自動化プラットフォームの設計や利用するツール群の選定 ・オンプレミスやクラウドのインフラ上でのCI/CD・テスト自動化プラットフォーム構築 <具体的には> ①内製ソフトウェアを対象とした、CI/CDシステムとテスト自動化を活用した開発速度向上と品質向上を、様々な部署を横断し、開発プロセスを根付かせる推進活動を行う。 ②ソフトウェア構成管理ツール(Git)を活用した、CI/CDシステムの構築。 ※:GitのCI/CDの機能を使った、CI/CDシステムの構築。 ③オンプレミスとクラウドのテスト自動化プラットフォームの構築。 ※:オンプレミスとクラウドの両方を活用した、テスト自動化環境のプラットフォーム設計と構築。 ④CI/CD・テスト自動化プラットフォームで利用するツール群の選定 ※:オープンソースソフトウェアや有償ツールなどのCI/CDやテスト自動化プラットフォームを構築する上で必要なツール群を選定する。 <使用言語/環境/ツール/資格等> ・開発言語:C/C++ ・モデル開発ツール:MATLAB, Simulink ・リポジトリ管理ツール:GitLab , GitHub ・OS:Linux、Windows ・コンテナ:Docker、Kubernetes ・クラウドサービス:AWS ●取り扱っていただくプロダクト/技術 ステレオカメラを中心としたADASシステム(アイサイトと呼ばれる運転支援システム)や車両制御システム。 ADASシステムは、SUBARUの総合安全の内、予防安全を実現するシステムです。自動ブレーキ機能や全車速追従コントロール、自動操舵などといった運転支援機能を実現しています。 車両制御システムは、SUBARUの総合安全の内、走行安全を実現するシステムの1つです。 【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

【期待役割】 ・自動運転/先進安全システム開発におけるCI/CDパイプラインの設計・構築・運用リード ・クラウド技術やコンテナ技術を活用した、スケーラブルなビルド・テスト環境の実現 ・開発チーム(数100名規模)のDevOps文化醸成と開発プロセス効率化の推進 【具体的には】 CI/CDパイプラインのアーキテクチャ設計・構築 ソースコード管理からビルド、テスト(単体・結合・シミュレーション)、デプロイまでの自動化フローの構築 Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions 等を用いたパイプラインの実装 シミュレーション環境のパイプライン統合 MILS/SILS等の仮想シミュレーションツールをCIパイプラインに組み込み、夜間ビルドやPRごとの自動検証を実現する仕組みづくり 開発インフラのクラウド化・IaC化 AWS/Azure等のパブリッククラウド上での計算リソース管理 Docker/Kubernetesを用いた実行環境のコンテナ化 Terraform/Ansible等によるインフラのコード化 ※自動車業界の経験は不問です。 「Webサービスのバックエンド開発でCI/CDを回していた」「大規模なクラウドインフラを構築していた」といった経験が、そのまま自動運転開発のスピードアップに直結します。 ※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・環境】 ●CI/CD・構成管理:Jenkins, GitLab, GitHub, Ansible, Terraform ●コンテナ・仮想化:Docker, Kubernetes ●クラウド:AWS, Azure, GCP ●OS:Linux (Ubuntu, CentOS等), Windows ●使用言語:Python, Groovy, Bash, Go, C++ 等 ●シミュレーション(入社後習得可):CarMaker, MATLAB/Simulink 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