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| 部署・役職名 | モビリティの設計革新を推進する デジタルツイン・マルチフィジックス×AIエンジニア |
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| 仕事内容 |
■職務内容 電動化・自動運転等の次世代モビリティ製品の設計・開発プロセスにおいて、従来の物理シミュレーション（CAE）とAI・データサイエンス技術を高度に融合させ、開発スピードと品質を飛躍的に向上させる「データ駆動型設計（デジタルツイン・マルチフィジックスAI）」の先行技術開発および社内導入。 【具体的には】 ① 熱・流体・構造・電磁界などの複雑な物理現象（マルチフィジックス）の3Dシミュレーションデータ（CAEデータ）や実験データを学習し、高速・高精度に結果を予測するAIモデル（サロゲートモデル、PINNs等）の開発 ② AIを活用した、製品形状やパラメータの自動最適化探索アルゴリズム（強化学習、ベイズ最適化、生成AIによるジェネレーティブデザイン等）の構築 ③ 各製品開発部門（インバータ、センサ、熱マネシステム等）へのヒアリングを通じた設計課題の抽出と、AIを活用した解決策の提案・実証実験（PoC）の推進 ④ 設計者がAIモデルを容易に活用できる社内向けプラットフォーム（Webアプリケーション等）のUI/UX設計・開発 ⑤ クラウド環境（AWS等）を用いた大規模な機械学習パイプラインおよびシミュレーション実行環境（MLOps）の構築・運用 ■ポジションの魅力 ・「AI×物理（シミュレーション）」という、デジタルエンジニアリング領域における世界的な最先端トレンドに挑戦し、製造業の設計プロセスを根本から変革する非常にインパクトの大きいミッションです。 ・世界有数の自動車部品メーカーが保有する膨大かつ高品質な設計データと、最先端のコンピューティングリソースを活用して、スケールの大きなデータサイエンスを実践できます。 ・アルゴリズムの研究にとどまらず、ツールとして現場に実装し、数千名のエンジニアの働き方が変わる瞬間を目の当たりにできる大きなやりがいがあります。 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・Python等を用いた機械学習、またはディープラーニングモデルの開発・実装経験（3年以上）・機械学習フレームワーク（PyTorch, TensorFlow, scikit－learn等）の高度な利用スキル ・理学・工学系分野（機械、情報、物理、数学等）の専門知識があり、物理現象（力学、熱、流体、電磁気等）に関する基礎的な理解があること ・現場のエンジニアと密にコミュニケーションを取り、技術課題を抽出・数理モデル化できる能力 【歓迎（WANT）】 ・CAE（構造解析、熱流体解析、電磁界解析等）ソフトウェアの利用経験、または解析業務の経験・サロゲートモデル（代理モデル）、最適化アルゴリズム、または物理法則を組み込んだ深層学習（PINNs等）の研究・開発経験 ・Webアプリケーション（フロントエンド/バックエンド）、または社内ツールの開発経験 ・クラウド環境（AWS, Azure）でのシステム構築・MLOps経験 ・英語力（TOEIC600点以上、最新のAI/CAE論文の読解が可能なレベル） |
| 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 | 2026/08/05 |
| 求人番号 | 9440993 |
採用企業情報
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この求人の取り扱い担当者
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- メーカー
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- ※12/26（金）~01/04（日）までお休みをいただいております※ 製造メーカーから通信・ITまで幅広く担当。 第二新卒からシニア層の方まで、幅広くご内定実績がございます。 内定獲得のための面接対策に自信あり。 ご相談も含め、是非ともお声がけくださいませ。
- (2025/12/24)
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