埼玉県 GitLabのITエンジニア求人・転職情報

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 最新のAI技術をもとに、モビリティ開発プロセスの変革(仕様駆動開発)をリードする業務 ・顧客課題の整理(顧客とのコミュニケーション、要件への落とし込み) ・技術リーディング(技術的知見を活かして最適な解決手段の選択) ・チームリーディング(チームを統括し、チーム全体の業務を推進) ※数名規模のチームを統括し、お客様と協力しながら、AIエージェントによるコード生成や自動検証など、新たなモビリティの開発スタイルを創り上げる ●開発環境・商材の説明・関連URL 【AI技術要素】 Anthropic Claude, M365 Copilot など(特定の製品に限らない) 【車載アプリケーション/プラットフォーム環境】 ・開発言語:C/C++、Python、Matlab/Simulink、Java 、JavaScript、HTML、Unity等 (上記のいずれ使用するかは、開発対象のソフトウェアにより異なります) 【本田技研工業株式会社様と戦略的パートナーシップについて】 https://www.scsk.jp/news/2023/pdf/20230707.pdf 【当社はHonda Racing(HRC)のスポンサーとして、モータースポーツ活動を支援しています。】 Honda.Racing - The official home of Honda Racing ●研修 ITエンジニアとしての教育プログラム、モビリティ専門教育カリキュラムの中から必要に応じて研修に参加・受講いただきます。IT技術やモビリティに関連する様々な技術(ネットワーク、セキュリティ、Agile開発、AI、CI/CD、A-SPICE、クラウド など)、英語やビジネススキルの学習機会も積極的に提供します。

株式会社SI&C

●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●サーバ構築、性能改善 ●システム基盤の方式設計、技術調査、環境構築 【プロジェクト例】 ●製造業界クラウドリフト案件:提案、影響分析、要件定義、AWS設計、構築 ●保険業界ハイブリット基盤構築案件:要件定義、オンプレ+Azure環境の設計・構築 ●金融業界インフラ刷新案件:要件定義、設計、仮想化基盤構築、構成管理ツール自動化 【技術環境の例】 ●OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ●クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ●仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ●コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ●IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ●CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ●DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

株式会社SI&C

●顧客折衝、提案 ●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●プロジェクトマネジメント業務 ●プロジェクトメンバ管理 ●リーダーの育成 【プロジェクト例】 ●製造業界クラウドリフト案件:提案、影響分析、要件定義、AWS設計、構築 ●保険業界ハイブリット基盤構築案件:要件定義、オンプレ+Azure環境の設計・構築 ●金融業界インフラ刷新案件:要件定義、設計、仮想化基盤構築、構成管理ツール自動化 【技術環境の例】 ●OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ●クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ●仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ●コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ●IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ●CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ●DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

株式会社SI&C

●顧客折衝、提案 ●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●プロジェクトマネジメント業務 ●設計、構築をリード ●プロジェクトメンバー管理・育成 等 【プロジェクト例】 ●製造業界クラウドリフト案件:提案、影響分析、要件定義、AWS設計、構築 ●保険業界ハイブリット基盤構築案件:要件定義、オンプレ+Azure環境の設計・構築 ●金融業界インフラ刷新案件:要件定義、設計、仮想化基盤構築、構成管理ツール自動化 【技術環境の例】 ●OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ●クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ●仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ●コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ●IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ●CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ●DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

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 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

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 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)