機械学習・データ活用 Unreal EngineのITエンジニア求人・転職情報

SUBARUの次世代AD/ADAS(自動運転・運転支援システム)における、ドライバーの「感性」を科学的に分析し、安心と愉しさを最大化するHMI(ヒューマン・マシン・インターフェース)の先行研究開発をお任せします。 <具体的には> 以下自動運転に関する機能開発業務をお任せいたします。 ①次世代HMIの企画・機能提案 ・ドライバーモニタリングシステム(DMS)等を活用した、ドライバーの視線・疲労・覚醒状態の推定アルゴリズムの研究。 ・自動運転と手動運転の切り替え時における、最適な通知・表示方法(視覚・聴覚・触覚等)の考案。 ②人間工学・生理指標に基づく分析と実証 ・視線計測装置や心電・脳波等の生理計測ツールを用いた、運転負荷の定量評価およびモデル化。 ・渋谷拠点(SUBARU Lab)等でのプロフェッショナルな知見を活かした、人体の生態系に関する高度な人間工学研究。 ③ソフトウェア実装とプロトタイプ開発 ・C/C++、Python等を用いたHMI制御ロジックのコーディング。 ・表示デバイス(メーター、HUD等)へのUI実装およびリアルタイム制御の構築。 ④実車を用いた検証・評価 ・自ら試験車両を運転し、提案したHMI機能が実環境でどのように機能するか、感性評価とデータ分析を繰り返す現場検証。 <使用言語/環境/ツール等> ・言語:Matlab、Simulink、SysML、UML、Python、Javascript、C/C++ ・ツール:Unreal Engineなど仮想空間構築環境、Android Studio、Flutterなどスマホアプリ開発環境 ・その他:ECU開発環境知識等 【取り扱っていただくプロダクト/技術】 ・将来のSUBARU車に広く搭載される自動運転車両のHMI SUBARUが自動運転に取り組む理由は単に利便性向上の為ではありません。 クルマの進化のみで安全な社会は形作れません。 人とクルマが協調し、人の能力を最大限引き出すことで安心できる安全な交通環境が実現できると私たちは考えています。 自動運転はその人の能力を最大限引き出す為の重要な手段だと捉えて開発に取り組んでいます。 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

製造業×生成AIの新規プロダクト開発・PoC検証のど真ん中で手を動かすポジションです。 主な業務: ・顧客課題のヒアリング → 要件定義 → 技術調査 → プロトタイプ実装 → 検証 → レポーティングを一貫して担当 ・RAGシステムの設計・構築(ドキュメント検索、ナレッジベース活用など) ・LLMを組み込んだプロダクトの開発・改善(APIインテグレーション、プロンプト設計含む) ・製造業向けユースケースの探索・仮説検証・PoC推進

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。 SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。 ●このポジションのミッション 一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。 目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。 人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、 AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。 開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。 現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。 ●最初に取り組んでいただきたいこと まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。 ・Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握 ・Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理 ・未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認 ・Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理 これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。 技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。 ●主な業務内容 ①SENXYA DBのProduct Ownership 社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。 「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。 ②AI Native Development AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。 人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。 ③Data Infrastructure 案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。 「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。 ④SENXYA AI / AI Agent 見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。 将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。 ⑤Digital Twin 3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。 ⑥Physical AI / Robotics その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。 このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。