コネクテッドデータを活用した新ソリューションの事業企画をお任せします。

【募集の背景】
Hondaは「すべての人に、『生活の可能性が拡がる喜び』を提供する世界中の一人ひとりの『移動』と『暮らし』の進化をリードする」という2030年ビジョンを作成しました。合わせて、「喜びの創造」「喜びの拡大」「喜びを次世代へ」の3つの視点で、取り組みの方向性を定めました。「喜びを次世代へ」を実現するのが、「クリーンで安全・安心な社会へ」です。環境と安全の領域でのナンバーワンをめざして、さらに資源を投入し、カーボンフリー社会と、交通事故ゼロ社会の実現をリードする存在となることをめざしていきます。コネクテッドソリューション開発部では、Hondaのコネクテッド製品から取得できるデータを活用したソリューション開発を通して社会課題を解決し、Honda車が走れば走るほど良くなる社会を創っていきたいと考えております。
さらなるイノベーションを起こすため、英知を結集し新しいHondaを一緒に創りあげていきませんか。

【具体的には】
Hondaのコネクテッド製品から取得出来るデータを活用した新ソリューション開発・新規事業企画の領域を募集しております。
事業企画・市場調査・法人営業・渉外活動・海外展開・協業先との事業展開など、幅広い業務領域を担っていただける方を求めております。

◆業務詳細：
スマートシティだけでなく、幅広い領域でのデータ活用を検討しております。
・市場動向や技術トレンドを踏まえ顧客課題の精査、それを解決するソリューションの事業企画。
・アライアンスを締結している企業との事業拡大。
・渋滞対策や事故削減などリリース済サービスの法人営業、広報活動。
・国プロなどの各種プロジェクト推進
・路面の劣化モニタリングサービスなど推進中テーマの加速
・車両から取得できるデータからのシーズ検討
※ 戦略・データ分析・ＰＦ構築は別求人となります。

◆サービス例：
・急ブレーキデータを活用した事故リスクサービス
・仮設表示機と連携した渋滞対策サービス
・ダッシュボード上での各種データ分析サービス
・都市ＯＳと連携したスマートシティサービス

※具体的な業務イメージをもっていただくために、下記ＵＲＬもご参照ください。

Honda DriveDate Serviceについて【こちら】
担当社員インタビュー『自動車×ビッグデータ」まちづくり・防災に活かすクルマのデータとは』【こちら】

※二輪・四輪・ライフクリエーション事業等、製品・事業の垣根を越えたグローバルなソリューション企画をお任せします。
※シリコンバレーをはじめとするグローバルIT企業、研究機関、その他さまざまなサービスを行うパートナー様と連携しながら、人と車の新たな関係を構築するクリエイティブかつチャレンジングな開発が行える環境です。海外出張・駐在の可能性もございます。

【魅力・やりがい】
・日本はもちろんのことメインマーケットである北米を中心とした海外市場への提案も多いため、グローバル企業との協業や交渉を現地で体験することができます。
・自ら意思を込めた提案内容を作り、かつ、戦略案件として経営メンバーに直接提案する機会があります。


◆おすすめ記事
・得意を武器にして、業界をつなぎあわせる。異業種からきたエンジニアの歩み
・安心・安全な社会の実現を夢見て描く、コネクテッド事業のこれから
・『Honda e』で未来を引き寄せろ！若き開発者・奮闘のストーリー

◆Hondaの社風・働き方
・仕事も育児も、しなやかに強く。Hondaで輝くワーキングマザー
・仕事と育児の両立実現に向けた軌跡
・経験者と妻、そして上司が語る、男性の育児休職のススメ
・[特別対談] 元Honda社員と語るHondaのフィロソフィー
・Hondaフィロソフィーとは

※Hondaの中途採用募集職種一覧は【こちら】

■募集職種
量子技術研究を新たな研究分野として創設し、その立ち上げをリードする「量子通信/量子計算のアルゴリズム研究者」を募集します。

【業務詳細】
・社外コンソーシアム等と連携し、量子研究の適応分野や進展などの現状把握
・ホンダグループ内部署や姉妹会社と連携し、量子研究の戦略を構築
・社外研究機関と連携し、具体的な分野での量子アルゴリズム研究を推進

【仕事の特色】
新規に取り組む量子分野の研究について、自らの論文発表を含め、積極的な調査・提言を行う、最先端科学に携わる仕事です。

<この仕事で取り扱う技術>
量子通信/量子計算のアルゴリズム

＜Mission / ミッション＞
量子技術分野の最先端の動向を見極め、取り組むべき量子技術研究の価値と分野を定め、その量子アルゴリズム研究を主体的に推進する。
得られた研究成果については、国際学会や論文等で、積極的に対外発信し、当社のプレゼンスを向上させる。

＜プロジェクト規模＞
社外コンソーシアムやグループ会社の研究者数名と連携する。
海外姉妹会社（ドイツ、アメリカ）と連携し、グローバルな仕事ができるのが魅力です。

＜チーム構成＞
リサーチ・ディビジョン・マネージャの元で、研究プロジェクトとして推進（所属部門：リサーチ・ディビジョン）。
研究プロジェクトは、内容や予算を含めて自らが提案し、ボード承認により発足します。

＜職場環境 等＞
・全社員の約半数が外国籍という国際色豊かな職場。社内では日常的に日本語と英語、両方でコミュニケーションが行われています。
・勤務地は郊外型オフィスとして数々の賞を受賞した本田技研工業の「和光ビル」内にあります。
・研究者の裁量が大きく、研究成果の対外発表を積極的に奨励しています。会社の進むべき方向を尊重しつつ、研究者の意志も大切にする文化があります。

■募集職種
音響と音声認識に関する様々な問題を解決するため、次世代技術研究に取り組む「音声認識および音響処理アルゴリズム研究者」を募集します。

【業務詳細】
・音声認識における音響モデル・言語モデル適応、End-to-endモデル、ダイアライゼーション、Kaldi/ESPnetの応用
・音響処理における時系列信号処理、音声強調、ノイズリダクション業務
・ホンダグループ会社や姉妹会社と連携して、音響・音声認識研究の戦略立案

将来的にはチームリーダーとして、この分野における戦略の策定、新技術や研究テーマの提案、プロジェクト管理、チームメンバーや後輩の指導、社内外の専門家と協力しネットワークの構築、対外発表などを担える人材となることを期待します。

【仕事の特色】
次世代の音響・音声認識研究について、自ら企画提案、実装、実験等を推進し、応用まで視野に入れた最先端技術に携わる仕事です。自らの論文発表を含め、積極的な調査・提言を行います。今までの経験と知識を活かしていただき、研究の方向性、ゴール、アプローチ、計画などを自ら企画提案し、挑戦しがいのある業務に取り組むことができます。

<この仕事で取り扱う技術>
・音声認識アルゴリズム（音響モデル、言語モデル、End-to-endモデル、ダイアライゼーションなど）
・音響処理アルゴリズム（時系列信号処理、音声強調、ノイズリダクションなど）
・上記に関する機械学習アルゴリズム（深層学習など）

＜Mission / ミッション＞
「技術は人のためにある」というホンダの共通理念に基づき、これまでの経験と知識を活かし、スピード感と斬新なアイデアをもって研究開発をリードし、世界で唯一の存在を目指します。音響・音声認識分野の最先端の動向を把握し、取り組むべき技術研究の価値を明確にした上で、次世代の音響・音声認識アルゴリズムの研究を主体的に推進します。
また具体的な応用分野やユーザを想定し、迅速なプロトタイピング、実験、分析、フィードバックを通じて、より高い成果を目指します。得られた研究成果については、国際会議や論文等を通じて外部への積極的な研究成果の発信を行い、当社のプレゼンス向上を担います。

＜プロジェクト規模＞
チームメンバーや社外研究機関の研究者数名と連携して業務を推進します。
海外姉妹会社（ドイツ、アメリカ）と連携し、グローバルな仕事ができるのが魅力です。

＜チーム構成＞
リサーチ・ディビジョン・マネージャの元で、研究プロジェクトとして推進（所属部門：リサーチ・ディビジョン）。
研究プロジェクトは、内容や予算を含めて自らが提案し、ボード承認により発足します。

＜職場環境 等＞
・全社員の約半数が外国籍という国際色豊かな職場。社内では日常的に日本語と英語、両方でコミュニケーションが行われています。
・勤務地は郊外型オフィスとして数々の賞を受賞した本田技研工業の「和光キャンパス」内にあります。
・研究者の裁量が大きく、研究成果の対外発表を積極的に奨励しています。会社の進むべき方向を尊重しつつ、研究者の意志も大切にする文化があります。

【概要】
LLMなどの機械学習モデルの開発を促進する、MLOpsツールのための研究開発業務

Fixstars AI Boosterは、ハードウェアリソースを継続的に監視し、AIモデルの学習・推論処理を高速化することで、コスト効率の高いAI開発・運用を実現する、パフォーマンスエンジニアリングプラットフォームです。

以下のような幅広い技術領域に深い造詣を持ち、プロダクトへの開発へ貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集しています。

・低レイヤー（Linuxカーネル、プロファイリング、トレーサー、eBPF、GPUプログラミング）
・クラウド（AWS/Azure/GCP、Kubernetes、OpenTelemetry、OLAPデータベース）
・機械学習（LLM、エージェントAI、分散学習/推論）

【具体的な職務内容】
・技術的課題の特定と解決策の実行
・プロジェクトの技術リスク管理
・先端技術のリサーチ
・概念実証のためのプロトタイピング
・プロダクトコードの実装

【開発環境】
・基盤: Linux、AWS/GCP/オンプレミス環境
・言語: C/C++、Python、Go、eBPF
・ツール: Git、GitLab、Docker、Kubernetes、Grafana、Prometheus
・開発タイプ: B2B、SaaS、オンプレミスソフトウェア

プロダクト思考を持ち、技術的視点からプロジェクトを管理・推進するテクニカルプロジェクトマネージャーとして、
開発チームと協力しながらプロジェクトの成功を導きます。

【プロジェクト概要】
Fixstars AI Boosterは、ハードウェアリソースを継続的に監視し、AIモデルの学習・推論処理を高速化することで、
コスト効率の高いAI開発・運用を実現するアクセラレーションプラットフォームです。
1台のノードから大規模クラスタまで、多様なハードウェア環境にスケーラブルに対応します。

以下のようなコンポーネントの開発をリードする、テクニカルプロジェクトマネージャーを募集します。

・Performance Observability (PO): システム性能情報を非侵襲的に収集・分析するソフトウェア
・Performance Intelligence (PI): アプリケーション処理を高速化するフレームワークおよびプロフェッショナルサービス

【具体的な職務内容】
・開発プロジェクトの計画立案と進捗管理
・技術的課題の特定と解決策の検討・実行
・開発チームとプロダクトオーナー間のコミュニケーション橋渡し
・顧客要件の技術的解釈と開発タスクへの落とし込み
・リリース計画の策定と実行管理
・プロジェクトの技術リスク管理

【開発環境】
・基盤: Linux、AWS/GCP/オンプレミス環境
・言語: C/C++、Python、Go、BPF
・ツール: Git、GitLab、Docker、Kubernetes、Grafana、Prometheus
・開発タイプ: B2B、SaaS、オンプレミスソフトウェア

【概要】
機械学習モデルを自動高速化するコンパイラの開発

現在様々なアプリケーションで機械学習が利用されています。
これらのアプリケーションを高速化または省電力化するために、様々なAIアクセラレータが開発されています。
フィックスターズでは、AIアクセラレータを開発するお客様向けに、AIコンパイラフレームワークの開発を行っています。
AIコンパイラは、機械学習モデルの学習や推論のワークロードを、対象のAIアクセラレータ上で高速処理するための変換とコード生成を自動で適用します。

フィックスターズでは、このAIコンパイラフレームワークを設計及び開発するエンジニアを募集しています。
この役割には、対象のAIアクセラレータを対象にした量子化、計算グラフの最適化、ループやメモリ配置の最適化の手法の設計や、コンパイラへの実装が含まれます。
また、AIアクセラレータやAIコンパイラの最新研究やOSSの動向の調査も行い、それらを用いた技術選定にも携わります。
加えて、ハードウェア設計者とも連携し、ハードウェアとソフトウェアの協調して設計することで、次世代のAIアクセラレータの設計にも貢献していただきます。

大規模かつ最先端のAIコンパイラフレームワークや、次世代のAIアクセラレータの開発に携われるプロジェクトにぜひ参加しませんか？

【具体的な職務内容】
・AIコンパイラフレームワークの設計や開発
・対象のAIアクセラレータ向けの高速化手法の設計
・量子化や枝刈りなどのAIモデル圧縮技法の研究開発や実装
・AIコンパイラフレームワークを利用した機械学習モデルの高速化
・AIアクセラレータのハードウェアアーキテクチャに対する改善手法の提案

【案件例】
https://www.fixstars.com/ja/cases/r-car

【開発環境】
開発環境：C/C++, Python
コンパイラフレームワーク: MLIR, LLVM, TVM
AIフレームワーク: PyTorch, TensorFlow, ONNX
その他開発環境：Linux
開発支援ツール：Git, GitLab, GitHub
開発手法：チケット駆動開発, スクラム開発
開発内容タイプ：B2B

【概要】
従来の創薬手法では、新薬候補の枯渇に加え、上市までの期間とコストの増大が喫緊の課題となっています。
こうした状況に対し、AI（人工知能）と分子シミュレーションを高度に活用することで、創薬研究における時間とコストを大幅に削減し、新薬開発の成功率向上への貢献が強く求められています。
私たちは、最新鋭のGPUやスーパーコンピュータを用いた最先端のin silico創薬の導入にソフトウェアエンジニアとして参画することで、これらの課題解決を力強く支援してまいります。

お客様とともに創薬向けソフトウェア開発を行います。
研究開発からリリースまでの間、性能のよいアルゴリズム開発から特定ハードウェア向け高速化まで行います。

【具体的な職務内容】
・小規模チームのチームメンバーまたはリーダー
・特定マシン向けのソフトウェア改善
・ソースコード・動作マシンへの深い理解
・最新技術の継続的な学習・知識更新
・専門知識を活かした顧客提案と開発主導
・顧客技術者との連携・協働

【案件例】
GPUとスーパーコンピュータでの創薬ソフトウェア高速化

【開発環境】
お客様の開発環境に応じて変化します。

・OS：Linux
・開発言語：C++, CUDA C++, Python
・開発ツール：MPI
・フレームワーク：PyTorch
・開発支援ツール：GitLab, Slack
・開発手法：アジャイル
・クラウドプラットフォーム：AWS, GCP
・開発内容タイプ：B2B

【概要】
フィックスターズでは、機械学習や数値演算の性能向上など様々な課題を持つお客様向けに、データ転送、機械学習処理などにFPGAをアクセラレータとして活用する開発プロジェクトを行っています。FPGAに限定された部分最適だけではなく、ディープラーニングや数値処理のエンジニアと共に、顧客のシステム全体の最適化を実現しています。

【具体的な職務内容】
・高品質、高性能、高エネルギー効率の RTL 設計・実装
・数値演算や機械学習などのアルゴリズムの並列化設計
・C/C++ コードの FPGA ポーティング

【開発環境】
開発環境：C・C++・Verilog HDL・VHDL
その他開発環境：Linux・Windows・Vim・Emacs
開発支援ツール：Git・GitHub・Github Actions・GitLab
開発手法：プロジェクトごとに選択・アジャイル・チケット駆動開発・プロトタイピング・コーディング規約あり
開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・数値演算・画像処理・AI・ネットワーク設計・ハードウェア制御・組込み・動画（ストリーミング、エンコード）
インフラ管理：Docker・Kubernetes

【概要】
LLMや大規模AIをはじめとした「複数の計算機サーバーを必要とするアプリケーション」を、高速・効率的に実行する計算基盤の研究開発業務

現在、LLMをはじめとした生成AIなどの需要の高まりにより、GPUなどを大規模に利用する研究者・開発者が増えてきています。
また、彼らに提供されるためのサーバーやハードウェアを提供するベンダー企業のサービスも増加しており、実際にその利用も増加の一途を辿っています。
しかしながら、そのようにサーバーやハードウェアを購入し提供されたAI研究開発者らが、せっかくの高額なサーバーを十分に使いこなすことができていないのが実状です。
そこでフィックスターズでは、そのような下回りのサーバー・ハードウェアのベンダーと、上層の応用側にいる研究者・開発者の差を埋めるため、その中間に位置するミドルウェアを中心とした開発基盤を開発・提供しています。
もちろん、ミドルウェアの範囲に拘泥もしていません。必要があれば下のハードウェアにも上のソフトウェア・スクリプトにも対応し、「利用者にとって最も便利で高速な状態」という価値提供を目指すプロジェクトになります。

このたび、業務拡大に伴い、HPC・高性能計算の分野での知見と経験のある方を募集します。

【具体的な職務内容】
下記の範囲から、まずは自身の得意分野から始め、成果を出しながら業務を通して対応領域を拡大していただきます
・アプリケーションコードの高速化（AIモデルの軽量化など）
・アプリケーションの実行効率や処理時間の詳細計測と解析
・ライブラリやミドルウェアの環境変数や設定ファイルのチューニング
・ハードウェアやサーバーの特性を考慮した並列化設定
・算術演算や通信手法の改善や新規手法の開発
・高速通信やストレージの整備や高速化
・システムの管理監視ツールの導入
・高速になるOSソフトウェアおよびドライバなどのバージョン選定

【開発環境】
開発環境：Ubuntu・Python3・C/C++
開発支援ツール：Git・GitLab・Docker・Slack
開発内容タイプ：B2B・リサーチ

【概要】
フィックスターズでは、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、自動運転や自律走行ロボットの実用化など、様々な課題を持つお客様向けに、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェアの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。

【具体的な職務内容】
・自動運転を実現するためのソフトウェア開発
・AGV／AMR向けロボットシステム開発、データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェア開発
・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービスおよび量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発
・データセンター向けNVMe SSDファームウェア開発（組込みソフトウェア開発）
・FPGAをアクセラレータとして活用するシステム開発
・組込み機器に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発(例：4K8K機器・ADAS・医療画像処理・検査装置)
・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェア及びソリューションの開発
・金融系システム（デリバティブプライシング）開発

【概要】
フィックスターズでは、データセンター向けSSD製品の三次元フラッシュメモリを
制御するコントローラ向けのファームウェアおよびデバイスドライバの開発を行っています。
大規模言語モデル（LLM)をはじめとする生成AIの需要により、SSD に対する性能要求も年々厳しくなっています。
本プロジェクトでは、次世代製品の性能・寿命を満たすアルゴリズムのシミュレータ開発・評価を行っています。

【具体的な職務内容】
次世代のデータセンター向けストレージの性能・寿命シミュレータ開発

・C++、System Cによる次世代ストレージのシミュレータ開発
・開発したシミュレータを用いたI/O性能・寿命シミュレーション
・シミュレーション結果の解析・可視化
・問題点の調査、改善案のプロトタイプ実装など

【開発環境】
開発環境：C・C++・Python3
その他開発環境：Linux
開発支援ツール：Redmine・Subversion・GitLab
開発手法：オブジェクト志向・ウォーターフォール・チケット駆動開発
開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析

システムエンジニア/コンサルタントとして、業務/システム要件の定義、Fit&Gap 分析、データ・画面・機能の基本設計/詳細設計、開発・onfiguration、各種テストの計画・実行、システム/データ/業務移行の計画・実行、デプロイ・導入等を担当いただきます。
経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。

■プロジェクト事例
エネルギー：会社統合による基幹システム刷新(SAP)
銀行：インターネットバンキングシステム更改
製造：AIを用いた工場省人化システムのPoC
決済：モバイルペイメントサービス立ち上げ支援
流通：ドローン運航管理サービスのPoC
商社：グローバルデータセンターの再構築に係るインフラ構築
エンタメ：音楽配信メタ情報管理システム開発支援

【概要】
データ分析環境の設計・構築・運用およびデータ分析ソフトウェア開発

フィックスターズでは、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、
自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、大規模データ分析環境の設計から構築・運用、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。
機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、
他社にはない高い価値をお客様に提供しています。

【具体的な職務内容】
・自律走行に関わる分析基盤の設計・構築・運用
・データ前処理アルゴリズムの検討・高速化
・データ分析ソフトウェアの開発・高速化
・実データを用いた分析

【案件例】
・大規模データ取り込みパイプラインの設計・実装
・データ抽出から可視化までをシームレスに行うアプリケーションの開発

【開発環境】
開発環境：Ubuntu
フレームワーク：PyTorch・OpenCV
データベース：PostgreSQL・MySQL・DynamoDB・Snowflake・Databricks
開発支援ツール：JIRA・Confluence・Git・GitHub・GitHub Actions・GitLab・Apache Airflow・SageMaker AI
開発手法：Agile
開発内容タイプ：B2B・リサーチ・SaaS・解析・機械学習・AI・インフラ設計・データベース設計・チューニング・モビリティ（自動運転・交通関連）
クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service・Microsoft Azure・Google Cloud Platform
インフラ管理：Terraform・AWS CloudFormation・Ansible・Docker・Kubernetes・Amazon ECS
AI・データ分析：Apache Spark・Amazon Athena・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・Plotly・NumPy・Streamlit・Apache Iceberg

【概要】
フィックスターズでは、データセンター向けSSD製品の三次元フラッシュメモリを制御するコントローラ向けのファームウェアおよびデバイスドライバの開発を行っています。フラッシュメモリは微細化、三次元化、大容量化により制御が年々複雑化する上、ハードウェアに関する特殊な知識が必要です。また、製品レベルの品質を担保し、スケジュールを順守するため、高い専門性と技術力を持つエンジニアが数十名規模で開発を行っています。

【具体的な職務内容】
・ARMを使用したマルチコアSoCの組込み開発（C言語中心）
・周辺ハードウェアの制御、NAND FLASHの制御などの低レイヤの機能開発
・ガーベージコレクションを始め、上位レイヤの機能開発
・開発TAT向上のためのツール開発・自動化環境構築

【開発環境】
開発環境：C・Python3
その他開発環境：Linux
開発支援ツール：Redmine・Subversion・GitLab
開発手法：ウォーターフォール
開発内容タイプ：B2B

ソフトウェア開発及びプロジェクトマネジメント

【プロジェクト概要】
当社では、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、自動運転や自律走行ロボットの実用化など、
さまざまな課題を持つお客様向けに、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェアの開発を行っています。
低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。
今後の更なる成長に向けて、既存事業の飛躍、受託ビジネスとストックビジネスの両立に向けた組織風土の改革、といった取り組みを強化していく必要があります。
そのための事業/組織をリードするプロダクトマネージャーを募集します。

【具体的な職務内容】
・開発プロジェクトの計画立案と進捗管理
・技術的課題の特定と解決策の検討・実行
・開発チームとプロダクトオーナー間のコミュニケーション橋渡し
・顧客要件の技術的解釈と開発タスクへの落とし込み
・リリース計画の策定と実行管理
・プロジェクトの技術リスク管理

【案件例】
・自動運転を実現するためのソフトウェア開発
・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェアおよびソリューションの開発
・DevOps/MLOpsを活用した基盤環境構築、およびソフトウェア開発
・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービス
・量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発
・組込み機器(ADAS・医療画像処理・検査装置)に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発

【開発環境】
開発言語：C・C++・Python3
その他開発環境：Linux
開発支援ツール：Git・GitLab
コミュニケーションツール：Slack. Google Workspace等
開発手法：プロジェクトごとに選択・チケット駆動開発
開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AI・モビリティ関連（自動運転、交通関連）
クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service
インフラ管理：Docker
AI・データ分析：PyTorch・NumPy・TensorFlow・TensorRT・OpenVINO・ONNX Runtime等

【概要】
微細化、高解像度化、リアルタイム化を追求した革新的な製品を市場へ投入するためには、ソフトウェアの性能向上が不可欠です。
しかし、その高度な要求に応えるためには、計算機のマルチノード化やCPU・GPUの並列度増加といった複雑なプログラミングが課題となります。
そこで、私たちはこれらのハードウェアが持つ潜在能力を最大限に引き出すプログラミング技術で、この難題を解決します。

お客様の新規装置開発を、研究開発段階から製品リリースまで一貫して支援いたします。
高性能アルゴリズムの開発から、特定のハードウェアに最適化された高速化技術まで、お客様のニーズに寄り添い、性能向上に貢献いたします。

【具体的な職務内容】
・小規模チームのチームメンバーまたはリーダー
・特定装置のソフトウェア改善
・ソースコード・動作マシンへの深い理解
・最新技術の継続的な学習・知識更新
・専門知識を活かした顧客提案と開発主導
・顧客技術者との連携・協働

【案件例】
スループットが目標性能に達しないため、ボトルネックを解消し、性能を最大限に引き出す高速化を支援する

【開発環境】
お客様の開発環境に応じて変化します。

・開発内容タイプ：B2B,画像処理,組込み
・開発手法：アジャイル
・OS：Linux, Windows
・開発言語：C++, CUDA C++, Python
・開発支援ツール：GitLab, Slack

【概要】
次世代AD/ADAS向けのAIモデル開発

自動運転の実現にはカメラや各種センサを用いた高精度な周辺認識AIモデルを開発することが不可欠です。
特に最新の自動運転向けのAIは次々と新しい手法が発表されており、最新トレンドを把握したうえで、
精度、速度に優れるAIモデルを開発することが重要になります。
フィックスターズでは最新の論文の調査から、それを生かしたAIモデルの開発まで、
実際にAD/ADASに利用されるAIモデルの開発を行っています。

【具体的な職務内容】
・最新論文調査
・Pytorchを用いたAIモデル開発
・各種ツールを用いた特定HW向けのAIモデルの圧縮
・PytorchやONNXなどのツールを用いたAIモデルの最適化のためのツール開発

【概要】
次世代AD/ADASシステムでの車両データ収集アプリケーション開発

次世代AD/ADASでのデータドリブン開発の一環として、市販車両の各種データを効率よく収集し、クラウドに送信する車載アプリケーションを開発

【具体的な職務内容】
・画像データの個人情報保護のための匿名化処理の開発
・画像データを効率よく収集するための動画圧縮処理の開発
・特定のハードウェアアクセラレータを用いた画像処理の高速化
・セキュリティ対策のためのデータの暗号化・複合化処理の開発
・次世代ミドルウェア・ソフトウェアプラットフォームへの要件定義と、アプリケーションの適合

【案件例】
・次世代車載ソフトウェアをアップデートするためのミドルウェアの開発
・次世代車載ソフトウェア開発の基盤となるOSカーネル、エンジニア支援システムの開発

【プロジェクトのやりがい】
・車載アプリケーションだけでなく、クラウド側のシステムとも連携したデータドリブン開発の構築に貢献できる。
・仕様や実装の改善だけでなく、ソフトウェア開発の仕組みや進め方の改善についても提案・推進できる。

【開発環境】
開発環境：C・C++
その他開発環境：Linux・Windows
開発支援ツール：Git・GitLab
開発手法：チケット駆動開発
開発内容タイプ：アプリケーション・ミドルウェア・画像処理・モビリティ関連（運転支援）
インフラ管理：Docker

【仕事内容】
原子力発電所の法令遵守を支えるための重要な役割を担っています。
原子力発電所の運営に当たっては、遵守すべき法令（消防法、環境法令等）が多く、管理漏れによる手続漏れ等が発生した場合は、社会的信頼の失墜に繋がるため、各電力会社の法令遵守のためのサービスおよびサポートを提供し、エネルギー業界の未来を切り拓いていきます。
将来的には当グループの中核としてチームマネジメントなどもご担当頂きます。

＜主な業務＞
・法令や規制の改正情報を精緻に収集・分析: 日々、法令改正情報を監視し、常に変化する法的環境に柔軟に対応します。
・法令改正が発電所の運営に与える影響を評価: 改正内容を深く掘り下げ、その影響を正確に評価します。
・顧客への迅速かつ明確な情報配信: 法令改正に関する情報と評価結果を効果的に伝達し、顧客の意思決定をサポートします。
・顧客ニーズに合わせた支援ツールの作成、保守：発電所の運営に当たり必要となる法令と、その法令に基づく必要な手続きを業務別・設備別に集約し、顧客の法令遵守の徹底を支援します。
・他課の業務支援を行います。（年に数回程度、発電所での現場作業あり。）
最近では、法令や規制の改正情報の精緻な収集に生成AIを活用したツールを自社開発するなど自動化や効率化開発業務も行っています。法令対応だけでなく、生成AIを利用した開発業務にもチャレンジできるため、キャリアの幅が広がります。
本人の希望や適性により、法令業務以外の発電所に関わる支援業務にチャレンジすることもできるため、幅広い知識を身に付けることができます。


【配属部署】
プラント運営グループ

【組織構成】
リーダー１名、担当者３名

【キャリアステップ】
担当者⇒課長補佐⇒管理職と昇格するキャリアパスが用意されています。

① 海外委託先（台湾、中国、ドイツ）開発、量産監視業務に伴う、
技術折衝、定期マネージメント会議開催
② 半導体生産品の歩留り改善や素子特性安定化の業務に伴う、
データサイエンス業務

＜具体的には＞
① 海外委託
・採用時の想定ポジション：ビジネス経験と英会話力による
・入社から1年程度での想定業務：半導体委託エンジニアの全体像の
把握、開発～量産の要求事項理解。
・入社から2~3年で、海外委託先と主体的にコミニケーション、
定期的なFace to face打ち合わせ、出張

② データサイエンス
・採用時の想定ポジション：経験による（プログラミング力、
ビッグデータの統計処理力）
・入社から1年程度での想定業務：会社が目指すデータサイエンスを
用いたあるべき姿の理解。
・入社から2~3年での業務イメージ：反復的な業務をモデリング、
プログラミングを用いてタスクを自動化、見える化。

＜仕事内容＞
■CPC内で細胞培養スタッフと一緒に培養業務を行ってもらいます。日々培養のルーチンワークを行います。※研究自体は行っていません。
■スタッフのマネジメント、スケジュール調整
■他部署からの問い合わせ対応
■新人教育

《当医院の幹細胞再生医療について》
・自己培養幹細胞を提供しています。培養する際には、患者自身の皮膚皮下脂肪の細胞を培養加工施設にて培養増殖しています。
・安全性や保管方法:採取基準や保存管理基準、衛生管理基準、品質管理基準に基づいて、医師が細菌検査/ウイルス検査を調整。細菌検査等のチェックも行っています。

原子力発電所の法令遵守を支えるための重要な役割を担っています。
原子力発電所の運営に当たっては、遵守すべき法令（消防法、環境法令等）が多く、管理漏れによる手続漏れ等が発生した場合は、社会的信頼の失墜に繋がるため、各電力会社の法令遵守のためのサービスおよびサポートを提供し、エネルギー業界の未来を切り拓いていきます。
将来的には当グループの中核としてチームマネジメントなどもご担当頂きます。

＜主な業務＞
・法令や規制の改正情報を精緻に収集・分析: 日々、法令改正情報を監視し、常に変化する法的環境に柔軟に対応します。
・法令改正が発電所の運営に与える影響を評価: 改正内容を深く掘り下げ、その影響を正確に評価します。
・顧客への迅速かつ明確な情報配信: 法令改正に関する情報と評価結果を効果的に伝達し、顧客の意思決定をサポートします。
・顧客ニーズに合わせた支援ツールの作成、保守：発電所の運営に当たり必要となる法令と、その法令に基づく必要な手続きを業務別・設備別に集約し、顧客の法令遵守の徹底を支援します。
・他課の業務支援を行います。（年に数回程度、発電所での現場作業あり。）
最近では、法令や規制の改正情報の精緻な収集に生成AIを活用したツールを自社開発するなど自動化や効率化開発業務も行っています。法令対応だけでなく、生成AIを利用した開発業務にもチャレンジできるため、キャリアの幅が広がります。
本人の希望や適性により、法令業務以外の発電所に関わる支援業務にチャレンジすることもできるため、幅広い知識を身に付けることができます。


【配属部署】
プラント運営グループ

【組織構成】
リーダー１名、担当者３名

１.業務効率化検討：
DXやAI技術、DB設計などのIT技術を活用して業務の効率化を検討していただきます。

２.品質管理、工程管理、要員管理：
解析結果の妥当性確認、業務のスケジュール管理、関係者の配置管理を行います。リーダーシップが求められます。

３.客先対応：
顧客への提案や業務打合せ、問い合わせに対応します。コミュニケーション能力を活かして、顧客の課題を聞き取り、最適な解決策を提案していただきます。
原子力発電所の安全な運転に貢献できます。

プロジェクト統括をサポートするサブリーダーとして、プロジェクトの成功に向けて貢献してください。

【配属部署】解析サービス本部　解析技術グループ

【組織構成】
課長（管理職） 1名・技師長（プロジェクト統括）3名・（★）技師（課長補佐）・担当者6名
★今回募集のポジション

【キャリアステップ】
技師（課長補佐）⇒技師長（管理職／プロジェクト統括）へと昇格するキャリアパスが用意されています。

原子力発電所の運用・管理においては、潜在的なリスク及びリスクの要因を定量的・定性的に把握すると共に、これらの情報（リスク情報）を活用して、更なる安全性向上を進めていくことが重要となっています。
このリスク情報活用の中心となる確率論的安全評価（PRA）に関連する業務（適用するモデル整備・管理、インプットとなるプラント情報の調査・整理、適用するパラメータ（機器故障率、運転員操作の失敗確率、等）の評価、PRAモデルを活用した評価）、PRAも含めたリスク情報を活用した評価業務、評価支援ツールの整備、等に携わって頂きます。業務の多くは大阪本社での実施となりますが、一部のプラント情報の取得には、発電所での調査が不可欠となりますので、1週間~1ヶ月の単位で発電所での作業に従事頂く場合もあります。
リスク評価では原子力発電所全体を対象とすることから、業務を通じ原子力発電所全体を把握することができ、また今後の安全性向上・管理業務の効率化に貢献できる業務となります。PRAモデルの整備等には、機械、電子回路等の知識も必要となることから、様々なバックグラウンドを持つ技術者が活躍できる分野です。

まずは、リスク評価に関する解析・分析の基本的な業務知識・技術を習得して頂き、将来的には、解析・調査の実作業に加え、顧客との折衝、プロジェクトの管理等を実施頂くことを期待しています。
原子力、原子力発電所についての知識がなくても、各種社内教育が用意されているとともに、先輩社員から丁寧に支援を受けることができますので不利になることはありません。（リスク評価Gでは非原子力の専攻の方も複数活躍しています。）


【配属部署】
解析サービス本部リスク評価グループ

【組織構成】
リスク評価グループでの業務はプロジェクト毎に以下のような体制で実施しています。
責任者（部長）・管理職（課長・上席技師）・主担当者（技師（課長補佐））・担当者（2～3名★）
今回募集では、担当者としてお迎えしたいと考えております。将来的には管理職を目指して頂きたいと考えています。

■職務内容
機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して、お客様のビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出するミッションに携わっていただきます。仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用も担当いただきます。

■プロジェクト例：
【小売業】多種多様な事業データを一元管理するデータ基盤を構築し全社員のデータ利活用を可能とする環境を整備
【情報通信業】機械学習を用いて、広告施策実施前の施策効果予測モデル構築を支援
【製造業】画像やセンサデータを用いて故障予測を行い、最適なタイミングでのメンテナンス提案を実現
【金融業】生成AIを活用して音声データの要約や顧客提案のサポートなど、オペレーターの業務効率化を実現
【公共サービス】高齢者のデジタルデバイドを解消する事業を支えるデータ分析基盤の構築支援
※プロジェクトの規模は3～10名規模が中心です。
　
■技術環境
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

■職務内容
データ利活用に課題を抱える企業に対して、企業が保有するデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤を構築するポジションです。データ利活用の企画、アーキテクチャの設計からソリューション選定、設計フェーズから構築、その後の継続的な改善まで、開発業務全般を推進いただきます。最新の技術動向、手法の調査・検証も実施しながら積極的に採用しており、直近では、Snowflakeをはじめ、dbtなど常に新しい技術に触れることができます。

■職務詳細
・AWS Redshift、Google BigQuery、Snowflake等を活用したデータパイプライン
・DWHの設計、開発、運用
・データ利活用のためのETL処理の開発と運用
・Tableau等BIツールや機械学習を使った分析環境の開発、運用
※入社研修の後、その方のご経験により、各PJTにアサインされます。3名～10名程度の規模のPJTが多く、チームで業務を進めて頂きます。中途研修やPJに配属後は、先輩メンバーに質問していただきながら、業務の中でスキルを身に着けて行って頂きます。

■PJT事例
プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築／製薬メーカー向けDMP構築支援／メディア向け機械学習を用いたレコメンドロジック構築
※取引先例として、ANA X／トヨタ自動車／デンソーなど、業界問わず幅広いお客様をご支援しています。

■キャリアプラン
週次で上長との1on1を実施しており、今後のキャリアについても会話をして頂きながら、テックリード／PMのいずれかのキャリアを選択される社員が多いです。

■技術環境
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

■職務内容
データ利活用に課題を抱える企業に対して、企業が保有するデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤を構築するポジションです。データ利活用の企画、アーキテクチャの設計からソリューション選定、設計フェーズから構築、その後の継続的な改善まで、開発業務全般を推進いただきます。最新の技術動向、手法の調査・検証も実施しながら積極的に採用しており、直近では、Snowflakeをはじめ、dbtなど常に新しい技術に触れることができます。

■職務詳細
・AWS Redshift、Google BigQuery、Snowflake等を活用したデータパイプライン
・DWHの設計、開発、運用
・データ利活用のためのETL処理の開発と運用
・Tableau等BIツールや機械学習を使った分析環境の開発、運用
※入社研修の後、その方のご経験により、各PJTにアサインされます。3名～10名程度の規模のPJTが多く、チームで業務を進めて頂きます。中途研修やPJに配属後は、先輩メンバーに質問していただきながら、業務の中でスキルを身に着けて行って頂きます。

■PJT事例
プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築／製薬メーカー向けDMP構築支援／メディア向け機械学習を用いたレコメンドロジック構築
※取引先例として、ANA X／トヨタ自動車／デンソーなど、業界問わず幅広いお客様をご支援しています。

■キャリアプラン
週次で上長との1on1を実施しており、今後のキャリアについても会話をして頂きながら、テックリード／PMのいずれかのキャリアを選択される社員が多いです。

■技術環境
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

■職務内容
データ分析およびデータ基盤の設計・開発に関わるプロジェクトをご担当いただきます。
プロジェクトマネージャとして、様々な業種のお客様の課題に対して、最適なソリューションを提供するためのデータ分析プロジェクトを牽引していただきます。仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用を推進していただきます。

■プロジェクト例：
【小売業】多種多様な事業データを一元管理するデータ基盤を構築し全社員のデータ利活用を可能とする環境を整備
【情報通信業】機械学習を用いて、広告施策実施前の施策効果予測モデル構築を支援
【製造業】画像やセンサデータを用いて故障予測を行い、最適なタイミングでのメンテナンス提案を実現
【金融業】生成AIを活用して音声データの要約や顧客提案のサポートなど、オペレーターの業務効率化を実現
【公共サービス】高齢者のデジタルデバイドを解消する事業を支えるデータ分析基盤の構築支援
※プロジェクトの規模は3～10名規模が中心です。
　
■技術環境
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

■職務内容
機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して、お客様のビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出するミッションに対し、プロジェクトマネージャーとして推進いただきます。

仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用も担当いただきます。

■職務詳細
・クライアントのデータ利活用の提案内容の策定
・各プロジェクトの計画立案
・アーキテクチャの検討
・BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift等を活用したデータパイプライン、DWHの設計、開発、運用
・データ利活用のためのETL処理の開発と運用
・Tableau、Looker、PowerBI等BIツールや機械学習を使った分析環境の開発・運用
・AIシステムの開発・導入、運用

■PJT事例
・製造業向け機器の故障予測モデル開発
・機械学習を用いたオークション落札価格の予測
・金融業向け生成AIを活用した業務効率化

■オフィス環境：
自由な社風で私服勤務も可能です。
技術者については新卒から40代まで、幅広い社員が活躍しています。
部活動や勉強会等、社員同士のコミュニケーションも活発な環境です。

■技術環境
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

社内エンジニア／プログラマと連携したツール・技術の開発および進行管理
ソフトウェアの要件定義や工数見積もり
クライアント（プロダクション会社）との要件ヒアリング・調整・折衝
ソフトウェア改善案の提案および、施策の設計・実施・検証
デザイナーなどユーザー部門とのコミュニケーション
プロジェクトの状況整理・報告資料の作成