従業員数1000名以上 年収450万円以上のITエンジニア求人・転職情報

【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

三菱電機および三菱電機グループからの要求を受け、空調・冷熱機器(エアコン、住宅設備等)に搭載される組込みソフトウェアの開発をご担当いただきます。 量産製品を前提とした開発に携わり、将来的にはプロジェクトリーダ/プロジェクトマネージャとしてのご活躍を期待します。 業務詳細: ・顧客および関係部署と連携したソフトウェア要件・仕様の検討、調整 ・空調・冷熱機器向け組込みソフトウェアの基本設計、詳細設計、実装、単体/結合試験 ・量産開発における品質・進捗を意識した開発およびレビュー対応 ・プロジェクト規模に応じたチーム内のタスク管理、取りまと ※開発言語:C言語 ソフトウェア開発は、3名～10名程度(多くは数名規模)のチームで推進しており、比較的短いスパン(半年程度～1年程度)のプロジェクトを中心に進行します。 入社後は、これまでのご経験を踏まえつつ、設計・実装・試験を通じて製品理解を深めながら、段階的に上流工程やプロジェクト管理へ関与いただきます。 【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させるため出向又は転任を命じることがある。

【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

【ミッション】 ソフトバンクの基幹事業である移動体通信事業における、開通業務(新規/変更)を安定的に実行するためのシステムを提供し事業へ貢献する 【主な業務】 モバイル事業の大規模基幹システムに対するシステム開発 【具体的な業務】 店頭のショップシステム、オンラインショップ、My SoftBankなどのフロントシステムから受け取った注文情報を一元管理する注文管理システムにおける開発業務を担当いただきます。まずはご自身の開発・実装経験を生かして開発業務を担当いただき、将来的にはプロジェクト管理や上流工程へステップアップいただく想定です。 ・システム開発の各種工程の実行(要件定義～開発～リリース) ・生成AIを活用した開発の高度化・効率化の推進 ・生成AIを活用したコードやテストケースの作成 ・システム開発・維持/管理業務全般 ・関係部門との調整・折衝 【主な環境・技術スタック】 ・開発言語:Java ・フレームワーク:Spring Boot ・データベース:PostgreSQL、Apache Ignite ・環境構成:コンテナ技術を活用

【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。

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 ※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 【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

本求人は、先進安全領域における以下のポジション【277】【296】【316】【318】いずれかの業務を担っていただくことを想定しております。 ご面接を通し、いずれのポジションでご活躍いただけるかをすり合わせさせていただけたらと思っております。 書類選考通過の際、書類選考官が現時点で想定する選考求人がある場合には、事前にメールにてご連絡させていただきます。 【277】_TE_【博多勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(通信技術を活用したダイナミックマップ開発) 【296】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(ビークルダイナミクス制御領域) 【316】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(通信/地図領域) 【318】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(センシング領域) また、ご経歴とご志向を考慮し、上記【277】【296】【316】【318】以外でのご採用となる可能性もございます。 そのほかアサインの可能性のある求人については以下をご確認ください。 【303】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発プロジェクトマネージメント) 【306】_TE_運転支援・自動運転システムの研究開発(開発プロセス) 【1049】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(渉外) 【1172】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発プロジェクトマネージメント) 【178】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【179】_TE_【大阪勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【180】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【181】_TE_【東京勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【182】_TE_【大阪勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) 【183】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) 【184】_TE_【東京勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) 【185】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【186】_TE_【大阪勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【187】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【188】_TE_【東京勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【305】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(商品化戦略) 【313】_TE_運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計領域) 【840】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) 【1127】_TE_【栃木勤務】自動運転技術の検証車両製作エンジニア(電気回路・有線通信) 【1128】_TE_【栃木勤務】自動運転技術の公道テスト運営 【1206】_TE_【栃木勤務】自動運転技術開発組織における人的リソース管理(マネージャー) 【1207】_TE_【栃木勤務】自動運転技術開発組織における人的リソース管理(リーダー) 【267】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(バーチャルテスト環境構築) 【268】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(バーチャルテスト環境構築) 【269】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(CI/CDパイプラインの構築) 【270】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(CI/CDパイプラインの構築) 【299】_TE_【栃木勤務】研究開発部門における人材開発リーダー(人材開発領域) 【314】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発環境構築領域) 【315】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発環境構築領域) 【317】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(データ領域) ※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】 ※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】 ●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

【想定業務内容】 1.AIセキュリティ・ガバナンス体制の策定 ・SDV開発におけるAI活用のガイドライン・標準プロセスの策定 ・AIのライフサイクル(学習〜実装〜運用)全体を通じたリスクアセスメントの実施 2.国際法規制・標準化への対応推進 ・欧州AI法(EU AI Act)やISO/IEC、国際的なセキュリティ基準(UN-R155等)の動向調査 ・規制要件を具体的な開発要件に落とし込み、現場への導入を支援 3.AI脆弱性管理プロセスの構築 ・AIモデルの改ざん、インプットデータへの攻撃(Adversarial Examples)等に対する、技術的な防御基準の策定 ・脆弱性が発生した際のインシデントレスポンス体制の構築と運用 4.AIリスクに対する防御技術の研究開発 ・共通で提供するAIリスクに対する防御技術(AIガードレール、AIアライメント技術等)の研究開発 ・リスクの自動評価技術(LLM as a Judge等) 5.開発現場へのコンサルテーションと監査 ・各開発チームに対し、ガバナンスに則った開発が行われているかのレビュー ・AIアルゴリズムの信頼性評価基準の策定 【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】 先進安全支援システム(運転支援・自動運転・駐車支援)と視界支援システムにおける ●完成車要求に基づいたシステムの性能目標・要求仕様の策定 ●上記に基づくシステム全体設計/安全設計各種機能の設計・検証 ●基盤となるソフトウェアアーキテクチャ設計/ソフトウェア開発 ●適合・実車テスト ●機能安全・安全設計 ※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。 【ご担当システム・機能例】 トラフィックジャムパイロット(TJP)/ ハンズオフ機能付高度車線内運転支援機能/ 高度車線変更支援機能/ 衝突軽減ブレーキ(CMBS)/ 路外逸脱抑制機能/アダプティブクルーズコントロール(ACC)/ 車線維持支援システム(LKAS)/ パーキングセンサーシステム/ 低速AEB/ マルチビューカメラシステム/Honda パーキングパイロット/　等 【開発ツール】 MATLAB/Simulink/C言語/C++/ROS/その他ECU開発環境知識 等

【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

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 EDAベンダーと共創し、AIを活用した先端EDAの開発初期から参画。「爆速開発」を掲げ、先端EDAを駆使した次世代SoC開発フローの構築・実践を推進し、EDAベンダー主催イベント等を通じた積極的な対外発信も行っています。 ※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。 【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

本求人は、先進安全領域における以下のポジション【303】【306】【841】いずれかの業務を担っていただくことを想定しております。 ご面接を通し、いずれのポジションでご活躍いただけるかをすり合わせさせていただけたらと思っております。 書類選考通過の際、書類選考官が現時点で想定する選考求人がある場合には、事前にメールにてご連絡させていただきます。 【303】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発プロジェクトマネージメント) 【306】_TE_運転支援・自動運転システムの研究開発(開発プロセス) 【841】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) また、ご経歴とご志向を考慮し、上記【303】【306】【841】以外でのご採用となる可能性もございます。 そのほかアサインの可能性のある求人については以下をご確認ください。 【277】_TE_【博多勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(通信技術を活用したダイナミックマップ開発) 【296】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(ビークルダイナミクス制御領域) 【316】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(通信/地図領域) 【318】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(センシング領域) 【1049】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(渉外) 【1172】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発プロジェクトマネージメント) 【178】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【179】_TE_【大阪勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【180】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【181】_TE_【東京勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(知能化領域) 【182】_TE_【大阪勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) 【183】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) 【184】_TE_【東京勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計・ソフトウェア開発領域) 【185】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【186】_TE_【大阪勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【187】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【188】_TE_【東京勤務】運転支援・自動運転システムにおける新企画立案ならびPoC検証 【305】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(商品化戦略) 【313】_TE_運転支援・自動運転システムの研究開発(システム設計領域) 【1127】_TE_【栃木勤務】自動運転技術の検証車両製作エンジニア(電気回路・有線通信) 【1128】_TE_【栃木勤務】自動運転技術の公道テスト運営 【1206】_TE_【栃木勤務】自動運転技術開発組織における人的リソース管理(マネージャー) 【1207】_TE_【栃木勤務】自動運転技術開発組織における人的リソース管理(リーダー) 【267】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(バーチャルテスト環境構築) 【268】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(バーチャルテスト環境構築) 【269】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(CI/CDパイプラインの構築) 【270】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(CI/CDパイプラインの構築) 【299】_TE_【栃木勤務】研究開発部門における人材開発リーダー(人材開発領域) 【314】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発環境構築領域) 【315】_TE_【大宮勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(開発環境構築領域) 【317】_TE_【栃木勤務】運転支援・自動運転システムの研究開発(データ領域) ※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

1.SDVアーキテクチャの設計方針立案 ビジネス戦略や商品企画などの上位方針に基づき、クロスドメインで価値最大化を実現するアーキテクチャ設計方針を自ら構想・策定します。 2.アーキテクチャ統制スキームの構築・定着 各開発部門と連携しながら、世代・機種を横断した開発効率と品質を両立するための統制スキームを構築・定着させます。 ※実装そのものではなく、全体を俯瞰し統制する立場として関与します。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 単なるレビューではなく、自ら現場に入り込み、方向性を決め切る役割です。 ※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】 ※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

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 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

【具体的には】 次世代IVIシステム開発におけるアーキテクチャ選定段階からを担当いただきます。マーケティングや企画部門の要求を技術仕様に落とし込み、GoogleやQualcomm等のパートナー、および社内開発チームを技術面からリードしていただきます。 ●IVIシステム全体のアーキテクチャ設計およびシステム・モジュール構成設計 ●非機能要件(パフォーマンス、セキュリティ、拡張性)の策定と実現性検討(フィジビリティスタディ) ●Google / Qualcomm 等のグローバルパートナーとの新規提案・仕様調整・技術折衝 ●開発ロードマップの技術的な整合性確認と問題解決 ●開発プロセス(A-SPICE等)の整備および内製・外製の役割分担の最適化 ※管理業務のみを行うのではなく、自ら技術的な判断を下し、エンジニアやパートナーをリードする「技術の司令塔」としての自律的な動きが求められます。 ※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。 【担当システム例】 次世代コックピットシステム全体、コネクテッドサービス基盤、E/Eアーキテクチャ連携部分、グローバル展開向け派生システム 【開発ツール】 ●アーキテクチャ設計: Enterprise Architect, UML/SysMLツール ●プロジェクト管理・要件管理: JIRA, Confluence ●コミュニケーション: Slack, Teams ●構成管理: Git ●その他: Android Automotive OS関連ドキュメント、A-SPICE関連ツール、Google Automotive Service関連ドキュメント

【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

【具体的には】 次世代IVIシステムにおけるOS・ミドルウェア・BSP領域の開発リードを担当いただきます。単に動くものを作るだけでなく、製品としての「応答速度」「安定性」「拡張性」に責任を持ち、最高のユーザー体験(UX)を支える基盤を構築していただきます。 ●Android/Linuxプラットフォームの設計・実装(Kernel/Driver/HAL) ●SoCベンダー(Qualcomm等)提供のBSP適合およびカスタマイズ ●システムパフォーマンスの最適化(起動時間短縮、メモリ管理、省電力制御) ●AWS等を活用したCI/CD環境構築、自動テストパイプラインの運用・改善 ●新技術調査、アーキテクチャ刷新の提案、リファクタリング検討 ※担当領域に閉じこもらず、アプリ開発チームやハードウェア担当とも連携し、「どんなクルマを作りたいか」という視点を持って自律的に開発を推進していただきます。 ※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 【担当システム例】 Android Automotive OS基盤、Linux Kernel、Hypervisor、OTA(Over The Air)基盤、セキュリティモジュール、車載通信制御(CAN/Ethernetゲートウェイ) 【開発ツール】 ●構成管理ツール:Git(Gerrit, GitLab), SVN ●開発言語: C, C++, Python, Shell Script, (一部Java) ●インフラ: Amazon Web Service, Docker, Kubernetes ●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 ●その他: Jenkins, LAVA, Yocto Project

【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

【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。 開発環境構築領域 ・自動運転/自動運転支援開発におけるシステムおよびソフトウェアエンジニアリング領域の要求からのテスト設計 ・ソフトウェア品質を向上させるためのプロセス構築とそれに付随するトレーサビリティ管理の環境構築 ・MILS/HILS/DILS/DSなどツール検証の環境構築、自動化およびその製品品熟に沿ったリグレッションテスト実施 ・自動運転/自動運転支援ソフトのCI/CDパイプラインの構築 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】　 ●資格(Want):QC検定 JSQC JSTQB、IVEC　Automotive SPICEアセッサー　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ●規格:AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX ●OS:Linux,Windows ●言語/モデル:Matlab/Simulink,C/C++,Python,Javascript 等 ●スクリプト:シェルスクリプト ●モデリング言語:SysML UML ●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　 ●その他:JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker等

【こんな方におすすめ】 新規性の高い業務に挑戦されたい方 ソフトウェア開発の土台であるプロセスや開発環境を一から構築し、ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の新しい開発プロセスや開発環境を思考自由度高く、型にハマらず自由な発想で、挑戦できる方にマッチしています。 先端技術の習得に興味がある方 開発プロセスを構築・改善する上で生成AIやクラウド等、先端技術を駆使していく必要があります。日進月歩で変わりゆく世界で最先端の技術を活用し、アウトプットにつなげることが重要です。知的好奇心が旺盛で、探求心が高い方にマッチしているポジションです。 インパクトの大きい仕事をしていきたい方 先進的且つユーザー満足度の高いソフトウェアのスピードのある開発を実現するためには、画期的なプロセスや開発環境が必要不可欠であり、SDV開発を担う各開発部門から期待される非常にインパクトの大きい仕事です。 【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。 ソフトウェアプロセス構築 ・ツールチェーンを活用した開発のデジタル化戦略策定、構築、展開 ・ソフトウェアプロダクト管理環境構築(バリエーション管理、ソフト構成管理) ・ソフトウェア品質保証基準の策定 ・開発プロセス定義・運用管理環境の構築(テーラリング、運用定着、継続的改善) ソフトウェア開発環境基盤構築 ・ソフトウェア支援開発環境の構築(CI/CD環境、バーチャル検証環境、自動テスト) ・生成AI等を活用したソフトウェア開発技術構築 ※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

管理職として、以下の業務領域における決裁・組織マネジメント・技術戦略構築などをお任せする予定です。 ① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ② 車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ④ 生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ 過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 ※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

●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

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

“クルマ×ソフトウェア”で、新しい移動体験(UX)を創りませんか?Hondaでは現在、コネクテッドカー向け車載インフォティメント(IVI)システムのアプリケーションおよびUI/UX開発を担うエンジニアを募集しています。自動車業界の経験は問いません。Webやスマホアプリで培った技術とセンスを活かし、クルマを「走るスマートデバイス」へと進化させたい方を歓迎します。 ※インフォテイメントシステム:自動車内で「情報(Information)」と「娯楽(Entertainment)」を提供する統合システムのことを指します。近年は、スマートフォン連携やクラウド通信などを活用し、クルマを「走るスマートデバイス」として進化させる中心的な技術領域です。 【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。 ※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 【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