関東 C++のITエンジニア求人・転職情報

株式会社本田技術研究所

【具体的には】　 AD/ADASロジックのデバッグや検証の際に活用する,様々なバーチャルテスト環境(MILS/SILS/HILS/DILS/DSなど)を構築していただきます。 センサ性能や制御ロジック、ECU性能、ドライバ反応に至るまで、AD/ADAS開発におけるテスト観点は多様であり、全てを実車で実施することは困難です。そこで求められる目的に応じて、様々なバーチャルテスト環境を設計メンバと共に構築し、それを用いた検証を行うことで、製品の品質保証を担っていただきます。 ※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】　 ●規格:AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX ●言語/モデル:Matlab/Simulink,C/C++,Python,Javascript 等 ●シミュレーション環境:CarMaker, Carla等のシミュレーションツール ●OS:Linux,Windows ●スクリプト:シェルスクリプト

株式会社本田技術研究所

【仕事内容】 SDVを実現するためのソフトウェアプラットフォームおよび、AD/ADASのプラットフォームの設計・戦略策定及び最終的な意思決定、マネジメント等を管理職としてお任せします。 ●超長期的な技術ロードマップの策定 5年・10年先を見据えた、AD/ADAS向けソフトウェアプラットフォームの開発戦略の立案 技術トレンドや市場環境を分析し、自社で開発すべきコア技術と、外部技術(OSSやパートナー企業との連携)を組み合わせた技術スタックの選定・決定 ●プラットフォーム・アーキテクチャの定義 アプリケーションがハードウェアに依存せず進化し続けられるための、疎結合かつスケーラブルなプラットフォーム構成の設計 OS、ミドルウェア(通信スタック、ミドルウェア連携、データ基盤)のインターフェースおよびデータフローの全体設計 ●技術的意思決定と標準化のリード プラットフォームのアーキテクチャにおける技術的整合性の評価、および開発チームに対する設計指針の提示 機能安全(ISO 26262)やサイバーセキュリティなど、モビリティに求められる高度な信頼性をプラットフォーム層で担保するための設計方針の策定 ●技術課題の解決と戦略的牽引 複雑化するソフトウェア構成における技術的ボトルネックの特定と、根本解決に向けた構造設計の刷新 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験に合わせて以下業務における組織マネジメントやプロジェクトリーディングをお任せします 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

大規模リアルタイム意思決定システムのソフトウェア開発業務のプロジェクトマネジメント 【具体的には】 1.システム設計支援、ソフトウェア要求分析、設計、製作、艦上での実用試験までの一連の開発 2.次世代システム向け開発及び既存システムの能力向上のための最新技術の調査・適用検討 3.上記ソフトウェア開発業務の取りまとめ業務、チームマネジメント 【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。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 【OS】Linux、Windows 【言語】C/C++、C#、VBA 【開発ツール】 GitLab、Jenkins、Docker/Podman/Kubernetesなど各種OSSツール

株式会社ディスコ

弊社装置(ダイシングソー・グラインダ・レーザソーなど)に共通で使用されているプラットフォームのシステム設計および装置の機能開発、また、これら装置の付属ユニットとなるような小型機器のプラットフォーム開発およびアプリケーション開発などを担当いただきます。 装置制御だけではなく、時流にあわせたUI・操作性の向上に対するアイディアの具現化や、ハードウェアの開発を伴う新しい機能のご提案・実現なども行っていただきます。 【業務内容についての補足】 入社当初:各求人票内の業務内容欄記載の業務内容 変更の範囲:弊社就業規則に基づき、異動を命じることがある

株式会社ディスコ

半導体製造装置でのSECS/GEM通信規格におけるソフト開発業務 上流から下流まで、幅広い開発業務をご担当頂きます。 【業務内容についての補足】 入社当初:各求人票内の業務内容欄記載の業務内容 変更の範囲:弊社就業規則に基づき、異動を命じることがある

株式会社システナ

●次世代モビリティ事業とは SDV(Software Defined Vehicle)に必要な技術力を、自動車メーカー・Tier1サプライヤーを中心に提供しています。これからの車載ソフトウェアは開発手法、市場へのリリースまで従来の開発から大きく変化しています。そうした自動車産業の新たなニーズに向けて、上流工程から設計開発、北米における走行試験まで幅広い技術支援をおこなっています。 ●次世代モビリティ事業の特長 車載ソフトウェア開発の変化として、自動車メーカー各社が共通プラットフォームの共同開発を推進しています。このような共通化されたものを活用していくためには、従来とは違った方法で自動車メーカー独自機能を開発することが重要になります。このような開発プロセスの変化に対して、UI/UXの設計開発、ソフトウェア評価検証の自動化など、新しい開発プロセスを自動車メーカーに向けて提供しています。 この背景には、当社の携帯電話/スマートフォン開発におけるAndorid/iOSなどのオープンプラットフォーム開発の実績があります。モバイル開発で進めてきたアジャイル手法やアプリケーションフレームワークを採用した開発は、SDV開発に必要なものとなっており、システナがソフトウェアTier1として様々な自動車メーカーに技術力を提供しています。 ●実績紹介 ～ クラウド・周辺機器と連動、高機能カーナビゲーションシステムの開発 ～ ・概要 Android、Linuxを基本システムとしたカーナビゲーションのアプリおよびフレームワークを開発し、要件定義から評価工程まで、すべての工程を網羅しました。また、近年はスマートフォンと連携したり、通信機能を備えた製品も多く、新しいサービスの企画にも参画しています。 ・開発の背景 単なるアプリ開発だけではなく、いかに短期間で高品質な製品を作り出すことができるかを、お客様と一緒になって課題解決に取り組んでくれるパートナー企業を探していらっしゃいました。時にはお客様の開発体制に対しても意見を出してくれる、枠に囚われない抜本的な解決策を提案してほしいとの要望でした。 ・アプローチ 企画の段階から参画させていただくなど、仕様・開発・評価と各工程を担当するチームに参画することで、情報の相互提供の円滑化を促進しました。また、アプリ共通部品を作成したり、ひとつの機能をドライバーからアプリまで一括開発を行うことでデバッグ時の無駄なやり取りを削減するなど、縦軸、横軸両面から開発をサポートしました。 ・施策による効果 情報の連携により、仕様漏れ防止、開発速度向上の効果が具体的に現れました。また、メンバー間のコミュニケーションが増加し、目的やゴールイメージを共有することができ、お客様を含めた強固な体制を構築する副次的な効果もありました。 ●従事すべき業務の変更の範囲 雇い入れ直後:システムエンジニア業務 変更の範囲:本人の適性により当社業務全般に変更の可能性がございます。

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 新規性の高い業務に挑戦されたい方 ソフトウェア開発の土台であるプロセスや開発環境を一から構築し、ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の新しい開発プロセスや開発環境を思考自由度高く、型にハマらず自由な発想で、挑戦できる方にマッチしています。 先端技術の習得に興味がある方 開発プロセスを構築・改善する上で生成AIやクラウド等、先端技術を駆使していく必要があります。日進月歩で変わりゆく世界で最先端の技術を活用し、アウトプットにつなげることが重要です。知的好奇心が旺盛で、探求心が高い方にマッチしているポジションです。 インパクトの大きい仕事をしていきたい方 先進的且つユーザー満足度の高いソフトウェアのスピードのある開発を実現するためには、画期的なプロセスや開発環境が必要不可欠であり、SDV開発を担う各開発部門から期待される非常にインパクトの大きい仕事です。 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※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。 ソフトウェアプロセス構築 ・ツールチェーンを活用した開発のデジタル化戦略策定、構築、展開 ・ソフトウェアプロダクト管理環境構築(バリエーション管理、ソフト構成管理) ・ソフトウェア品質保証基準の策定 ・開発プロセス定義・運用管理環境の構築(テーラリング、運用定着、継続的改善) ソフトウェア開発環境基盤構築 ・ソフトウェア支援開発環境の構築(CI/CD環境、バーチャル検証環境、自動テスト) ・生成AI等を活用したソフトウェア開発技術構築 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform

コンピューターマネージメント株式会社

【概要】 業務系アプリケーションシステム開発のPJリーダー候補として、複数名のメンバーを総括する役割を担っていただきます。(顧客との調整、スケジュール管理、タスク管理、メンバーの育成・フォロー等を想定) 【開発環境など】 言語:java/C#/.NET/C/C++/Python/Javascript/PHP/SQL/RPA/BIツール等 PJ事例: ・大手菓子メーカー品質管理システム　※プライム案件 ・医療機器メーカー生産管理システム ・安全衛生保護具メーカートレーサビリティシステム ・半導体製造装置企業商談情報管理システムなど 変更の範囲:会社の定める業務

株式会社本田技術研究所

【期待役割】 ・開発スピードと品質確保を両立した、AD/ADASソフトウェアの開発検証環境の構築運用をリードいただく ・将来的にはAD/ADASの枠を越え、ホンダのソフトウェア開発環境全体の効率化をリードしていただく 【具体的には】　 AD/ADASの価値検証、受容性、失陥時の動作検証を行うドライビングシミュレータの構築および運用を行っていただきます。 センサ性能や制御ロジック、ECU性能、ドライバ反応に至るまで、AD/ADAS開発におけるテスト観点は多様であり、全てを実車で実施することは困難です。そこで求められる目的に応じて、ドライビングシミュレータを構築し、それを用いた検証を行うことで、製品の開発スピードや価値の向上に貢献していただきます。 ※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】　 ・MATLAB/Simulink、C/C++、Python等 ・UnrealEngine、Unity等のゲームエンジン ・Carla、CarMaker、CarSim、PTV-Vissimなどの車両/交通シミュレーター ・dSPACE、Concurrent等のリアルタイムツール

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。

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

【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。 SDV開発を支えるソフトウェア開発基盤のインフラ構築・運用を担当していただきます。 ※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。 ●クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)上での開発インフラの設計・構築・運用 ●CI/CD・テスト自動化基盤の設計・最適化(Jenkins, GitHub Actions等) ●Kubernetesやコンテナ技術を活用した高可用性システムの構築 ●モニタリング・可観測性(Observability)基盤の整備 ●セキュリティ/ガバナンスを考慮したマルチクラウド環境の運用設計 ●開発者の生産性を最大化するためのツールチェーン整備・自動化推進 ●プロセス刷新や新規導入プロジェクトに伴うインフラ設計・拡張提案 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS, GCP, Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD:Jenkins, GitLab CI, ArgoCD, Spinnaker 監視・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog, ELK Stack 構成管理/IaC:Terraform, Ansible, CloudFormation 開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence, Python, Shell Script (連携領域):AUTOSAR, Enterprise Architect, PREEvision, Doors, Jazz Platform等のALMツール

株式会社本田技術研究所

【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 【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

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●インフラ構築・運用にとどまらず、開発プロセスを根本から変革する仕組みづくりに関わりたい方 ●大規模なユーザー(数千人規模のエンジニア)に利用される環境を設計し、スケールの大きな影響力ある仕事に挑戦したい方 ●新たなモビリティ開発の基盤を創りたい方 ●技術選定やプロセス刷新など、上流から関わり主体的に環境を進化させたい方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。 SDV開発を支えるソフトウェア開発基盤のインフラ構築・運用を担当していただきます。 ※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。 ●クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)上での開発インフラの設計・構築・運用 ●CI/CD・テスト自動化基盤の設計・最適化(Jenkins, GitHub Actions等) ●Kubernetesやコンテナ技術を活用した高可用性システムの構築 ●モニタリング・可観測性(Observability)基盤の整備 ●セキュリティ/ガバナンスを考慮したマルチクラウド環境の運用設計 ●開発者の生産性を最大化するためのツールチェーン整備・自動化推進 ●プロセス刷新や新規導入プロジェクトに伴うインフラ設計・拡張提案 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS, GCP, Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD:Jenkins, GitLab CI, ArgoCD, Spinnaker 監視・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog, ELK Stack 構成管理/IaC:Terraform, Ansible, CloudFormation 開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence, Python, Shell Script (連携領域):AUTOSAR, Enterprise Architect, PREEvision, Doors, Jazz Platform等のALMツール

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 複雑な交通環境下で、車両が「今どこにいて、周囲に何があるか、その中で最も安全かつ効率的な移動をする」をリアルタイムに生成するアルゴリズム開発です。カメラ、レーダー、LiDARなどマルチモーダルな情報を統合(センサーフュージョン)し、最適な移動をするロボティクス領域の技術を自動運転に応用していただきます。 ・マルチセンサーフュージョンアルゴリズムの開発(カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ等) ・SLAM技術を用いた自己位置推定(ローカリゼーション)技術開発 ・3次元シーン理解、周辺環境のセマンティック理解アルゴリズム構築 ・点群処理およびトラッキングアルゴリズムの実装・評価 ・動的環境下におけるリアルタイム走行軌道計画 ・行動決定アルゴリズムの開発 ※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++, Python, ROS/ROS2, PCL (Point Cloud Library), OpenCV, MATLAB/Simulink 等

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※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。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ● プロセス革新の仕組みづくり クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ● クラウドと車載開発の橋渡し 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ● 最新技術の導入・実装 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●製品開発の現場で、クラウドを使って開発効率化や新しい仕組みづくりをしてきた方 ●「クラウドで作ったものが、そのまま製品や車両機能の価値に直結する」環境に挑戦したい方 ●自動車開発という巨大なスケールで、クラウド技術の応用に挑みたい方 ●クラウド×車載という新しい開発領域で、自動車業界の常識を変える開発基盤づくりに携わりたい方 ●単なるインフラ整備ではなく、開発者体験(Developer Experience)を向上させる仕組み設計に興味のある方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※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。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 └ CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ●プロセス革新の仕組みづくり └ クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ●クラウドと車載開発の橋渡し └ 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ●最新技術の導入・実装 └ 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

株式会社本田技術研究所

モビリティを軸としたSDVの世界観を実現するため、以下いずれかの業務を担当いただきます。 ソフトウェアアーキテクチャ設計 車載ECU(統合ECU等)に搭載されるソフトウェアの構造設計 モビリティからクラウド連携までを見据えた、最適なコンポーネント配置やインターフェースの策定 ソフトウェア開発プロジェクトマネジメント(PM) 大規模ソフトウェア開発における進捗管理、品質管理 外部委託先(ベンダー)のコントロールおよび社内プロセスの改善 車載アプリケーション・ミドルウェア開発 要件定義から詳細仕様設計、ソースコードレビュー、デバッグ、評価 コネクテッドサービス領域における、自部門・関連部門・協力会社をリードした開発 各開発組織(ハードウェア系組織含む)との仕様擦り合わせ(vehicle interface): アプリケーションの要求を満たすために車両側のハードウェアや通信仕様等にどのような変更が必要かを判断し、車両開発部門へフィードバック・調整を行う ※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: Jira, Redmine ・開発言語: C++ (開発環境等で、Python等の言語の使用もあり) ・自動試験フレームワーク (Jenkins, GoogleTest framework) ・静的解析ツール (BlackDuck, Coverity, C++test, QAC) ・CANテストツール ・EnterpriseArchitect ・各種AIフレームワーク

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 複雑な交通環境下で、車両が「今どこにいて、周囲に何があるか、その中で最も安全かつ効率的な移動をする」をリアルタイムに生成するアルゴリズム開発です。カメラ、レーダー、LiDARなどマルチモーダルな情報を統合(センサーフュージョン)し、最適な移動をするロボティクス領域の技術を自動運転に応用していただきます。 ・マルチセンサーフュージョンアルゴリズムの開発(カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ等) ・SLAM技術を用いた自己位置推定(ローカリゼーション)技術開発 ・3次元シーン理解、周辺環境のセマンティック理解アルゴリズム構築 ・点群処理およびトラッキングアルゴリズムの実装・評価 ・動的環境下におけるリアルタイム走行軌道計画 ・行動決定アルゴリズムの開発 ※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++, Python, ROS/ROS2, PCL (Point Cloud Library), OpenCV, 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

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 複雑な交通環境下で、車両が「今どこにいて、周囲に何があるか、その中で最も安全かつ効率的な移動をする」をリアルタイムに生成するアルゴリズム開発です。カメラ、レーダー、LiDARなどマルチモーダルな情報を統合(センサーフュージョン)し、最適な移動をするロボティクス領域の技術を自動運転に応用していただきます。 ・マルチセンサーフュージョンアルゴリズムの開発(カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ等) ・SLAM技術を用いた自己位置推定(ローカリゼーション)技術開発 ・3次元シーン理解、周辺環境のセマンティック理解アルゴリズム構築 ・点群処理およびトラッキングアルゴリズムの実装・評価 ・動的環境下におけるリアルタイム走行軌道計画 ・行動決定アルゴリズムの開発 ※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++, Python, ROS/ROS2, PCL (Point Cloud Library), OpenCV, 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

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【こんな方におすすめ】 ●ECU/制御系ソフト開発経験を持ち、クラウドや新しい開発スタイルに挑戦したい方 ●「開発プロセスの改善」に興味があり、技術的にも組織的にもインパクトを与えたい方 ●自分の組込み技術を活かしつつ、新しいキャリア領域に広げたい方 ●ECU/制御系などの組込み開発経験を軸に、クラウドや新しい技術領域へ広げたい方 ●現場視点を活かし、開発プロセス全体を改善・変革したい方 ●車載・クラウド・AIといった複数技術が交わる場所で、自ら新しい仕組みを作り出したい方 ●将来、クラウドネイティブ開発やSDV開発基盤の設計リーダーを目指したい方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※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。 ●組込み開発とクラウド開発をつなぐプロセス設計 ECUや制御ソフト開発に必要な検証・テスト環境をクラウド上に展開 ●プロセス改革と自動化推進 CI/CD、バーチャル検証環境、自動テストなどの仕組みを導入し、開発スピードを加速 ●開発効率化の推進 バーチャル検証環境や自動テストをクラウド上で活用し、組込み開発の工数を削減 ●最新技術の活用 シミュレーション環境を取り入れ、より早いフィードバックループを実現 ●生成AIやシミュレーション技術の活用 コード解析、テスト設計、仕様ドキュメント作成支援などへのAI応用 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure 開発言語:C/C++, Python, JavaScript, Shell Script 自動化・CI/CD:Jenkins, GitHub Actions コンテナ/仮想化:Docker, Kubernetes モデルベース開発/組込み関連:AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz PlatformなどのALMツール データ/AI活用環境:TensorFlow, PyTorch, Generative AI Tools

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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 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

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【こんな方におすすめ】 ●ECU/制御系ソフト開発経験を持ち、クラウドや新しい開発スタイルに挑戦したい方 ●「開発プロセスの改善」に興味があり、技術的にも組織的にもインパクトを与えたい方 ●自分の組込み技術を活かしつつ、新しいキャリア領域に広げたい方 ●ECU/制御系などの組込み開発経験を軸に、クラウドや新しい技術領域へ広げたい方 ●現場視点を活かし、開発プロセス全体を改善・変革したい方 ●車載・クラウド・AIといった複数技術が交わる場所で、自ら新しい仕組みを作り出したい方 ●将来、クラウドネイティブ開発やSDV開発基盤の設計リーダーを目指したい方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※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。 ●組込み開発とクラウド開発をつなぐプロセス設計 └ ECUや制御ソフト開発に必要な検証・テスト環境をクラウド上に展開 ●プロセス改革と自動化推進 　└ CI/CD、バーチャル検証環境、自動テストなどの仕組みを導入し、開発スピードを加速 ●開発効率化の推進 └ バーチャル検証環境や自動テストをクラウド上で活用し、組込み開発の工数を削減 ●最新技術の活用 └ シミュレーション環境を取り入れ、より早いフィードバックループを実現 ●生成AIやシミュレーション技術の活用 　└ コード解析、テスト設計、仕様ドキュメント作成支援などへのAI応用 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure 開発言語:C/C++, Python, JavaScript, Shell Script 自動化・CI/CD:Jenkins, GitHub Actions コンテナ/仮想化:Docker, Kubernetes モデルベース開発/組込み関連:AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz PlatformなどのALMツール データ/AI活用環境:TensorFlow, PyTorch, Generative AI Tools

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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 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

【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