従業員数1000名以上 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

株式会社本田技術研究所

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

【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

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

【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

※ご経験に応じてお任せできる業務から担当いただきます。 ●ダイアグ通信(診断プロトコル設計・実装) 車両の健康状態を診断し、OTAの成否を左右する「診断通信」の要件定義と実装サポート。 UDS(ISO14229)や、最新の車載診断規格であるSOVD、DoIP(Ethernet経由の診断)の仕様策定。 ●ネットワーク機種開発(車両導入・実機適合) 開発中の新型車両(機種)に対し、ネットワーク仕様を最適化し、実機での通信品質を担保。 各ECU間の通信タイミング設計、バス負荷率の計算・最適化、実車を用いた通信ログ解析と不具合修正。 ●ネットワーク共通仕様策定(アーキテクチャ設計) 特定の車種に閉じない、次世代プラットフォーム(Gen4等)全体の通信プロトコル・トポロジーの標準化。 車載Ethernet(SOME/IP等)の導入、セキュリティプロトコル(TLS/IPsec)の共通要件定義、低消費電力管理(スリープ/ウェイク)の策定。 ●ネットワーク開発環境構築、開発プロセス構築(DX・自動化) ネットワーク開発のスピードを最大化するための、検証環境および開発プロセスのデジタル化。 Vector系ツール(CANoe等)**やHILSを用いた自動検証システムの構築。 生成AIを活用した仕様書作成やコード生成プロセスの導入。 ※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

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 「事故に遭わない社会」を実現するため ・世界中のお客様に「安心して自由に移動する喜び」をお届けするための先進運転支援システム/自動運転システム領域 「つながる技術」でお客様に新しい「喜び」をお届けるするため ・モビリティの新しい可能性を探究し続け社会に役立つ次世代の商品・サービスをつくるためのコネクテッド領域 "Blue Skies For Our Children(子供たちに青空を)"を実現するため ・2030年までに商品ラインアップにおける販売数の3分の2をゼロエミッションビークルに置き換えるための電動車研究・開発領域 ・最適な電子制御システムを構築し継続的かつタイムリーに市場投入できる技術開発を行うためのプラットフォーム開発領域における募集となります。 いずれもモビリティの新しい可能性を探究し続け社会に役立つ次世代のクルマをつくるための仲間の募集です。今回は、さらなるイノベーションを巻き起こすため、自動車業界以外の方も歓迎です。様々な英知を結集し、大阪からこれまでにない新しいHondaをつくりあげましょう。 【具体的な業務内容】 ・デジタルキー研究開発 ・ソフトウェアプラットフォーム開発 ・統合ECUや各種制御ECU開発 ・IVI(車載インフォテイメントシステム)/テレマティクスユニットシステム研究開発 ・運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化・ビークルダイナミクス制御領域) ・バッテリー電動車(BEV)/ハイブリッド車(HEV・PHEV)/燃料電池自動車(FCV)を含む次世代車両のパワートレイン制御開発 ※応募いただいた後に、ご経験・スキルを拝見してご案内をさせていただきます。 ※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。

株式会社本田技術研究所

●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

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

【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

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio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 Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ●AIセキュリティガバナンス構築 上記に伴う研究開発業務、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。また、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】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

●部門(領域)の役割 Hondaのソフトウェア商品開発の一翼を担う「SDV商品サービス開発室 デジタルラボ」はHondaの独自アセットや世の中の先進IT技術を賢く活用して新たな顧客価値に繋がる四輪車向けのデジタルプロダクトを創出することを目指しております。 Honda独自の車両情報データや搭載されたハードウェアを生かし、お客様の体験価値の向上につながるアイデアを自由に発想し、スピーディーにプロトタイプの開発と検証につなげています。また、世の中の先進IT技術のリサーチを行い、新たな顧客価値探索にも取り組んでおります。 ・四輪製品価値向上に貢献するコネクテッド、デジタルサービスの新規アイデアの創出・プロトタイプ提案 ・顧客価値仮説に基づく新サービスのスピーディーな企画立案とプロトタイプ・MVP開発 ・市場トライアルを通して高速で仮説検証のPDCAを推進 ・市場でのアジャイルな継続改善 上記を通して顧客の体験価値を継続的に向上させ、SDV事業やライフサイクルビジネス全体の向上に貢献することを目指しております。 【任せる業務】 ●プロダクト企画チームやUXデザインチームと直接連携したアプリの開発推進 ●継続的なアプリの機能追加・品質改善の実行と、それを実現する開発プロセスの改善・ソリューションの構築 ●プロトタイプ開発やPoCの迅速な計画と実行 【フェーズごとの業務内容】 下記業務をアジャイル開発プロセスで進めていただきます。 ●企画フェーズ サービス設計のフェーズからプロダクトチームやUXデザインチームと共に、車両データやユーザーデータ、市場のニーズを元にHondaの数あるモビリティを対象としたデジタルサービスのプロトタイプやPoCを自らの手で開発していき、顧客価値を検証していきます。 ●開発フェーズ 試作開発の前段階における検証やデモンストレーションなどのPoCで検証されたサービスに対して開発メンバーとして、リリースに向けた実装を進めていきます。MVPを意識してスピーディーにリリースを行うことが求められます。 ●運用フェーズ DevOps技術を用いて、リリース後もお客様の価値向上を目指し、サービスの継続的開発を行っていきます。 ※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。 【開発環境】 ※一部の事例であり、プロダクトによって異なる場合があります ●Android ・プログラミング言語:Kotlin, Java ・アーキテクチャ: MVVM ・非同期処理:Kotlin Coroutines, RxJava2 ・通信: Retrofit2,OKHttp3, gRPC ・DI: Dagger2 ・UI: Jetpack Compose ・CI/CD: GitHub Actions ・その他: Gradle,Firebase, Espresso, MagicPod ●iOS ・プログラミング言語: Swift ・アーキテクチャ: MVVM,Redux ・非同期処理: Combine ・通信: gRPC ・DI: Dagger2 ・UI: SwiftUI, UIKit ・CI/CD: Bitrise, GitHub Actions ・その他: Swift Package Manager, CocoaPods, XcodeGen, SwiftGen, Firebase, MagicPod ●Kotlin Multiplatform ●Unity ●Flutter 【利用ツール】 Notion, Slack, Google Workspace, Miro,Figma, Teams, JIRA, Confluence, など

株式会社本田技術研究所

※ご経験に応じてお任せできる業務から担当いただきます。 ●ダイアグ通信(診断プロトコル設計・実装) 車両の健康状態を診断し、OTAの成否を左右する「診断通信」の要件定義と実装サポート。 UDS(ISO14229)や、最新の車載診断規格であるSOVD、DoIP(Ethernet経由の診断)の仕様策定。 ●ネットワーク機種開発(車両導入・実機適合) 開発中の新型車両(機種)に対し、ネットワーク仕様を最適化し、実機での通信品質を担保。 各ECU間の通信タイミング設計、バス負荷率の計算・最適化、実車を用いた通信ログ解析と不具合修正。 ●ネットワーク共通仕様策定(アーキテクチャ設計) 特定の車種に閉じない、次世代プラットフォーム(Gen4等)全体の通信プロトコル・トポロジーの標準化。 車載Ethernet(SOME/IP等)の導入、セキュリティプロトコル(TLS/IPsec)の共通要件定義、低消費電力管理(スリープ/ウェイク)の策定。 ●ネットワーク開発環境構築、開発プロセス構築(DX・自動化) ネットワーク開発のスピードを最大化するための、検証環境および開発プロセスのデジタル化。 Vector系ツール(CANoe等)**やHILSを用いた自動検証システムの構築。 生成AIを活用した仕様書作成やコード生成プロセスの導入。 ※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

株式会社本田技術研究所

●部門(領域)の役割 Hondaのコネクテッドソリューション開発部門は、年間で世界3,000万人にも及ぶホンダのお客様に対してコネクテッドサービスの新価値サービスの提供を通し、「Hondaならではのモビリティの拡がりによる価値創造」を進めており、2030年までに車両と一体で実現するデジタルサービスプラットフォームを世界一の品質と効率でアジャイルに提供し続けることを実現すべく日々の開発に取り組んでおります。 その中で、当領域ではビジネス部門、車両開発部門、その他関連部門連携部門と連携し、最適な開発手法(WF / スクラム etc)を選択し、開発・運用を推進しております。 ●任せる業務の概要 Hondaの数百万台規模のコネクテッドサービス・デジタルサービスを支える大規模システムのバックエンドエンジニアとして、クラウド基盤・API・データ連携機能の開発/DevOpsをリードしていただきます。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・コネクテッドサービスを支えるバックエンドシステムの設計・開発・運用 ・車両データとリアルタイムで連携するクラウド基盤およびAPIの開発 ・モバイルアプリや外部サービスと連携するデータ処理・連携機能の実装 ・大規模データ・高トラフィック環境におけるパフォーマンス最適化および可用性向上 ●期待する役割 単なる実装にとどまらず、設計・開発・運用まで一貫して関与し、DevOpsの考え方に基づいた継続的なサービス改善と価値提供の最大化を担っていただくことを期待します。 ●キャリアパス 現場のエンジニアとして経験を積んだ後、スペシャリストもしくはマネージャーとしてキャリアアップが可能です。 ●使用ツール/開発言語など ・量産環境:AWS、Google Cloud ・使用ツール:Jira/Confluence,Teams,Slack、各種AI、CICD、VSCode

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

株式会社本田技術研究所

【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

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】 ●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

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

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

●部門(領域)の役割 Hondaのコネクテッドソリューション開発部門は、年間で世界3,000万人にも及ぶホンダのお客様に対してコネクテッドサービスの新価値サービスの提供を通し、「Hondaならではのモビリティの拡がりによる価値創造」を進めており、2030年までに車両と一体で実現するデジタルサービスプラットフォームを世界一の品質と効率でアジャイルに提供し続けることを実現すべく日々の開発に取り組んでおります。 その中で、当領域ではビジネス部門、車両開発部門、その他関連部門連携部門と連携し、最適な開発手法(WF / スクラム etc)を選択し、開発・運用を推進しております。 ●任せる業務の概要 Hondaのコネクテッドサービスおよびデジタルサービスにおけるスマートフォンアプリのエンジニアとして、ユーザー接点となるアプリケーションの設計・開発をリードしていただきます。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・ユーザー接点となるスマートフォンアプリ(iOS / Android)の設計・開発 ・アプリストア配信・運用(CI/CD、クラッシュ解析、A/Bテスト等) ・ユーザー行動分析に基づく機能改善・UX最適化の推進 ・バックエンドAPIおよびクラウド基盤と連携したデータ通信・同期処理の設計・実装 ・車両連携機能やコネクテッドサービス機能を外部アプリから利用可能にするSDKの設計・開発 ●期待する役割 単なる画面実装にとどまらず、ユーザー体験(UX)を意識した機能設計・改善、バックエンドや車両データと連携したアプリケーション開発まで一貫して関与し、プロダクト価値の最大化を担っていただくことを期待します。 また、DevOpsの考え方に基づき、リリース後の利用状況やユーザーフィードバックを踏まえた継続的な改善を行い、グローバルに展開されるコネクテッドサービスの進化・推進を期待します。 ●キャリアパス 現場のエンジニアとして経験を積んだ後、スペシャリストもしくはマネージャーとしてキャリアアップが可能です。 ●使用ツール/開発言語など ・量産環境:AWS、Google Cloud ・使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI、CICD、VSCode、Xcode、AndroidStudio

株式会社本田技術研究所

※ご経験に応じてお任せできる業務から担当いただきます。 ●ダイアグ通信(診断プロトコル設計・実装) 車両の健康状態を診断し、OTAの成否を左右する「診断通信」の要件定義と実装サポート。 UDS(ISO14229)や、最新の車載診断規格であるSOVD、DoIP(Ethernet経由の診断)の仕様策定。 ●ネットワーク機種開発(車両導入・実機適合) 開発中の新型車両(機種)に対し、ネットワーク仕様を最適化し、実機での通信品質を担保。 各ECU間の通信タイミング設計、バス負荷率の計算・最適化、実車を用いた通信ログ解析と不具合修正。 ●ネットワーク共通仕様策定(アーキテクチャ設計) 特定の車種に閉じない、次世代プラットフォーム(Gen4等)全体の通信プロトコル・トポロジーの標準化。 車載Ethernet(SOME/IP等)の導入、セキュリティプロトコル(TLS/IPsec)の共通要件定義、低消費電力管理(スリープ/ウェイク)の策定。 ●ネットワーク開発環境構築、開発プロセス構築(DX・自動化) ネットワーク開発のスピードを最大化するための、検証環境および開発プロセスのデジタル化。 Vector系ツール(CANoe等)**やHILSを用いた自動検証システムの構築。 生成AIを活用した仕様書作成やコード生成プロセスの導入。 ※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

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

【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