英語活用 PythonのITエンジニア求人・転職情報

管理職として、以下の業務領域における決裁・組織マネジメント・技術戦略構築などをお任せする予定です。 ①ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ②車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ④生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ 過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 ※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】 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 【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。

【仕事内容】 ① ビークルOS(車載OS)の開発 車両全体の知能化・自動運転化に向けて、複数のアプリケーションを安全かつ安定的に動作させるための「共通ソフトウェア基盤(OS)」=ビークルOSの開発を行います。 これは、PCやスマートフォンにおけるOS(LinuxやAndroidなど)に相当する存在で、車両における頭脳となるセントラルECUの中核を担うシステムです。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ② 車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種車載アプリケーション(例:車両運動制御、エネルギー管理、車内UX機能など)やサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 セントラルECUは、車両内の各ECUや外部クラウドと膨大なデータをやり取りする通信のハブでもあります。 そのため、通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、多種多様なプロトコルを統合し、安全かつ低遅延でルーティングするという、セントラルECU 特有の非常に難易度が高く面白い領域です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのセントラルECU向け最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ※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】 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

【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 市場でのシステム利用状況や弱点を早く正確に把握することが、競争力を高める鍵です。そのため、市場走行車両データやテストデータ、市場の声など多様なデータを収集・分析し、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発/ユーザーインザループ開発を推進します。 当部門は、この開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を担い、以下の業務を行います。 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善(データドリブン開発)や、ユーザーの声の継続的反映(ユーザーインザループ)を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画～実装～実現 尚、他部門や外部パートナーとの連携、海外拠点との共同研究・デモンストレーションなど、グローバルなやり取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】　 ●言語: Python, SQL等 ●データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ●AWS: Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ●CI/CD: GitHub, Docker, CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。

1.SDVアーキテクチャの設計方針立案 ビジネス戦略や商品企画などの上位方針に基づき、クロスドメインで価値最大化を実現するアーキテクチャ設計方針を自ら構想・策定します。 2.アーキテクチャ統制スキームの構築・定着 各開発部門と連携しながら、世代・機種を横断した開発効率と品質を両立するための統制スキームを構築・定着させます。 ※実装そのものではなく、全体を俯瞰し統制する立場として関与します。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 単なるレビューではなく、自ら現場に入り込み、方向性を決め切る役割です。 ※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

【具体的には】 次世代IVIシステムにおけるOS・ミドルウェア・BSP領域の開発リードを担当いただきます。単に動くものを作るだけでなく、製品としての「応答速度」「安定性」「拡張性」に責任を持ち、最高のユーザー体験(UX)を支える基盤を構築していただきます。 ●Android/Linuxプラットフォームの設計・実装(Kernel/Driver/HAL) ●SoCベンダー(Qualcomm等)提供のBSP適合およびカスタマイズ ●システムパフォーマンスの最適化(起動時間短縮、メモリ管理、省電力制御) ●AWS等を活用したCI/CD環境構築、自動テストパイプラインの運用・改善 ●新技術調査、アーキテクチャ刷新の提案、リファクタリング検討 ※担当領域に閉じこもらず、アプリ開発チームやハードウェア担当とも連携し、「どんなクルマを作りたいか」という視点を持って自律的に開発を推進していただきます。 ※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 【担当システム例】 Android Automotive OS基盤、Linux Kernel、Hypervisor、OTA(Over The Air)基盤、セキュリティモジュール、車載通信制御(CAN/Ethernetゲートウェイ) 【開発ツール】 ●構成管理ツール:Git(Gerrit, GitLab), SVN ●開発言語: C, C++, Python, Shell Script, (一部Java) ●インフラ: Amazon Web Service, Docker, Kubernetes ●開発手法: Agile (Scrum, Kanban) ●コミュニケーションツール: Slack ,Teams ●プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence等 ●その他: Jenkins, LAVA, Yocto Project

管理職として、以下の業務領域における決裁・組織マネジメント・技術戦略構築などをお任せする予定です。 ① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ② 車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ④ 生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ 過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 ※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

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

“クルマ×ソフトウェア”で、新しい移動体験(UX)を創りませんか?Hondaでは現在、コネクテッドカー向け車載インフォティメント(IVI)システムのアプリケーションおよびUI/UX開発を担うエンジニアを募集しています。自動車業界の経験は問いません。Webやスマホアプリで培った技術とセンスを活かし、クルマを「走るスマートデバイス」へと進化させたい方を歓迎します。 ※インフォテイメントシステム:自動車内で「情報(Information)」と「娯楽(Entertainment)」を提供する統合システムのことを指します。近年は、スマートフォン連携やクラウド通信などを活用し、クルマを「走るスマートデバイス」として進化させる中心的な技術領域です。 【具体的には】 次世代IVIシステムにおけるアプリケーション層およびHMI(Human Machine Interface)の設計・実装を担当いただきます。仕様通りに作るだけでなく、デザイナーや企画担当と共に「どのような体験がユーザーにとってベストか」を考え、形にしていただきます。 ●Androidネイティブアプリ(ホーム画面、設定、メディア等)の設計・実装 ●音声認識(Google Assistant等)やスマホ連携(CarPlay/Android Auto)を活用した機能開発 ●デザイン部門(和光研究所)と連携した、グラフィカルで直感的なUIの実装 ●ユーザーフィードバックやデータに基づいたUI/UXの継続的な改善(アジャイル開発) ●クラウド連携サービスのプロトタイピングおよび製品化 ※「アプリだけ作ればいい」という姿勢ではなく、車載特有の制約(安全性等)を理解し、ハードウェアやソフトウェアプラットフォーム担当とも連携して最適解を導き出す自律性が求められます。 ※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 【担当システム例】 ホーム画面アプリ、車両設定アプリ、オーディオ/ビデオプレイヤー、ナビゲーション連携、音声アシスタント機能、スマートフォン連携機能、インキャビンカメラ応用アプリ 【開発ツール】 ●構成管理ツール:Git(Gerrit, GitLab) ●開発言語: Java, Kotlin, Python, (一部C++) ●フレームワーク: Android Framework, Jetpack Compose, Flutter等 ●インフラ: Amazon Web Service (開発環境・データ連携) ●開発手法: Agile (Scrum, Kanban) ●コミュニケーションツール: Slack ,Teams ●プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence等 ●デザイン連携: Figma等

【仕事内容】 ① ビークルOS(車載OS)の開発 車両全体の知能化・自動運転化に向けて、複数のアプリケーションを安全かつ安定的に動作させるための「共通ソフトウェア基盤(OS)」=ビークルOSの開発を行います。 これは、PCやスマートフォンにおけるOS(LinuxやAndroidなど)に相当する存在で、車両における頭脳となるセントラルECUの中核を担うシステムです。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ② 車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種車載アプリケーション(例:車両運動制御、エネルギー管理、車内UX機能など)やサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 セントラルECUは、車両内の各ECUや外部クラウドと膨大なデータをやり取りする通信のハブでもあります。 そのため、通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、多種多様なプロトコルを統合し、安全かつ低遅延でルーティングするという、セントラルECU 特有の非常に難易度が高く面白い領域です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのセントラルECU向け最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ※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】 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

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

① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ※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。 ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ②車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ●生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ ●過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 ●テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 ●開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 【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

【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・戦略策定をお任せします。 ●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

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します ・ダイナミックマップの価値や将来に向けた技術展開の検討 ・静的情報(地図)と動的情報(自律センサーで検知した物標情報)を紐づける仕様書作成 ・AD/ADAS制御に活用するための情報演算アルゴリズムの仕様書作成 ・上記仕様に基づいたプロトタイプ開発 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。 【開発ツール】　 POS-LV、C、C++、QGIS、Python

【仕事内容】 ① ビークルOS(車載OS)の開発 車両全体の知能化・自動運転化に向けて、複数のアプリケーションを安全かつ安定的に動作させるための「共通ソフトウェア基盤(OS)」=ビークルOSの開発を行います。 これは、PCやスマートフォンにおけるOS(LinuxやAndroidなど)に相当する存在で、車両における頭脳となるセントラルECUの中核を担うシステムです。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ② 車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種車載アプリケーション(例:車両運動制御、エネルギー管理、車内UX機能など)やサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 セントラルECUは、車両内の各ECUや外部クラウドと膨大なデータをやり取りする通信のハブでもあります。 そのため、通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、多種多様なプロトコルを統合し、安全かつ低遅延でルーティングするという、セントラルECU 特有の非常に難易度が高く面白い領域です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのセントラルECU向け最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ※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】 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

【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)

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

【具体的には】 お客様の生活を豊かにするエネルギーV2Xエコシステム実現に向けて家電や電気設備など家庭・電気自動車で使用するエネルギーの可視化・最適な充給電制御システムの開発で必要となる ・上記システムに関連するスマートフォンアプリUI/UX設計及び検証・ハードとソフトウェアを統合したシステム実証実験　等 ※V2X(Vehicle-to-X)とは、電気自動車(EV)と家庭・社会インフラ(電力系統、クラウド、アプリ等)を通信でつなぎ、相互にエネルギー/情報をやり取りする仕組みです。本ポジションでは、主にV2H(Vehicle-to-Home:車から家へ電力を供給)およびV2G(Vehicle-to-Grid:車と電力系統の双方向連携)を含むユースケースを想定し、車両データや電力データ、ユーザーの利用動向をもとに、コネクテッドアプリ等を活用したスマート充電/充給電制御サービスの価値創出に取り組みます。 ※パートナー企業様との共同開発において、戦略検討段階から実証実験まで連携しながら業務推進いただきます。 ※業務上、海外現地法人・取引先等とのやり取りが発生します。 ※将来的には、海外駐在の可能性もございます。 ※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】 使用言語:Python or Java or JavaScript, SQL クラウド環境:AWS　バージョン管理ツール:Git or AWS(Codecommit) or SVN そのほか知識:Jira/Confluence,Docker,Shell,RESTfulAPI,RDBMS(MySQL),NoSQL DBMS 【推奨の資格】 AWS Solutions Architect

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・戦略策定をお任せします。 ●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

【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

【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

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・戦略策定をお任せします。 ●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

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

四輪事業の事業戦略・販売戦略の高度化に向けて、市場・顧客・競合環境や自社の強み・弱みを多角的に分析し、事業成長・販売強化につながる戦略オプションの立案を行います。 市場分析とデータ分析を融合させることで、グローバル四輪事業における意思決定の質向上と、事業・販売成長への貢献を目指すポジションです。 ①事業・販売環境の構造的解釈による事業成長・販売強化にむけた課題形成と筋の良い顧客ターゲティング ●事業部門や販売部門と密接に連携しながら部門が抱える問題を構造化し筋の良い課題形成 ●PEST・3C分析等の事業・販売環境の構造的な把握による事業成長・販売向上にむけた課題特定 ●マーケティングリサーチやWeb行動データ分析の推進を通じた顧客ニーズの把握や購買行動の理解 ②高度なデータ分析の企画とプロジェクトマネジメントを通じた分析価値の向上 ●ビジネス部門と部門内の複数のデータ分析チームと連携した分析プロジェクトの企画とマネジメント ●分析結果を多角的に組み合わせて戦略オプションとして協業部門に提言を行うためのストーリー作成 ※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 <プロジェクト概要> 日本はもとより北米・アジアを中心とするビジネス部門との協業体制で市場・顧客分析プロジェクトに参画いただきます。1つのプロジェクトは数か月～1年程度の期間で進行し、複数の分析テーマで構成されます。 チームメンバーは分析難易度やボリュームに応じて異なりますが、ロール毎に主メンバーとサポートメンバーで構成されます。 【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 ・オンラインサーベイ:SurveyMonkey, Qualtrics ・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 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)

<具体的な業務内容> 以下のようなADASカメラセンサに関する画像処理・AIモデルの設計業務に関する業務をお任せする予定です。 ・顧客からの要求仕様分析 ・機能実現性の検証 ・画像処理ライブラリーを使用した画像処理業務 ・画像システムのパイプライン設計 ・AIモデルの設計と単体評価 ・画像処理システムの設計評価 ・SoC評価ボードを使用した、システム評価 ●入社後すぐの業務 まずはご経験に合わせて、可能な範囲から先輩社員の業務引継ぎや外部ベンダーとの折衝を引き継いでいただきます。 入社5～12か月程度でPythonを使った画像処理・評価、Pytorchを使ったAIモデル作成・評価などは1人で進められるようになっていただくことを期待しています。 ●入社6か月～1年以降 業務に慣れてきましたら、設計報告書の作成など、上司や顧客に提出するデータやレポートをまとめていただきます。 新しいモデルを使った、新しい認識処理システムの評価なども進めて頂きます。 徐々に顧客との打ち合わせにも参加いただき、数年後にはプロジェクトリーダーとして全体の進捗管理などもお任せしたいと考えています。 <携わる製品の名称・特徴> 2輪車向けADAS ECU / カメラセンサ 【業務内容についての補足】 ・雇入れ直後:「求人内容」において、会社の定めた業務 ・変更後の範囲:会社の定める業務

<具体的な業務内容> 以下のような2輪車のシミュレーションに関する車両モデル・制御モデル・各種インファーフェース設計に関する業務をお任せする予定です。 ・2輪ADASシステムとシミュレーションの接続環境の構築 ・データセンターでのシミュレーションプラットフォームの展開作業 ・テストケース自動選定、テスト自動化 ・外部センサのモデル化 ・各アクチュエーターのプラントモデル・制御モデルのアップデート ・制御システムとの統合シミュレーション ●入社後すぐの業務 まずはご経験に合わせて、可能な範囲から先輩社員とのモデル作成や社内外の協力メンバーとの折衝を通じて業務習熟して頂きます。 入社3～5か月程度でMatlab/Simulinkを使ったシミュレーションモデルのアップデートなどは1人で進められるようになっていただくことを期待しています。 ●入社6か月～1年以降 業務に慣れてきましたら、設計報告書の作成など、上司や顧客に提出するデータやレポートをまとめていただきます。 徐々に顧客との打ち合わせにも参加いただき、数年後には販売先との折衝はシミュレーションプラットフォーム開発のリーダーポジションを担って頂きます。 <携わる製品の名称・特徴> 2輪ADAS ECU / 2輪車用統合シミュレーションプラットフォーム 【業務内容についての補足】 ・雇入れ直後:「求人内容」において、会社の定めた業務 ・変更後の範囲:会社の定める業務

【エンジニアリング領域】 ・製造業のお客様の商品企画・設計開発・研究開発部門に対して、デジタルを活用した製品・サービス開発の戦略策定、ロードマップ策定を行います。 ・戦略策定から、システムの導入、海外を含む各拠点へのロールアウトから業務定着の支援、システムの保守・運用まで、すべてのフェーズに対して一気通貫でのコンサルティング、実装支援を提供します。 【ソフトウェア/サービス領域】 ・自社の製品にデジタルによる付加価値を付けたいお客様や、ハードとソフト/クラウドを融合した新規サービスを開始したいお客様に対し、その実現を支援します。 ・製品/サービスの検討・推進、プロトタイピングやソリューションアーキテクチャーの検討・設計、及びソフトウェア開発まで一気通貫で提供します。

エンジニア職 顧客起点の経営変革が求められる現在、EY グローバルでも注力分野とされる Customer Technology 領域において、チームを新設しました。マーケティング、営業、カスタマーサービス、e コマースといった顧客接点業務の全体最適を図り、エンゲージメントの最大化と LTV(Life Time Value)向上を支援します。組織立ち上げフェーズならではの裁量とダイナミズムを享受しながら、専門家との協働を通じて実践的な知識を深め、キャリアの飛躍を実現できる機会です。 当チームは、絶え間ない市場環境の変化にさらされる顧客接点領域の変革をタイムリーかつ着実に実現すべく、コンサルティングとエンジニアリングを融合させ、顧客体験(CX)デザインからアーキテクチャ設計、ソリューション導入、継続的エンハンス支援まで、End to End で携わります。メンバーには、以下のいずれか、または複数の役割を担当いただきます。 ① アーキテクチャデザインと実現可能性検証 Sales & Commerce に関わる領域は複数の仕組みの融合によるエコシステムで構成されます。 CRM(顧客管理)を中心としながら、SFA、コンタクトセンター、eCommerce ストアフロント、マーケティングオートメーション、CDP/DMP なCustomerTech の核となるソリューション群と、クライアントの既存環境にある Enterprise アプリケーションとの連携を含めた整合が必要です。変革の目的達成に向けて、こ れら関連する仕組み全体のアーキテクチャの設計を的確に行い、検証を踏まえながら実現可能なアーキテクチャを立案します。 ② ソリューション導入と継続的エンハンス支援 採用するソリューションに関する専門的知識と技術力を活かして、要件定義から設計・構築/実装/テスト、移行・展開、業務定着まで一連の導入プロセスをリードします。 ソリューション導入がゴールではなく、その後も絶えず変化するビジネス環境に追従すべく継続的な進化が求められます。ビジネス要求に応じたタイムリーなエンハンスに伴走し、時にはカスタマージャーニーや業務プロセスにおけるあるべき顧客体験(CX)を UX/UI の専門家とともに仮説立案・検証を繰り返しながら、顧客体験(CX)および従業員体験(EX)の高度化を支援します。 ③変革を着実にリードするプロジェクト推進 ビジネス変革の目的に応じた最適なマネジメント手法(多くはアジャイルな手法との組み合わせ)を用いてプロジェクト全体の推進を担います。変革の構想段階から顧客意思決定層と議論を交わし、現場責任者から担当者まで複数部門にまたがり利害関係の異なるステークホルダーと密にコミュニケーションを取りながらプロジェクトの成功を主導します。