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| 部署・役職名 | データサイエンティスト：モビリティ領域（自動駐車、おもてなしサービス）／博多 |
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| 仕事内容 |
職務内容 【お任せする業務】 次世代モビリティ領域（自動運転・コネクティッド・シェアリング・電動化等）において、 市場価値の高い製品・サービス創出を目的とした、AIを含む技術開発を担当していただきます。 直近での商用化を見据えたテーマから、中長期視点での先行技術開発まで、 複数の時間軸のプロジェクトが並行して進行しています。 配属先は、以下いずれかの技術グループとなります。 ・走行領域向け技術提供（走行制御システムと連携した機能開発） ・モビリティサービス領域向け技術提供（位置情報等を活用したサービス連携） ・車体・エントリー領域向け技術提供（車室内外監視システムと連携した機能開発） ・全領域共通の基盤技術提供（データ・学習基盤など） 具体的には商品開発部門と連携し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 低速走行支援・自動制御機能開発 車両周辺の物体や自己位置を高精度に把握するための環境認識技術の研究・開発 自動運転時代に向けた新サービス開発 AIを活用した車室内外における人の状態推定や、 人に寄り添うヒューマンマシンインタラクション技術の研究・開発 走行データ活用型インフラ支援サービス開発 走行車両から収集したデータをもとに道路状態を検知し、 インフラ維持管理の効率化を支援するサービスの企画・開発 乗降支援・エントリー支援技術開発 乗降時の不安や負担を軽減するための行動・意図推定技術の研究・開発 基盤技術開発 製品展開や開発スピードを加速させるための、 データ生成技術や学習効率化技術の研究・開発 ■使用言語・環境・ツール等 使用言語：C、C＋＋、Python 環境：Windows、Linux系OS ツール：各種ディープラーニングフレームワーク（TensorFlow、Keras、PyTorch 等） ■組織のミッション AIセンシングを担う専門組織として、 AIソリューションによる車載製品の価値最大化と、 異業種連携による新たな価値創造・新規事業創出をミッションとしています。 部品・システム開発を通じて蓄積してきた多様なデータを活用し、 社会課題の解決や人々の暮らしをより豊かにするサービス開発を推進しています。 ■募集背景 競争が激化するモビリティ領域において、 他社に負けない製品・サービスを実現するため、 技術人材の拡充と開発効率の高度化が急務となっています。 シミュレーションを活用した開発効率向上、 エッジに閉じないリアルタイムなサービス提供、 単眼カメラに依存しない新たなセンシング手法の検討など、 解決すべき課題は多岐にわたります。 これらの課題に主体的に取り組んでいただける仲間を募集しています。 ■キャリアパス 本領域で実務経験を積みながら、 ・チームを率いるマネージャ ・現場適用を牽引する技術スペシャリスト いずれかのキャリアを、志向・適性に応じて目指していただきます。 また、希望や適性に応じて、組織内でのローテーションの可能性もあります。 ■このポジションの魅力 社会的意義の高いテーマに挑戦： 自動運転やスマートファクトリーなど、 渋滞問題や交通弱者問題といった社会課題の解決に直結するテーマに携わります。 走行制御にとどまらず、乗員の状態把握や快適性向上など、 人に寄り添う機能開発にも関与できます。 技術者としての成長機会： 次世代モビリティの進展に伴い、AI・機械学習技術の重要性はさらに高まっています。 社会を変える新しいテーマが継続的に生まれる環境で、 最先端技術を活用した研究・開発に携わることができます。 重点投資領域としてのAI開発： AI領域は事業戦略上の重点分野として位置づけられており、 研究開発投資や開発拠点の拡充など、全社的に強化されています。 多様なバックグラウンドのメンバー： 製造業、IT、ソフトウェアなど多様な経歴を持つメンバーが在籍。 幅広い技術をチームで補完し合いながら、 最新技術動向をキャッチアップしやすい環境です。 学習意欲の高いメンバーが多く、切磋琢磨できる職場です。 |
| 労働条件 |
■雇用形態 正社員 ■勤務時間 ＜労働時間区分＞ フレックスタイム制 コアタイム：10:30～14:45 休憩時間：60分 時間外労働有無：有 ＜標準的な勤務時間帯＞ 9:00～18:00 ＜その他就業時間補足＞ ※上記は標準労働時間です。 ・フレックス有り ・男性育休も支援 ・在宅勤務可 ■休日 完全週休2日制（休日は会社カレンダーによる） 年間有給休暇10日～20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります） 年間休日日数121日 土曜、日曜、GW・夏季・年末年始休暇（各10日程度）、その他 年次有給休暇、やすらぎ休暇、リフレッシュ休暇、子の看護休暇、介護休暇、ボランティア休暇など ■福利厚生 通勤手当、家族手当、住宅手当、寮社宅、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、退職金制度 ＜各手当・制度補足＞ 通勤手当：※会社規定による 家族手当：福利厚生その他欄参照 住宅手当：※会社規定による/引っ越し手当 寮社宅：独身寮、社宅あり 社会保険：補足事項なし 退職金制度：DB、DC、退職一時金の3つの制度あり |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 【必須】・機械学習や深層学習の基本知識、実課題適用の経験 ・社内外の関係者と連携しながらプロジェクトを推進するコミュニケーション力 【歓迎（WANT）】 【歓迎】・画像認識・画像処理・画像生成・生成AIに関する知識 ・Deep learningのモデル構築〜実装経験 ・センサー情報や時系列データを扱ったご経験 ・クラウド（AWS, Azureなど）を活用したシステム開発・運用の経験 ・自動車、電機など製造業での職務経験 【求める人物像】 ・新しいテーマや技術に対して好奇心を持ち、積極的かつ主体的に提案・行動できる方 ・社内外の仲間を巻き込みながら、プロジェクト全体を俯瞰し、前進させるリーダーシップを発揮できる方 ・失敗を恐れずに挑戦し、柔軟に学びを得ながら成果につなげられる方 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/01/05 |
| 求人番号 | 6465716 |
採用企業情報
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