募集背景
【募集の背景】
Hondaは「ソフトウェアでクルマの価値を進化させる」SDVの実現に向けて本気で取り組んでおります。
上記実現に向けてソフトウェア開発や車両制御から得られる膨大なデータを活用し、開発プロセスの効率化や製品価値向上につなげることが重要になっています。
そのため、データ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを募集します。
Hondaは「ソフトウェアでクルマの価値を進化させる」SDV（Software Defined Vehicle）の実現に向け、本格的にデータ駆動型の開発体制への変革を進めています。
ソフトウェア開発や車両制御、実走データなど、あらゆる領域から生まれる膨大なデータを横断的に活用することで、開発プロセスの効率化と製品価値の最大化を目指しています。
その中核を担う「データ基盤」の設計・構築から、分析・AI活用までをリードできるデータエンジニアを募集します。
【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
職務内容
【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
【魅力・やりがい】
●HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます
●データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。
●組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。
●生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。
【当部署で働く社員から、応募検討者様へのメッセージ】
「開拓・変革する余地はいくらでもあり、やれるかどうかは自分次第。でもそこに無限の面白さがあります。」
「ソフトウェアの高効率開発が可能な先進プロセスとエンジニアリングプラットフォームを開発出来るのは、ホンダ内でも唯一無二の部署ですので、是非様々な知見を持つメンバーの方に参画頂きたいと思います。」
「多くの人を巻き込んでいける仕事で、技術的なタスクもたくさん作り出すことが出来ると思っています。そのため、自分から動ける人は組み込み技術、クラウド技術など色々なことに挑戦できる環境だと思います。」
応募条件
【いずれか必須】
●データ基盤構築経験（クラウド/オンプレ問わず）
●SQL、Python、R 等によるデータ加工・分析経験
●ETL/ELT設計やデータパイプライン構築経験
●クラウド上でのデータ処理・分析経験（AWS, Azure, GCP など）
●データ分析・可視化ツールの使用経験（Tableau, Power BI, Superset など）
●機械学習、ディープラーニング、自然言語処理等、AIの基盤技術に関する基礎知識または実務経験
【尚可】
●組込みシステムの開発経験
●クラウド環境でのソフトウェア開発経験（経験フェーズ問わず）
●CI/CD/CT環境構築経験
●xILS環境の構築経験
●モデルベースのソフトウェア開発経験
●MBSEに関する知識・実務経験
●アプリケーションライフサイクルマネージメントに関する知識
●ソフトウェアエンジニアリングプロセス設計業務経験
●Automotive SPICE / 機能安全ISO26262などのプロセス標準知識
●SQAの知識・実務経験
●PMO実務経験
●プロダクトライン開発のバリアント、構成管理の知識・経験
●大規模アジャイルの導入・実務経験
●アジャイル、スクラムの理解と実務経験 等