年収500万円以上 TerraformのITエンジニア求人・転職情報

【ポジション概要】 MUFGでは2017年頃から「クラウドファースト」の指針に則り、Amazon Web Service(AWS)を始めとするパブリッククラウドの積極活用に取り組んでいます。 パブリッククラウドの利点を最大限享受する為には、単にベンダー提供のベストプラクティスを適用するのではなく、日々更新される最新情報を主体的に収集し、高度な知識と金融機関のセキュリティ基準を踏まえた最適な設計を行えることが重要であると考えています。 MUFG内でのクラウド利用に関する需要は増す一方で、社内の人材育成スピードが追いつかなくなってきております。 そのような背景を踏まえ、MUFGのクラウド活用をさらに加速する為、社内の中核メンバーとしてクラウド活用推進をわれわれとともにリードして頂ける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) 当グループの銀行及び当グループ向けのクラウド活用推進における以下の業務をご担当頂きます。 ●当グループのビジネス戦略に基づく、AWS活用推進及びアーキテクチャ検討。 ●当グループにおけるクラウド利用ポリシーを踏まえた、各種AWSサービスのセキュリティ設計・機能開発の検討及び実装。 ●当グループF向けAWS環境の構築・運用(アジャイル開発中心)並びに、CI/CDツールを用いた自動化対応及び継続的改善活動の推進。 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 業務内容欄に記載した当グループ向けAWS環境の設計・開発・構築・運用を、ご経験・適性に応じてアジャイル開発によるScrumマスターもしくはメンバーとしてご担当頂きます。 【配属想定部署】 クラウドプラットフォーム部(銀行事業部門・グローバルプラットフォーム本部　配下) 【配属想定部署概要】 MUFG・三菱UFJ銀行内共通のITインフラストラクチャのうちパブリッククラウド(AWS)を主管する部署として、パブリッククラウド活用の将来ロードマップの策定から企画・開発・保守・管理、さらにその上で稼働するシステムに対するアーキテクトを担当しています。また、MUFGグローバル横断でのAWS活用を推進し、グローバルで一貫したセキュリティおよび統制を確保したプラットフォームの実現を目指し、次世代クラウド基盤の開発を推進しています。 【配属想定部署の人員構成】 社員のみで約20名、ベンダー各社から常駐いただいている社員等も含めると80名以上の組織です。AWSに閉じず、ネットワークやコンテナ、DBなど各種インフラストラクチャを担う部署とも関係が深く、各分野のエキスパートと協働・切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、当グループの銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わっていただく機会があります。 【想定担当案件(例)】 配属想定部署の特性上、特定の案件のみを担当するのではなく、様々なAWS関連案件の以下の役割をご担当頂きます。 ●AWSコンシェルジュ業務 社内でAWS利用を検討しているチームのメンバーに対し、AWS利用に向けたオンプレからの移行・システム構成検討をサポート。 ●AWS環境構築 MUFG向けシステム開発プロジェクトのAWSレイヤーの環境構築(アカウント発行～IaaS層構築)。 ●AWS新サービス検討 AWSにてリリースされた新サービスや当社で利用していないサービスを、仕様・特徴・セキュリティ等の観点で評価し当社システムへの適用可能性を検討。 ●その他 当社でのAWS標準設計における改善対応、自動化レベルアップ対応、可用性高度化施策の検討等。

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCやAIOpsを活用した運用効率化・自動化の実務を担っていただきます。 ● AWSを活用したインフラの設計・開発・運用 ・CDK、AnsibleなどのIaCを活用した、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理の自動化と構成スクリプトの開発・運用 ・運用における障害対応、および製品やシステムへのフィードバック・改善 ・サーバー、データベース(Oracle、PostgreSQLなど)のパフォーマンスチューニング ・運用コスト、クラウドコスト低減のための継続的改善・自動化 ● サービスのモニタリング、測定および改善 ・Datadog、AppDynamics、ELK Stack等を活用した障害検知・キャパシティプランニングのためのモニタリングシステムの開発・運用 ・障害検知時の自動復旧システムの開発・改善 ・インフラログやメトリクスの集約と可視化(オブザーバビリティ)の高度化 ● セキュリティ強化のための取り組み ・ベストプラクティスに基づくクラウドセキュリティの強化、運用統制の策定 ・ISO、ISMAPを通じたお客様へのセキュリティ・統制状況の説明 ほとんどの運用作業が自動化されているため、業務の約8割が開発、残り2割が運用作業や問い合わせ対応というイメージです。リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●組織体制 COMPANYのSRE組織には、以下のようなグループがあります。1グループは3～10名で、グループに関わらず全員で運用作業を分担しています。 ・監視など運用基盤を開発、改善するグループ ・運用自動化(AIOps含む)を進めるグループ ・クラウドサービスインフラを設計し、改善するグループ ・セキュリティ、コンプライアンス強化を進めるグループ 採用後には1on1を実施し、お持ちのスキルや今後のキャリアパスを踏まえて配属先を決定します。 ●配属組織 SRE部門 約40名 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

概要 お客様のビジネス課題やDX推進に対し、クラウド技術(AWS/Azure/GoogleCloud)を活用したソリューションを提供するコンサルタント・アーキテクトとしてご活躍いただきます。 単なるインフラ構築に留まらず、顧客の経営層やIT部門との折衝、課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定といった最上流工程からプロジェクトをリードしていただきます。 主なミッション ●クラウド導入コンサルティング: 顧客の経営課題やIT課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定。 ●クラウドアーキテクチャ設計: AWS, Azure, GoogleCloud等のパブリッククラウドを用いたシステムの全体設計(データ分析基盤、クラウドネイティブなアプリケーション基盤など)。 ●クラウド移行支援 (マイグレーション): オンプレミス環境からクラウドへのシステム移行プロジェクトの計画・実行、およびプロジェクトリード。 ●技術リードと標準化: クラウドネイティブ開発(コンテナ, サーバレス)、DevOps/IaC(Terraform, Ansible等)の技術選定、導入推進、およびチームへの技術指導。 携わっていただく案件事例(一部) ●大手製造業向けクラウド環境アセスメント(Azure) :お客様が構築した生成AI基盤(Azure)に対し、セキュリティやコスト最適化など5つの観点で客観的評価(アセスメント)を実施、改善推奨事項とクラウドネイティブなアーキテクチャの提示及び実装支援。 ●RAGアプリ利用増におけるアーキテクチャ最適化(Azure) :利用者が10倍規模に拡大することを見据え、パフォーマンス分析や負荷テストを実施、可用性・性能を担保するアーキテクチャへの最適化を支援。 ●マルチクラウド(AWS/Azure)のガバナンス策定・CCoE推進 :マルチクラウド利用を前提とした全社的な共通アーキテクチャやガイドラインを策定、CCoE(Cloud Center of Excellence)の推進を支援し、持続的なクラウド活用基盤を整備。 ●CI/CDパイプライン設計ガイドライン策定・実践 :開発効率・品質・セキュリティ(DevSecOps)を向上させるためのCI/CDパイプライン設計ガイドラインを策定、自動化による信頼性の高いリリースプロセスの構築を支援。

セキュリティ組織において、主にプロダクト開発およびソリューション導入におけるセキュリティ観点での技術リードをお任せします。ご経験やご志向に合わせて、以下の業務をお任せします。 立ち上げ間もないセキュリティ組織において、全社的なセキュリティアーキテクチャ設計と実装の指針を示すリードを担っていただきます。 私たちの基盤は、どこまでも本質的なセキュリティエンジニアリングにあります。ISMSや3省2ガイドラインといった既存の枠組みを単に遵守するに留まらず、対象となるシステム構成や情報資産の特性を的確に把握し、プロダクトチームが最適なセキュリティアーキテクチャを実現できるよう強力にサポートいただくことを期待しています。 Governance as Code や AI-Driven Security Reviewといった先進技術を積極的に融合しつつ、開発担当者と密に連携し、ビジネスの加速と堅牢性を両立させる DevSecOps を推進することで、次世代のセキュリティ実装モデルを広く社会へ提示していくことが本ポジションのミッションです。 <主な業務内容> ●エンジニアリングに基づいたセキュリティ設計指針の策定 システム要件や情報資産を深く理解した上で、3省2ガイドライン等の要求事項をクラウド基盤(AWS/GCP等)やIaCへ落とし込むための技術的標準の定義 ●プロダクトチームへのアーキテクチャ設計支援 開発の初期段階からパートナーとして参画し、ビジネス要件に最適化されたセキュアな構成を導き出すアドバイザリー ●DevSecOpsの推進とガードレール構築 Governance as Codeの思想を導入し、堅牢な統制と開発スピードを両立させるCI/CDパイプラインや自動監査の指針策定・実装 ●AIを活用したセキュリティプロセスの高度化 AI-Driven Security Review等の活用により、エンジニアの判断をブーストし、リスク管理を革新する仕組みの実装 ●実効性のある脆弱性管理体制の構築 自動化ツールを使いこなしつつも、原理原則に基づいた精査により本質的な対策を講じるプロセスの定義 ●ゼロトラストを基盤としたID/データガバナンスの実装支援 医療データの機密性を担保するための、ID管理・アクセス制御のエンジニアリング的最適化 ※ご経験やご志向に合わせて、お任せする範囲は柔軟に検討します ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

SREエンジニアとしてサービスの信頼性向上を担い、将来は技術リーダーやマネジメントへのキャリアパスも描けるポジション 【仕事内容】 ●サービスの可用性・信頼性向上のための設計・開発・運用 ●システム監視、障害対応、パフォーマンスチューニング ●インフラ自動化(IaC)、CI/CDパイプラインの構築・運用 ●SREプラクティスの導入・推進、運用プロセスの改善 ●開発チームや他エンジニアとの連携によるサービス品質向上 ●技術選定や新技術の導入検証 【開発・運用環境(例)】 クラウド:AWS, GCP, Azure コンテナ:Docker, Kubernetes IaC:Terraform, CloudFormation モニタリング:Prometheus, Datadog, NewRelic CI/CD:GitHub Actions, CircleCI, Jenkins 言語:Python, Go, Shell, JavaScript など

人材プラットフォーム事業部が展開する複数のモバイルアプリケーションにおいて、Flutterを用いた開発リード、およびエンジニア組織の基盤構築を担っていただきます。 サービスビジョンである「働くをもっと広く支える」を体現するため、技術的な観点から品質基準を策定し、実装へと落とし込む重要な役割です。 <<具体的にお任せしたい業務>> ●ビジョンを体現する技術選定・アーキテクチャ設計 一時のトレンドに流されず、数年先を見据えた保守性と拡張性を兼ね備えた堅牢なアーキテクチャを構築する ●品質基準の策定と実装リード 多様なリテラシーを持つユーザーがストレスなく使えるよう、アクセシビリティ(a11y)対応やパフォーマンスチューニングの基準を作り、実装を主導する ●モバイルチームの文化醸成 複数のプロダクト開発チーム間でのナレッジ共有の仕組み作りや、スケールメリットを活かして開発フローにレバレッジをかける活動を行う ●プロダクトの価値最大化に向けた要件定義 デザイナーやPdM、QA(品質保証)と対等に議論し、技術的制約を超えて「ユーザーにとっての使いやすさ(UX)」を追求する <<現在進行中・予定しているプロジェクト例>> ●サービス群全体のアプリ体験の統合 転職、学習、スポットワークなど、異なるアプリ間で一貫したブランド体験や操作感を実現するための共通基盤整備 ●求職者向けアプリの新規開発・体験構築 これまでWeb中心に提供していた求職機能を、モバイルアプリとして最適化。プッシュ通知や即時性を活かし、よりスムーズで質の高い転職活動体験をプロダクトとして新たに作り 上げる <<使用技術>> ・Flutter / React Native ・Ruby on Rails / GraphQL / Protocol Buffers ・React / TypeScript / Next.js ・MySQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / Terraform / Azure OpenAI ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。 【技術スタック】 サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

人材プラットフォーム事業部が展開する 複数のモバイルアプリケーションにおいて、Flutterを中心としたモバイル開発をリードし、横断的なモバイル体験の設計と基盤構築 を担っていただきます。 <具体的にお任せしたい業務> ●モバイルアーキテクチャ設計・開発・技術選定 ・Flutterを中心としたモバイルアーキテクチャ設計・開発 ・共有モジュールや開発基盤の設計・整備 ・パフォーマンス・保守性を考慮した技術選定 ●モバイル開発の品質向上 ・アクセシビリティ(a11y)やパフォーマンスを考慮した品質基準の策定 ・CI/CDやテスト戦略の整備 ・デザインシステムのモバイル適用 ●プロダクト価値の最大化 ・PdM・デザイナー・QAと連携した要件定義 ・toC / toB両プロダクトのUX改善 ・ユーザー体験を起点とした技術提案 ●モバイルチームの横断した基盤づくり ・モバイル専任組織の立ち上げ ・技術ナレッジ共有の仕組み化 ・開発プロセスの改善 <現在進行中・予定しているプロジェクト例> ●求職者向けアプリの新規開発 Web中心だった転職体験をモバイルアプリとして再設計。プッシュ通知などモバイル特有の機能を活用し、よりスムーズな転職体験を提供します。 ●横断的なモバイル開発基盤の整備 複数アプリに共通するモジュール化やデザインシステム整備を進め、モバイル開発の生産性と品質を高めます。 ●モバイルデータ基盤の整備 データマネジメントチームと連携し、アプリのイベントログ設計や分析基盤の標準化を進めています。 <使用技術> ・Flutter / React Native ・Ruby on Rails / GraphQL / Protocol Buffers ・React / TypeScript / Next.js ・MySQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / Terraform / Azure OpenAI ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。 【技術スタック】 サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

「AIを作る」から「AIを動かす」へ。ガバナンスと構造で挑む、社会実装の仕組みづくり。 つくるのはAIそのものではなく、AIが正しく動く「仕組み」です。 私たちのミッションは、単なるプログラミング(実装)ではありません。AIがビジネス現場で安全かつ確実に機能するための「統治(ガバナンス)」と「構造」を設計することです。 ※AI領域の専門知識は、入社後に実案件の中で身につけていただけます。 【具体的な役割・業務内容】 実行境界・信頼性の設計: アクセス権限策定、AIガードレール構築、監査対応、データガバナンスの設計 定量的評価・コスト最適化: LLM基盤の品質評価モデル策定、運用コスト構造の最適化 次世代アーキテクチャの定義: Advanced RAG(GraphRAG等)の設計、マルチエージェント構成のグランドデザイン ビジネス変革の要件定義: クライアントの曖昧な課題からAIが解くべき「真の問題」を抽出し、本番展開へ牽引 【キャリアパスと得られる成長】 調整役で終わらない。AI社会実装をリードし、次世代「AI PM」へ駆け上がりませんか? ・意思決定の主導権を握る 単なる受け身の調整役にとどまらず、技術選定からアーキテクチャ構築、評価指標の策定まで、顧客と共に主導権を持って決定します。 ・実戦派「AI PM」への最短ルート 現場でのアーキテクチャ設計と高度な顧客折衝を同時並行で経験。理論にとどまらない、市場価値の高いプロジェクトマネジメント能力を磨けます。 ・プロジェクトを導く司令塔 顧客の対等なパートナーとして、AI導入の構想策定から本番展開に至る全工程を牽引する役割を担っていただきます。 【成長を支えるバックアップ体制と働く環境】 確かなキャリア形成と柔軟な働き方。プロフェッショナルとして輝き続けられる環境がここに。 ・伴走型キャリア形成 定期的な1on1を通じて目指すPM像を深く理解し、成長に最適なプロジェクトへ優先的にアサインします。 ・知の共有コミュニティ 現場で一人抱え込むことはありません。社内コミュニティを通じ、トップクラスの有識者にいつでも技術相談ができる環境です。 ・持続可能なハイパフォーマンス 基本は週4リモート・週1出社(※プロジェクト状況により客先常駐の可能性あり)。リモートの比率より、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。 ・実力に報いる正当評価 年間平均昇給率6%という実績が示す通り、高めた市場価値や成果に対して確かな還元で応える評価体制を整えています。 ・育成環境 資格取得支援:270種以上が対象、前期221名が利用(年600件・3年で5,000万円の支給実績)/AMBL PANEL(約460コンテンツの自己学習システム)/社外研修費 会社負担/修士・博士を含む専門家100名以上が在籍しています。機会は最大限・平等に用意します。 【どのような市場価値向上が出来るか】 一生モノの市場価値を、AI時代の「ルールメイカー」として手に入れる ・「境界」を語れる希少な人材へ PoCで終わらせず、AIを本番運用まで牽引できるPM・アーキテクトは、現在の市場において極めて稀有な存在です。 ・経営と技術を繋ぐ視座を獲得 ガバナンス・コスト構造・要件定義を一手に担うことで、経営層と対等に渡り合い、事業成長を牽引する高度な視座が身につきます。 ・人間にしかできない「思考」の最大化 定型作業はAIアシスタントに委任。あなたは人間にしかできない「真の問いの定義」と「アーキテクチャの創造」に全エネルギーを注げます。 【具体的なプロジェクト例】 最先端AIからエンタープライズ基盤まで。【AI開発プロジェクトへの参画を前提に配属します】 ・LLM基盤最適化 トークン消費最適化と出力精度の定量評価による品質・コスト設計 ・GraphRAGエージェント 複雑な社内規定を構造化し、AIが論理的回答を行う自動化基盤構築 ・Azure/AKSインフラ エンタープライズ水準を満たす高信頼なSRE・AI基盤の運用設計 ・製造予兆検知 センサーデータ分析によるダウンタイム削減・予兆保全モデルの設計・実装

●具体的実例(入社後のイメージ) 【キャリア実例】24時間監視からのスタート。8年でデータ基盤の要件定義・プリセールスへ ネットワーク機器の24時間365日監視からキャリアをスタートしたメンバーがいます。仮想PC基盤8,000台の運用保守を経て、IaCによる基盤構築、Snowflakeを用いたデータ基盤構築へと領域を広げ、8年目で上流工程へと到達しました。 転機となったのは、運用の枠にとどまらず「リリース管理・構成管理の設計」を自ら取りにいったこと。「手順を設計する」「作業をコード化する」「改善を提案する」——日々の運用の中で発揮した主体性こそが、上流エンジニアへ突き抜けるための確かな土台です。 【スピード昇進】年功序列なし。微経験入社から2年でリーダー、翌期にはマネージャーへ 当社に年功序列の壁はありません。 微経験で中途入社したあるメンバーは、1年目から大手ガバメントクラウド案件(6名体制)の要件定義へ参画。2年目で同チームのリーダーへ昇格し、翌期には組織を率いるマネージャーへの昇格が決定しています。年齢や社歴に関係なく、成果と意欲に応じたスピード感のあるキャリアアップが可能です。 ●職務内容 【上流×マルチクラウド】AWSの「その先」へ。要件定義からマルチクラウドを設計する“希少エンジニア”へ 【上流工程】どこまで深く関われるか ゼロベースでの基本設計 既存システムへの単純な機能追加ではなく、顧客の要件をもとにゼロからアーキテクチャを設計します。 技術選定・アーキテクチャ設計への主体的な参与 「AWSやAzureの採用」といった大枠方針に対し、その内部構成や技術スタックの選定は自ら決定・提案。「なぜその構成なのか」を説得し、形にする裁量があります。 非機能要件の全体設計 セキュリティ・可用性・パフォーマンスをはじめとする、システム全体の堅牢性を担保する非機能要件定義・設計を自ら担います。 技術提案からプリセールスまで 単なる設計担当にとどまらず、顧客との技術ディスカッションやプリセールスまで領域を広げていける環境です。 【先端技術】AIが動く基盤を“設計する側”へ AIエージェントが自律的に動く時代において、最大の課題となるのが「セキュリティ」と「堅牢な基盤」です。 生成AIと連携するアーキテクチャ設計、データレイク/データマートの構築、AI推論環境の整備など、クラウドを単なる「システムの土台」ではなく、ビジネス価値を生み出す仕組みとして自ら設計・構築できます。 ●キャリア伴走体制 【放置されないアサイン体制|希望のキャリアへ進むための「3ステップ伴走システム」】 1. キャリアカウンセリング: 上長が個人のキャリア希望をヒアリングし、必要な準備・スキルを明確化します。 2. 案件開拓・アサイン: 準備完了のタイミングに合わせて、営業チームがご希望のプロジェクトを獲得し、エンジニアに提案をします。 3. 成果還元(昇給): 案件が変わるタイミングで、担える役割とお客様への提供価値が広がります。その成果は、半期ごとの評価(賞与)と、再現性のある成長の評価(給与改定・昇格)に反映されます。 ●働き方･育成環境 【働き方×育成】成果を出す最適な環境で働き、豊富な学習機会で市場価値を高める ● 働き方:成果と貢献を最優先にする柔軟なスタンス リモートワークを併用するプロジェクトがメイン ですが、顧客やプロジェクトの状況に応じて客先でのフル出社となる場合もあります。 私たちは「リモートの割合」にこだわること以上に、プロジェクトや顧客にとって「必要な場所で最大限の成果を出すこと」を大切にできる、プロフェッショナルな姿勢をお持ちの方を求めています。 ● 育成環境:成長の機会は全社で最大限提供(自ら掴む文化) エンジニアの成長を後押しする豊富なサポート体制を全社平等に提供しています。 ●資格取得支援制度 : 270種類以上が対象(AWS関連多数)。前期は221名が利用し、さらに33種を追加指定。 ●豊富な学習コンテンツ : 約460コンテンツを学べる「AMBL PANEL」の利用や、社外研修費の全額会社負担。 ●ビジネススキル研修 : 社内アカデミーにて、マネジメントやクリティカルシンキングなどの講義も整備。 チャンスや環境は最大限に用意しています。その機会を自らの成長へ活かしていく主体性のある方を歓迎します。 ●具体的なプロジェクト例 大手金融・医療からガバメントクラウドまで|要件定義から挑む多彩な実績 1.医療・介護領域|業務改善データ分析基盤の構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 保守 チーム体制: 4名(PM + 3名) 主要技術: AWS(EC2, Lambda, Glue, RDS) 2.大手金融|住宅ローンアプリ基盤の構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 保守 チーム体制: 7名(PM + メンバー6名/うちインフラ2名) 主要技術: AWS(EC2, EKS, RDS) 3.大手サービス|店舗入退店・売上分析基盤の構築 担当フェーズ: データ蓄積・分析基盤の構築 チーム体制: 20名規模の大規模プロジェクト 特徴: 自社AIプロダクトを活用した高度なデータ基盤構築 4.公共・行政|クラウドリフト&ガバメントクラウド案件 概要: オンプレミス環境(Oracle)からのクラウドリフト(全面移行)、およびガバメントクラウドの要件定義〜基盤構築

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCやAIOpsを活用した運用効率化・自動化の実務を担っていただきます。 ● AWSを活用したインフラの設計・開発・運用 ・CDK、AnsibleなどのIaCを活用した、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理の自動化と構成スクリプトの開発・運用 ・運用における障害対応、および製品やシステムへのフィードバック・改善 ・サーバー、データベース(Oracle、PostgreSQLなど)のパフォーマンスチューニング ・運用コスト、クラウドコスト低減のための継続的改善・自動化 ● サービスのモニタリング、測定および改善 ・Datadog、AppDynamics、ELK Stack等を活用した障害検知・キャパシティプランニングのためのモニタリングシステムの開発・運用 ・障害検知時の自動復旧システムの開発・改善 ・インフラログやメトリクスの集約と可視化(オブザーバビリティ)の高度化 ● セキュリティ強化のための取り組み ・ベストプラクティスに基づくクラウドセキュリティの強化、運用統制の策定 ・ISO、ISMAPを通じたお客様へのセキュリティ・統制状況の説明 ほとんどの運用作業が自動化されているため、業務の約8割が開発、残り2割が運用作業や問い合わせ対応というイメージです。リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●組織体制 COMPANYのSRE組織には、以下のようなグループがあります。1グループは3～10名で、グループに関わらず全員で運用作業を分担しています。 ・監視など運用基盤を開発、改善するグループ ・運用自動化(AIOps含む)を進めるグループ ・クラウドサービスインフラを設計し、改善するグループ ・セキュリティ、コンプライアンス強化を進めるグループ 採用後には1on1を実施し、お持ちのスキルや今後のキャリアパスを踏まえて配属先を決定します。 ●配属組織 SRE部門 約40名 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

【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

【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 ・車外通信システムの開発 ・ローカルダイナミックマップ活用した自車位置推定技術の開発　 ・車両プローブ情報を活用した大量データ解析と運転支援活用 ・ADAS map/HD mapを活用した運転支援・自動運転用 車載地図情報ユニットの機能設計 ・車両コントロールユニットへの各種情報提供機能開発 ・車載センサーシステムを活用した自動地図生成の研究・開発 ・高精度測位システム、ロケータ開発 ・地図更新等のバックエンドシステム(クラウドサーバ)の開発(アーキテクチャ設計・要件定義) ・運用及びバックエンドシステムとの通信機能の開発 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。 ※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:R, Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch) ●AWS: Amazon SageMaker, Amazon Athena, Amazon Redshift ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 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

【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

【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

【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。

【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

【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

【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

【期待役割】 ・自動運転/先進安全システム開発におけるCI/CDパイプラインの設計・構築・運用リード ・クラウド技術やコンテナ技術を活用した、スケーラブルなビルド・テスト環境の実現 ・開発チーム(数100名規模)のDevOps文化醸成と開発プロセス効率化の推進 【具体的には】 CI/CDパイプラインのアーキテクチャ設計・構築 ソースコード管理からビルド、テスト(単体・結合・シミュレーション)、デプロイまでの自動化フローの構築 Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions 等を用いたパイプラインの実装 シミュレーション環境のパイプライン統合 MILS/SILS等の仮想シミュレーションツールをCIパイプラインに組み込み、夜間ビルドやPRごとの自動検証を実現する仕組みづくり 開発インフラのクラウド化・IaC化 AWS/Azure等のパブリッククラウド上での計算リソース管理 Docker/Kubernetesを用いた実行環境のコンテナ化 Terraform/Ansible等によるインフラのコード化 ※自動車業界の経験は不問です。 「Webサービスのバックエンド開発でCI/CDを回していた」「大規模なクラウドインフラを構築していた」といった経験が、そのまま自動運転開発のスピードアップに直結します。 ※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・環境】 ●CI/CD・構成管理:Jenkins, GitLab, GitHub, Ansible, Terraform ●コンテナ・仮想化:Docker, Kubernetes ●クラウド:AWS, Azure, GCP ●OS:Linux (Ubuntu, CentOS等), Windows ●使用言語:Python, Groovy, Bash, Go, C++ 等 ●シミュレーション(入社後習得可):CarMaker, MATLAB/Simulink 等

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

【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

【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)

【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