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【埼玉】MLエンジニア/アーキテクト（画像認識・深層学習）※自動運転・運転支援領域
【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 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化（Pruning, Quantization等） ※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, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等 【魅力・やりがい】 私たちのミッションは、世界に先駆けた自動運転・運転支援システムを開発し、世界で最も安全な車を提供することです。 本ポジションでは、最先端のAI研究を「論文や机上の環境」ではなく、実車へ適用して動かし、その先には数百万台規模の量産車に搭載、世界中の人命を守る技術として社会実装するダイナミズムを味わえます。MLOpsやクラウド活用など、モダンな開発環境への変革期にあり、技術選定から裁量を持って携わっていただけます。
【東京】AI Central Voice(P)_データエンジニア＜新規事業＞
仕事概要 【仕事概要】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 この新規事業の立ち上げにおいて、プロダクト開発に従事していただける方を募集します。事業のゼロイチフェーズで仮説構築と検証を繰り返しながら、BizDevメンバーやクライアントと共にソリューションを作り上げていただきます。 【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【募集背景】 本事業は2024年10月に発足した立ち上げフェーズにありますが、既に複数の大企業との契約を実現しており、弊社の顧客基盤（大企業でのテックタッチの利用実績）を活かした全く新しいプロダクトとして急速な成長を遂げています。 当社の成長においてマルチプロダクト戦略は極めて重要であると考えております。AI Central事業はその一つの柱であり、次のステージに向けた拡大フェーズを迎えています。現状は業務委託含めたエンジニア10名程の体制ですが、技術的知見を持ちながらもプロダクト全体を俯瞰できるプロダクトマネージャーの参画により、さらなる事業の加速を目指しています。 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API -OpenAI API -Anthropic API -Gemini API -Perplexity API 開発ツール -Github Copilot -Cursor Business -Devin 生成AIサービス -ChatGPT Team/Enterprise -Azure OpenAI Service -Claude Team/Enterprise -Gemini Advanced/Gemini for GWS -Perplexity Enterprise Pro -NotebookLM Plus -Zoom AI Companion
【神奈川】 数理最適化を用いた研究開発業務／研究開発本部
【仕事内容】 数理最適化を用いた搬送システム及び生産システムの最適化のための研究開発業務。 例1：弊社のCFA事業部やL&A事業部の商品である搬送システムのレイアウトの最適化やAGV群制御コントローラー開発 例2：お客様の工場や弊社内の工場で使用される生産スケジューラー開発 将来的にはプロジェクトマネジメント業務も担っていただきたい。 【募集部門 】 研究開発本部 技術開発センター・横浜 AIチーム 【出張頻度】 開発仕様打ち合わせのため、京都府京都市にある本社又は愛知県犬山市にある犬山事業所に日帰り出張年数回程度。 情報収集のため、東京ビッグサイトなどの展示場に日帰り出張年数回程度
【東京】＜Prod＞データエンジニア
【主な業務内容】 ・データパイプラインの設計/構築/実装/運用 ・CDK/ CloudFormationを利用したインフラの構築/CI/CDの自動化 ・データ基盤監視設計/運用 ・社内向けのデータプロダクトの開発運用 ・テックタッチにおけるデータを活用した機能開発 ＜使用技術＞ ・開発言語: Python / Typescript ・クラウド: AWS ・コンテナ: Docker / ECS Fargate ・Data Warehouse: Snowflake ・オーケストレーションツール:Dagster Cloud ・ETL: dbt / dlt / Trocco ・ログコレクタ: Amazon Data Firehose ・データベース: MySQL / PostgreSQL ・構成管理: CloudFormation / CDK / Serverless framework ・CI / CD: CircleCI ・監視: Cloudwatch, Elementary, DataDog ・BI: Tableau / Redash / QuickSight 【チームミッション】 - 正しい価値・正しい数値の提供 DAP(Dagital Adaption Platform)のデータ活用を主軸とするチームです。「どのような価値が顧客に提供できたのか？」「サービスがどの程度利用され、生産性が改善されたのか？」を正しく届けることが責務です。 - Data Enabling 顧客にデータを届けると同時に、会社全体のデータ活用の促進も責務としています。必要なときに必要な人がデータの活用を思い浮かぶことができ、それが実行できるように掲げています。 - データ活用の深化・進化 「今あるデータ」だけで事業が必要なことが必ずしもできるとは限りません。本当に今必要なデータとは何であるのか？どのように活用すれば良いのか？もちろんいまの活用を深めることも大事ですが、いまできていない活用へと進めることも重要な責務です。 【ポジションの魅力】 プロダクト用の基盤、社内向けの基盤それぞれ開発・運用しており、それぞれに求められるサービスレベルが異なります。 それぞれで最適な運用・監視や開発を行うことがテックタッチにおけるデータエンジニアのユニークな部分です。 また、テックタッチ自体のプロダクトの価値を向上させるためにデータプロダクトの開発なども行っており、ポジションの自由度は非常に高いです。
【東京】アナリティクスエンジニア
【主な業務内容】 従来のデータモデリング業務に加え、現在稼働中の「Text To SQL&データ分析用AI Agent」の精度向上と継続的開発を支える「AI Readyなデータ基盤」の構築・運用をリードしていただきます。 ・dbtおよび高度なSQLを用いた、ビジネス要件に沿ったデータモデリングの設計・実装 ・ビジネス部門やプロダクト開発チームと連携した、社内外のデータ活用の自走支援・課題解決 ・稼働中のAI Agentがより正確にデータを参照・解釈するための、AI Readyなデータ構造の設計と最適化 ・AIが文脈を正しく理解するための、データカタログや各種メタデータの継続的な更新・品質管理の仕組みづくり ・既存のAI Agentの継続的な精度向上に向けた、データ出力の評価・モニタリング基盤の構築とフィードバックループの設計 【使用技術】 開発言語: Python / Typescript / SQL クラウド: AWS Data Warehouse: Snowflake オーケストレーションツール: Dagster Cloud ETL / モデリング: dbt / dlt / Trocco Agent Framework: Google ADK (その他既存ツール) 【ポジションの魅力】 単なるDWHの構築やダッシュボード作成に留まらず、「AIがデータをどう解釈・活用するか」という最先端のテーマに挑戦できます。 最大の魅力は、すでに社内で実運用されているAI Agentが存在していることです。 PoCで終わるのではなく、実際のユーザーが利用するAI Agentに対して、データ基盤の根幹（モデリングやメタデータ管理）から直接インパクトを与えることができます。テックタッチの豊富なプロダクトデータを、AIを通じてユーザーが「自然に使いこなせる」仕組みへと昇華させる、自由度とやりがいに満ちたポジションです。
【東京】プラントEM経験を活かす故障診断AI×DXのリードSE
【職務概要】 ・石油ガス・化学・食品などのプラント領域の顧客（IT・製造・技術・研究部門）への提案活動 ・故障診断AIエージェントを活用したDX企画立案、課題整理、将来像策定および実現ロードマップの作成支援 ・予兆保全・自律対応を実現するシステムの要件定義、設計・構築におけるプロジェクト管理 ・導入後の運用定着支援、保全業務改善、およびアフターサービス対応 【職務詳細】 ・石油ガス・化学・食品などの各プラントにおける設備保全・運転業務を理解し、課題抽出とTo-Be業務の整理をリード ・図面・保全履歴・運転データ等をもとに、AIエージェントの適用可否評価、PoC計画立案、効果仮説策定を実施 ・予兆検知・原因推定・自動起票などの機能要件定義、システム構築におけるPM／技術リードを担当 ・導入後の運用定着支援、保全業務改善、追加展開の推進を担当し、顧客価値の最大化を支援 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 製造プラントの計画外停止や人手不足が深刻化する中、“壊れる前に動くAIエージェント”をはじめとした日立のソリューションを活用し、日立グループの中心として、お客様の現場の生産革新に貢献することができます。日立のエンジニアとして、石油・化学・食品など多様な顧客の課題に向き合い、DX構想から実装・運用まで一気通貫で価値提供できる点が魅力です。また、日立グループが蓄積してきたOT・IT・制御・設備保全など幅広いドメインナレッジを持つ専門家と連携しながら、大規模プラントの高度化に挑める環境があります。最新テクノロジーを使って、社会やお客様の事業成長を自ら牽引できるポジションです。 【働く環境】 ①所属予定部署の組織構成は現在、20代～60代までの年齢構成で部長を含め約50名が在籍しています。5グループに分かれており、程よい人数感で助け合いながら業務を進めています。 ②顧客先での打合せや現地作業など出張対応は多めですが、部員の出社率は高く、フレンドリーでコミュニケーションが活発な職場です。日によって在宅勤務も可能です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
【埼玉】データエンジニアリング（運転支援・自動運転システムの研究開発）
【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。 ======================== リモート面接を実施中です ※リモートワーク可（要相談） ======================== 【募集の背景】 Hondaは『Safety for Everyone』をスローガンに、予防安全技術による事故回避を重要開発テーマとしています。クルマを乗る時に必ず発生してしまう事故リスクを極限までゼロに近づけることがミッション。単に高機能化するだけではなく、必要な機能を広く普及可能なコストで実現することも同時に求められます。「安心して自由に移動する喜び」を全てのお客様に提供するために、世界に先駆けて安全・安心・環境負荷軽減の高い価値を持つITS/ICTシステムを研究開発し、商品化を目指しています。クルマを通して笑顔になる人を一人でも増やすために、各地域向けに最適化されるベースとなる商品開発から最先端の技術開発まで、「グローバルのHonda四輪開発をリードする仲間」を求めています。 【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) 【魅力・やりがい】 私たちのミッションは、世界に先駆けた安全機能・自動運転システムを開発し、世界で最も安全な車を提供することです。そのために、お客様の車から得られる市場データや開発車両のデータなどを高度に分析し、安全論証・製品企画・機能設計に迅速、かつ的確に反映させるデータドリブン開発を如何に実現するかが重要なカギとなります。 このデータドリブン開発を支えるデータ管理基盤を構築するために、AWSやGCPなどの最新クラウド技術を活用できます。さらに、世界中から集まるペタバイト級のビッグデータを効率的に扱うノウハウも身につけられます。 データエンジニアリングを通して、ホンダの商品競争力向上の鍵となるデータドリブン開発の実現に貢献できます。 【職場環境・風土】 「買う喜び、売る喜び、創る喜びを世界に広げる」を基本理念に、Hondaでは数々の製品を創業から生みだし続けてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で、夢や理想を徹底的に追求する風土が根付いており、学歴や年齢、国籍に関係なく誰もがフラットに活躍できる環境が整っています。外国籍のメンバーも多く在籍し、異文化にも触れられる国際的な職場です。 積極的に仕事に取り組み、推進する意欲のある従業員には、入社直後であっても大きな仕事が任されます。ホンダの商品競争力の向上や、交通事故使者ゼロ社会の実現のために、「こんなデータエコシステムを作りたい！」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げるような意欲ある方を心より歓迎します。
【栃木】データサイエンス（運転支援・自動運転システムの研究開発）
【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。 ======================== リモート面接を実施中です ※リモートワーク可（要相談） ======================== 【募集の背景】 「データでモビリティの未来を変える。あなたの分析力を世界に広げませんか？」 Hondaは『Safety for Everyone』をスローガンに予防安全技術による事故回避を重要開発テーマとしています。クルマを乗る時に誰もが遭遇する可能性のある事故のリスクを極限までゼロに近づけることがミッション。単に高機能化するだけではなく、必要な機能を広く普及可能なコストで実現することも同時に求められます。 「安心して自由に移動する喜び」を全てのお客様に提供するために、Hondaは世界初のLv3自動運転車を商品化しました。クルマを通して笑顔になる人を一人でも増やすために、グローバルに展開するHondaの開発をリードし、世界にインパクトを与えるプロダクトを共に創る仲間を求めています。 【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。 【魅力・やりがい】 私たちのミッションは「自由な移動の喜び」と「交通事故死者ゼロ社会」を実現すること。世界初Lv3自動運転開発において、膨大なデータが収集活用されました。現在も多様なデータが日々収集されており、その活用範囲に制限はありません。そして、あなたの分析結果は、世界中を走るHondaのプロダクトに反映されます。 高度なスキルを持つグローバルメンバーと協働しながら、データサイエンス×モビリティという最先端領域で、技術と企画の両面に挑戦できる環境です。 【職場環境・風土】 Hondaは「買う喜び、売る喜び、創る喜びを世界に広げる」を理念に、自由な発想で夢や理想を追求する文化が根付いています。学歴・年齢・国籍に関係なくフラットに活躍できる環境で、自部門は外国籍メンバーも多数在籍する国際的な職場です。 さらに、役員から新入社員まで上下の垣根がなく、技術の上では誰もが平等に議論し、アイデアを形にできる風土があります。 積極的に挑戦する人には、入社直後から大きな仕事を任されます。「データでこんなことがしたい！」という意欲を心から歓迎します。
【大阪】MLOps/ソフトウェアエンジニア ※自動運転・運転支援領域
【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。 ======================== リモート面接を実施中です ※リモートワーク可（要相談） ======================== 【募集の背景】 Hondaではすべての人に事故ゼロと自由な移動の喜びを提供するため、「ドライバーが心から信頼でき」「思わず出かけたくなる」をコンセプトに自動運転システムの研究開発を行っています。 クルマを乗る時に必ず発生してしまう事故リスクを極限までゼロに近づけることがミッション。単に高機能化するだけではなく、必要な機能を広く普及可能なコストで実現することも同時に求められます。 「安心して自由に移動する喜び」を全てのお客様に提供するために、世界に先駆けて安全・安心・環境負荷軽減の高い価値を持つ自動運転・運転支援システムを研究開発し、商品化することを目指しています。 クルマを通して笑顔になる人を一人でも増やすため、高齢者や運転が得意でない人々の日々の移動を支えるため、各地域向けに最適化されるベースとなる商品開発から最先端の技術開発まで、「グローバルのHonda四輪開発をリードする仲間」を求めています。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等 【魅力・やりがい】 私たちのミッションは、世界に先駆けた自動運転・運転支援システムを開発し、世界で最も安全な車を提供することです。 AIモデルの改善スピードと品質は、自動運転・運転支援システムの価値に直結します。 あなたが設計・構築・運用するMLOps基盤が、安全性の継続的な向上と機能の迅速なアップデートを可能にし、ユーザー体験の未来を動かします。 【職場環境・風土】 「買う喜び、売る喜び、創る喜びを世界に広げる」を基本理念に、Hondaでは数々の製品を創業から生みだし続けてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で、夢や理想を徹底的に追求する風土が根付いており、学歴や年齢に関係なく誰もがフラットに活躍できる職場環境です。積極的に仕事に向き合い、推進する力のある従業員には、入社直後であっても大きな仕事が任されます。「こんなクルマが作りたい！」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げるような気概を持った方に、是非仲間に入っていただきたいと思います。
【埼玉】MLOps/ソフトウェアエンジニア ※自動運転・運転支援領域
【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。 ======================== リモート面接を実施中です ※リモートワーク可（要相談） ======================== 【募集の背景】 Hondaではすべての人に事故ゼロと自由な移動の喜びを提供するため、「ドライバーが心から信頼でき」「思わず出かけたくなる」をコンセプトに自動運転システムの研究開発を行っています。 クルマを乗る時に必ず発生してしまう事故リスクを極限までゼロに近づけることがミッション。単に高機能化するだけではなく、必要な機能を広く普及可能なコストで実現することも同時に求められます。 「安心して自由に移動する喜び」を全てのお客様に提供するために、世界に先駆けて安全・安心・環境負荷軽減の高い価値を持つ自動運転・運転支援システムを研究開発し、商品化することを目指しています。 クルマを通して笑顔になる人を一人でも増やすため、高齢者や運転が得意でない人々の日々の移動を支えるため、各地域向けに最適化されるベースとなる商品開発から最先端の技術開発まで、「グローバルのHonda四輪開発をリードする仲間」を求めています。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等 【魅力・やりがい】 私たちのミッションは、世界に先駆けた自動運転・運転支援システムを開発し、世界で最も安全な車を提供することです。 AIモデルの改善スピードと品質は、自動運転・運転支援システムの価値に直結します。 あなたが設計・構築・運用するMLOps基盤が、安全性の継続的な向上と機能の迅速なアップデートを可能にし、ユーザー体験の未来を動かします。 【職場環境・風土】 「買う喜び、売る喜び、創る喜びを世界に広げる」を基本理念に、Hondaでは数々の製品を創業から生みだし続けてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で、夢や理想を徹底的に追求する風土が根付いており、学歴や年齢に関係なく誰もがフラットに活躍できる職場環境です。積極的に仕事に向き合い、推進する力のある従業員には、入社直後であっても大きな仕事が任されます。「こんなクルマが作りたい！」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げるような気概を持った方に、是非仲間に入っていただきたいと思います。