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

【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

●企業・業務概要 KDDIのグループ会社として、DX化、業務効率化など、中堅・中小企業がオフィス環境で抱える課題に対して、通信を軸にオフィスに関わるソリューションをワンストップでご提供しています*1。顧客のビジネスモデルや事業特性に応じた仮説型提案や、顕在・潜在課題に対する一元的なソリューション提案でお客さまの経営・事業レベルの課題解決に導きます。 *1 経済産業省が定める「DX認定制度」においてDX認定事業者として正式に認定 ●当社のミッション|「はたらく未来を変えていく。」 人手不足など、課題を多く抱える中堅・中小企業に対し、オフィス環境・インフラ環境の整備など、ワンストップでお困りごとを解決することで、お客さまの「はたらく未来を変えていく。」ことがミッションです。 はたらく環境は、企業の競争力や、社員のはたらきがいにも関わる、経営の重要事項といえます。日本の大部分を占める中堅・中小企業が主要なお客さまだからこそ、私たちの仕事は、日本の経済を明るくするポテンシャルを持っている。そんな私たちと課題意識を共有し、つくりがいがある未来の実現をともに目指していただける方からのご応募をお待ちしています。 ●携わることができる分野 ネットワーク/クラウド/音声/モバイル/オフィスソリューション ●業務内容 ニーズを正しく捉えた本質的な課題解決に向けて、営業担当者とともにお客さま企業の経営層やさまざまな部門へ直接ヒアリングを行い、提案を行います。KDDI各種サービスに加え、インフラ/クラウド/音声/オフィス環境向けの商材など取り扱い製品やサービス提案方法は多岐に渡ります。提案(プリセールス)から構築・納品(インテグレーション)まで一貫して携わることで、技術力や専門的なスキルのほか、対話力や交渉力、プロジェクト管理能力、調整力が身につきます。 ※本ポジションは宿泊を伴う出張が発生する場合があります ●業務内容詳細 1.仕事の流れ A)プリセールス →商談は訪問とWEB。その割合は訪問5割、WEB5割ほどです。※チームの配属によって異なります。 B)ポストセールス(プロジェクトリーダー(PL)として案件管理) └詳細要件定義、基本設計書、運用計画書　等 └コンフィグ、検証計画書 └作業計画書 └構築 ご入社後のフォロー体制について 当社では、あなたの成長を会社全体でサポートします。入社直後から体系的なステップを踏み、短期間で最前線のプロジェクトで活躍できる環境を用意しています。 【STEP 1】土台構築期(入社直後～3ヶ月):確かな基礎知識を習得 まずは、お客さまへの提案・導入に不可欠な「通信インフラの基礎」と、KDDIグループが提供する「主要ソリューション(特に音声分野)」についての知識習得に注力いただきます。OJTに加え、最新技術や商材に関する社内勉強会や豊富な研修ビデオを活用し、体系的に学習できます。フォロー体制も整えられており、配属チームのリーダーや先輩社員が定期的な1on1を実施。質問しやすい環境で、不安なくスキルアップに専念できます。 【STEP 2】実務挑戦期(3ヶ月～1年):SEとしてのデビュー 基礎知識を習得後、いよいよ実務デビューです。先輩社員のサポートのもと、電話やインターネットなど基礎的な分野の提案・構築からスタート。アカウント営業担当者と同行し、お客さまからのヒアリングを通じて、「顧客課題の要件定義」のプロセスを実践的に学びます。この期間で、SEとして不可欠な提案書作成スキルや、お客さまへのヒアリング・コミュニケーションスキルを磨きます。 【STEP 3】成長期以降 ⚫︎キャリアパス 「プロフェッショナル」と「マネジメント」の2つのキャリアステップがあります。 ⚫︎プロフェッショナル プリセールス/インテグレーションのスペシャリストとして、より大規模、複雑性の高い案件を担当して頂きます。 ⚫︎マネジメント 管理職として、SE組織のマネジメントを担って頂きます。 あくまでも一例ですが、入社後1年～3年目は一般メンバーとしての案件対応、3年目~5年目にはチームを牽引するリーダー、リーダーを数年経験後はプロフェッショナルorマネジメントとして組織全体を牽引する人材としてご活躍頂きたいと考えています。 配属先について 配属先部署は、SE部隊として営業部門の営業活動サポート、及びプロジェクト型案件の構築を行う専任部隊となります。配属先はおよそ15名の組織となります。 ●従事すべき業務の変更の範囲 (変更の範囲)会社の定める業務

【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 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

【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

≪業務概要≫ 四輪向けの高圧バッテリ制御開発において管理職としてマネジメントもしくは技術スペシャリストとして技術テーマを牽引頂くポジションです。 バッテリハードウェア開発部門を中心とした関連部門と連携しながらバッテリ制御技術を開発いただくことを期待しています。 また、当該領域における技術戦略立案の業務を担っていただき、ユーザーに価値を提供するための最上流のフェーズでご活躍いただきたいと考えております。 ≪業務詳細≫ ※以下におけるマネジメントや技術テーマの牽引をお任せします。 (1)ユーザーが安心安全に使うためのバッテリ制御開発 ・四輪へ適用するバッテリの状態推定などの制御ソフトウェア設計/テスト ・制御コンセプトの立案やMatlab/Simulinkを使用した仕様作成、xILSや実機を活用したテスト (2)2次利用などを見据えたバッテリ制御 技術の先行開発 ・AIやデータを活用したバッテリ 制御ソフトウェアの設計/テスト ・制御コンセプトの立案やMatlab/Simulinkを使用した仕様作成、xILSや実機を活用したテスト ※ご経験が生かせる領域から中心にお任せする予定ですが、業務習熟の上、V字工程の自社内で担っている開発工程を一気通貫でご担当いただくことができます。 ※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。 【対象システム/コンポーネント例】 ●パワートレイン統合制御システム/熱マネジメントシステム/充給電マネジメントシステム 等 ●モータ/インバータ/バッテリー/エンジン/トランスミッション 等 ※上記は当該組織における担当領域を示しております。今回の求人においてはモーターやバッテリー領域をお任せする予定です。 【開発ツール】 C言語、HILSシステム(dSPACE,DENSO TEN,A&D)、Matlab、Simulink、HILS、JMAG RT、INCA、CANape、 CANalyzer、 サーバ/スマホアプリ開発ツール、Doors、 PREEvision、 JIRA/Confluence、 オシロスコープ、 ホンダ専用ツール群、 一般的PCソフト (Excel, Powerpoint, Word)

【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 AI、制御、センサー処理など多岐にわたるコンポーネントが連携する自動運転システムにおいて、「意図した機能の商品性」、「安全性」と「拡張性」とを両立する全体アーキテクチャ及びシステム振舞いを描きます。SOA(サービス指向アーキテクチャ)の導入や、次世代電子プラットフォームの構想、自動運転/運転支援を実現する機能の定義と振舞いの設計に携わります。 ・自動運転システムの全体ソフトウェアアーキテクチャ設計・要件定義 ・意図機能を実現するシステム振舞い設計・機能要件定義、妥当性検証 ・システムの安全設計(機能安全・SOTIF等のリスク分析及び安全機構の設計)・検証 ・各機能モジュール間のインターフェース設計および通信プロトコル策定 ・レガシー資産の刷新およびモダナイゼーションの推進(SOA化) ※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】 SysML/UML tools (Enterprise Architect, Cameo Systems Modeler等), Jira, Confluence, GitHub 等

●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

※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)の調査に加え、VoCや市場/競合分析に基づくユーザーニーズの予測・仮説立案を行い、ユースケースから逆算した次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値(電力・熱・起動時間・安全要求等)に基づき、車両/ECUシステムからSoCへのトレーサビリティを意識した要求仕様書の作成、およびアーキテクチャ開発(ハード/ソフトウェア) ● AIワークロード(モデル種類・性能・スケーラビリティ)の定義と評価を通じたNPUの最適化(ハード/ソフトウェア) ● OEMにしかできない・OEMならではのHondaスペシフィックな数10億Gateの大規模カスタムSoC(独自機能・低消費電力・高性能)の開発 ● 車載半導体領域における差異化要素であるAI・画像処理技術・高速インターフェース技術の開発 ● 既存のSoC開発スタイルに捉われず、最先端の開発環境をゼロベースからの立ち上げ、SoC開発を支える開発基盤の構築、EDA導入戦略の立案 ●完成したSoCに対する機能・性能・信頼性評価プロセスの構築(実機評価、TEG/ATE等を活用した特性評価・使いこなし)、および開発・評価環境の構築(ハード/ソフトウェア) ●カスタムSoC開発における半導体パッケージ領域の企画・設計検討および、SoCメーカーやOSAT等エコシステムと連携した開発推進 ※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】 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

【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)の調査に加え、VoCや市場/競合分析に基づくユーザーニーズの予測・仮説立案を行い、ユースケースから逆算した次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値(電力・熱・起動時間・安全要求等)に基づき、車両/ECUシステムからSoCへのトレーサビリティを意識した要求仕様書の作成、およびアーキテクチャ開発(ハード/ソフトウェア) ● AIワークロード(モデル種類・性能・スケーラビリティ)の定義と評価を通じたNPUの最適化(ハード/ソフトウェア) ● OEMにしかできない・OEMならではのHondaスペシフィックな数10億Gateの大規模カスタムSoC(独自機能・低消費電力・高性能)の開発 ● 車載半導体領域における差異化要素であるAI・画像処理技術・高速インターフェース技術の開発 ● 既存のSoC開発スタイルに捉われず、最先端の開発環境をゼロベースからの立ち上げ、SoC開発を支える開発基盤の構築、EDA導入戦略の立案 ●完成したSoCに対する機能・性能・信頼性評価プロセスの構築(実機評価、TEG/ATE等を活用した特性評価・使いこなし)、および開発・評価環境の構築(ハード/ソフトウェア) ●カスタムSoC開発における半導体パッケージ領域の企画・設計検討および、SoCメーカーやOSAT等エコシステムと連携した開発推進 ※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】 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

【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

DX推進の主要施策として基幹システム刷新とデータ分析基盤構築のプロジェクトがグローバルで本格稼働しており、AI/IoTを最大限活用したBPRに向けた組織体制の強化が求められています。この職種では、海外グループ会社を含めた当社グループ会社と連携をしながら、グループ横断の基幹システム導入ならびにデータ活用推進をご担当いただきます。入社直後は、現在進行中の基幹システム統合プロジェクトの一員として、社内外のプロジェクトメンバーと共に幅広い業務をご担当いただきます。 【担当職務】 ・アプリケーション戦略(アプリケーションアーキテクチャ・データアーキテクチャ)の策定と実装 ・戦略に基づく新規IT施策の企画立案、プロジェクト立上げ、実行マネジメント ・ビジネスに有効活用するためのデータ統合・活用方法の設計と実現 ・現場から求められるDX要件に対するソリューション策定と実現 ・グローバルシステムの運用・管理ガバナンス策定 ・M&A案件発生時の方針策定と実行マネジメント 従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般 <富士フイルムについては以下をご参照ください> ・富士フイルムグループ紹介動画(※音声が再生されます) https://youtu.be/TuLkE-elaL0?si ・富士フイルム グループパーパス(※音声が再生されます) https://youtu.be/EEtolzWAlKE ・富士フイルムグループ紹介 https://holdings.fujifilm.com/ja/about ・富士フイルムグループの価値創造 https://ir.fujifilm.com/ja/investors/value.html <関連技術・事業については以下をご参照ください> ・未来を創るDX戦略:富士フイルムの挑戦(※音声が再生されます) https://youtu.be/uxAKDlKvTP0 ・富士フイルムグループのデジタルトランスフォーメーション(DX) https://holdings.fujifilm.com/ja/about/dx ・DX銘柄2026に選出されました https://holdings.fujifilm.com/ja/news/list/2111

【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。 【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 ※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

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 【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。 ※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

四輪向け車体電装領域の制御ソフトウェア開発をお任せいたします。 【具体的には】 ※ご経験/スキル/志向に応じて以下いずれかの業務をお任せいたします。 ●クロスドメイン制御システムにおける ・システムコンセプト設計・アーキテクチャ策定及びその具現化と実車検証 ・お取引先様と連携した制御ソフトウェアの設計 ・次世代の研究や技術探索 ※クロスドメイン制御とは・・・(例)内外装システムと安全システムのソフトウェア要求を統合し、最適な制御を行います。 ※関連開発部門やデザイン部門、お取引先との密な協調による連携業務を行います。 ●各電装部品の制御システムにおける ・システム要求に基づいた制御コンセプトの構築、及び要求仕様の策定 ・アーキテクチャ設計、ソフトウェア仕様の設計、及び検証・テスト業務 ・制御アルゴリズム/制御機能の設計および検証 ※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。 【コンポーネント例】 サンルーフ/ワイパー/エアコン/ヒーター/シート/パワーウィンドウ/ドアミラー/パワースライドドア/オートライトセンサー等 【開発ツール】 Matlab、Simulink、MBSE、MBD系ツール(Enterprise Architect、Rapsodyなど)

【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 【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 ※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】 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

【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】 ●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

【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 AI、制御、センサー処理など多岐にわたるコンポーネントが連携する自動運転システムにおいて、「意図した機能の商品性」、「安全性」と「拡張性」とを両立する全体アーキテクチャ及びシステム振舞いを描きます。SOA(サービス指向アーキテクチャ)の導入や、次世代電子プラットフォームの構想、自動運転/運転支援を実現する機能の定義と振舞いの設計に携わります。 ・自動運転システムの全体ソフトウェアアーキテクチャ設計・要件定義 ・意図機能を実現するシステム振舞い設計・機能要件定義、妥当性検証 ・システムの安全設計(機能安全・SOTIF等のリスク分析及び安全機構の設計)・検証 ・各機能モジュール間のインターフェース設計および通信プロトコル策定 ・レガシー資産の刷新およびモダナイゼーションの推進(SOA化) ※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】 SysML/UML tools (Enterprise Architect, Cameo Systems Modeler等), Jira, Confluence, GitHub 等

モビリティ価値を最大化するSDVの世界観を早期実現するため、以下の業務を関連部門や協力会社と連携して担当いただきます 。 ●車両データ収集基盤およびデータ利活用アプリケーションの開発基盤設計 ●単一機能に留まらず、車両1台やクラウドとの連携を見据えた最適なデータアーキテクチャの策定 ●車両から取得したデータを価値へ変換するためのECU内およびシステム横断的なデータ構造設計 ●OSSやコンソーシアムへの仕様提案・コントリビューション 【開発ツール】 ・プロジェクト管理: GitHub Issue ・開発言語: C++, Python ・自動試験フレームワーク: Robot Framework, Google Test, GitHub Actions ・静的解析ツール: (BlackDuck, Coverity, C++test, QAC) ・各種AIフレームワーク

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

【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

【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

【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】 ※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 ・制御アルゴリズムの構築: 多様な物体操作を実現するためのロボットアームや多指ハンド等の動作計画・制御技術開発 ・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、提供価値のPoC(Proof of Concept:概念実証)。 ※学会への参加の機会もございます。 ※国内外の社内関連部署や海外の研究所との連携もございます。 ※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。 【使用ツール】 ・設計/シミュレーション ROS(Robot Operating System)、Linux 等 ・言語 C++、C、Python 等

【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

【具体的な仕事内容】 顧客起点のソフトウェアデファインドな開発へHonda全体を変革していくことを目指し、CXストラテジストとして、デジタルプロダクトのCX戦略をリードしていただきます。 『「移動」と「暮らし」の価値創造』の実現に向けて、デジタルサービスを活用した移動(運転など)と暮らしのアップデートを目指します。 ●業務例 1.調査・分析・施策設計 ・競合や業界全体の動向の構造的な分析、外部環境を踏まえた自社の方向性の言語化 ・市場・顧客調査を踏まえた顧客課題・ニーズの特定と優先順位付け ・顧客セグメントを適切に切り分け、ターゲットに対する訴求ポイントの言語化 ・市場に対する仮説を立てた上で、施策の設計 2.リリース後の分析・改善・継続施策の検討 ・販売データや顧客データを分析し、課題や成功要因を特定する ・顧客データベースを活用し、属性・行動ベースのセグメント施策を実行する 具体的には、 北米拠点のCXリサーチャー・CXデザイナーや、データ分析部門等と連携しながら、顧客の声、製品データを収集・分析し顧客課題・ニーズを探索します。その上で、顧客ニーズを満たすデジタルプロダクトの開発を実現するため、プログラムマネジメントチームをはじめとする各種ステークホルダーと連携し、戦略の推進を担います。 ※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。

【具体的には】 キャビン(=コクピット)を構成するディスプレイ製品の商品価値向上に向けて以下業務をお任せします。 新たなHMI/UI研究・開発 ・GUI/各種認識技術(音声、ジェスチャー、視線等)の活用 要求仕様への落とし込み ・お客様のニーズとメンタルモデル(インサイト/潜在ニーズなど)の把握 ・上記内容や、世の中の技術トレンド、車の機能を踏まえた、要求仕様への落とし込み ・人の特性研究、モックアップを用いた被験者検証、市場のお客様の声の製品へのフィードバック ※アジャイル/ウォーターフォールプロセス双方を織交ぜながら進めていきます。 製品作りこみ ・協力取引先様と協調しながら製品の作りこみ ・机上検証、実車、実環境での検証を実施 ※海外拠点との協調や海外での調査・テスト等も数多くあり、業務内容に依っては海外出張の機会が与えられ、現地ユーザーの声に直接触れながら製品の開発を推進できます。 ※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。 【ご担当コンポーネント・システム例】 ・ディスプレイオーディオ(Google Automotive Services採用) ・スクリーンオーディオ ・メーター ・ヘッドアップディスプレイ　等 【開発ツール】 画面遷移・デザインオーサリングツール ・Adobe Photoshop, Illustrator, After Effect, Axure, XD ・Rightware Kanzi、Candera CGI Studio、Figma　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 自動運転の高度化に伴い、車載SoCの処理能力を極限まで引き出すことが求められています。限られたハードウェアリソース(電力・熱・演算能力)の中で、最先端のAIアルゴリズムをリアルタイムに動作させるための、システム設計・実装・最適化 をリードしていただきます。 ・NVIDIA/Qualcomm等の次世代SoC向けソフトウェアアーキテクチャ設計・実装 ・GPU/DSP/NPUを用いたAIモデル・アルゴリズムの高速化・最適化 ・OS(Linux/QNX)・ドライバ・ミドルウェア層のパフォーマンスチューニング ・マルチコア/メニーコア環境下での並列処理実装 ※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++ , CUDA, Linux, QNX, RTOS, Jenkins, GitLab CI/CD 等

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