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仕事の詳細

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企業名

トヨタ自動車株式会社

職種

統合ボデーECUソフトPF開発リーダー(プロジェクトマネージャーまたはソフトウェアアーキテクト)

仕事内容

【特色】 SDV(Software Defined Vehicle)実現に向け、統合ボデーECUのソフトウェアPF開発のリーダーとしてプロジェクトマネージャーまたはソフトウエアアーキテクトのスキル・経験があるエンジニアを募集します。 大規模ECU開発の経験を活かし、アーキテクチャ設計・開発プロセス変革・量産開発を牽引いただける方を求めています。 【業務内容】 統合ボデーECUのソフトウェアPF開発において、プロジェクトマネジメントまたはソフトウエアアーキテクチャ設計の中核人材として活躍いただきます。SDV時代に求められる「アプリケーションとハードウェアの分離・並行開発」を実現するため、ECU開発の現場知見を活かしながら、開発の正味率向上、品質・効率向上、継続的に進化できるソフトウェアPFづくりをリードしていただきます。 【職務内容】 ・統合ボデーECU向けソフトウェアPF/BSW開発のプロジェクトマネジメント ・統合ECUのソフトウエアアーキテクチャ設計、要求整理、設計方針の策定 ・AUTOSAR等を活用したPFソフト/BSW開発推進 ・DX、トレーサビリティ、自動化を通じた開発プロセス変革と効率化 ・社内外ステークホルダー、サプライヤ、関連部署との技術調整・合意形成 ・手の内化すべき技術の見極めと、競争力向上に向けた戦略立案 【業務の詳細】 ・企画〜量産までを見据えた開発計画、課題管理、品質・日程・リソース管理 ・ソフトウェアPF/BSWのアーキテクチャ検討、インターフェース設計、設計レビュー ・A-SPICE、サイバーセキュリティ、OTA等を考慮した開発プロセスの改善 ・開発現場に入り込み、技術課題の解決とチームの意思決定を推進 ■本求人の想定役割:チームリーダー・マネージャー 【採用の背景】 ■業界での生き残りをかけて競争が激化するSDVの早期実現が急務 ■SDVの実現には、大規模機能統合、ソフトウェアアップデート、サイバーセキュリティ、アプリケーションとハードウェアの分離に対応したECUアーキテクチャと開発プロセス変革が必要 ■統合ボデーECUのソフトウェアPF/BSW開発、アーキテクチャ設計、プロジェクトマネジメントを通じて、SDV開発と人材育成を牽引いただきたい

求める人物像

■プロジェクトマネージャー 【必須:下記を全て満たす】 ・AUTOSAR、車載ネットワーク、マイコン、組込みOS、ミドルウェア等に関する基礎知識または実務経験 ・OEMまたはTier1として、企画・要求定義・設計・評価・量産までの開発をリードした経験 ・プロジェクトマネージャー、開発リーダー、社内外の関係者と折衝しながら開発を推進した経験 ■ソフトウェアアーキテクト 【必須:下記を全て満たす】 ・AUTOSAR、車載ネットワーク、マイコン、組込みOS、ミドルウェア等に関する基礎知識または実務経験 ・大規模統合ECU、車載ECU、または組込みソフトウェアPF/BSWの開発経験 ・統合ECU、ボデー制御ECU、AutosarベースでECUソフトのアーキテクチャ設計及び開発推進経験 ■共通 【望ましいスキル:いずれかのスキルを複数有する】 ・A-SPICE(SUP/MAN/SYS/SWE)、機能安全、サイバーセキュリティ、OTAを考慮した開発マネジメント経験 ・DX/自動化/トレーサビリティ改善等により、開発効率や品質を向上させた経験 ・複数部署・サプライヤを巻き込んだ技術調整、設計レビュー、課題解決の経験 ・TOEIC600点以上相当の英語力、または海外拠点・海外サプライヤとの業務経験

勤務予定地

愛知県(豊田市) MBD・制御仕様開発​ ソフトウェア開発 組込み開発

博士卒の初任給

想定年収 5,000,000円~15,700,000円

本選考の採用フロー

STEP01|応募 現在募集している職種の中から選択しご応募ください。 STEP02|書類選考 ご登録いただいた情報を元に、書類選考を実施いたします。 ※結果につきましては、合否に関わらず、2週間以内にメールにてご連絡いたします。 (但し、応募者が多数の場合は選考に時間がかかることがございますのでご了承ください) STEP03|1次面接+適性検査 書類選考を合格された方に個別面接を実施いたします。 適性検査は、通常、面接日3日前までにWEB上で受験いただきます。 ※求人によっては選考プロセスが異なる場合があります。 ※結果につきましては、合否に関わらず、通常1週間以内にメールにてご連絡いたします。 (但し、部門により多少日数に違いがあります) STEP04|最終面接 一次面接で合格された方に個別面接を実施し、さらに詳細の確認をさせていただきます。 STEP05|最終面接合否連絡 通常1週間以内にメールにてご連絡いたします。 (但し、部門により多少日数に違いがあります) STEP06|内定 提示の入社条件に同意いただいた後、正式内定となります。 内定された方は、合格連絡から約3か月後(最長最終面接日より6か月以内)に入社となります。 (入社月は毎月1日です) ※入社月は、ご本人と相談の上調整させていただきます。

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株式会社MOLCURE

職種
Bioinformatics Scientist — Antibody Discovery & NGS

[The Role] We are looking for a Bioinformatics Scientist who will work across the full spectrum of antibody discovery—from mining screening data to computationally designing new candidate sequences. Working at the front line of our antibody discovery engine, you will own the end-to-end NGS analysis pipeline, partner directly with wet-lab scientists to close the loop between computation and experiment, and collaborate with ML engineers to apply generative AI approaches for sequence design and optimization. This is not a downstream analysis role. You will shape which candidates enter our optimization pipeline—whether discovered from screening data or computationally designed—and your biological interpretation will directly influence lead selection decisions. As an early member of the computational team, you will have the autonomy to define how our discovery informatics evolves. [ポジション概要] スクリーニングデータのマイニングから、生成AIによる新規候補配列のデザインまで、抗体探索の全領域を横断するBioinformatics Scientistを募集します。抗体探索エンジンの最前線で、NGS解析パイプラインのエンドツーエンドのオーナーシップを持ち、ウェットラボサイエンティストと直接連携して計算と実験のループを閉じるとともに、MLエンジニアと協働して配列デザイン・最適化への生成AIアプローチを推進する役割です。 これは下流の解析業務ではありません。スクリーニングから発見された候補であれ、計算的にデザインされた候補であれ、どの分子が最適化パイプラインに入るかを決定し、あなたの生物学的解釈がリード選定の意思決定に直接影響します。計算チームの初期メンバーとして、ディスカバリーインフォマティクスの進化の方向性を自ら定義する自律性を持つポジションです。 What You Will Do • NGS Pipeline Development & Execution Build, execute, and continuously refine pipelines for processing high-throughput sequencing data from antibody display and screening campaigns. Ensure reproducibility, scalability, and rapid turnaround to keep pace with experimental cycles. • Candidate Discovery & Prioritization Analyze clonal enrichment, sequence diversity, and predicted developability to identify and rank antibody leads. Provide data-driven rationale for which candidates advance to downstream characterization. • AI-Driven Sequence Design Collaborate with ML engineers to leverage generative AI and protein language models for de novo antibody sequence design and optimization. Evaluate computationally designed candidates using the same biological and developability criteria applied to screening-derived hits, bridging the gap between generative models and experimental validation. Wet-Lab Partnership Serve as the primary computational partner to bench scientists. Interpret screening results collaboratively, provide rapid feedback on experimental outcomes, and co-design iterative screening strategies based on data insights. • Pipeline & Codebase Evolution Maintain and improve our Python-based analysis codebase. Architect flexible, modular systems that can incorporate new algorithms, public datasets, and evolving experimental formats as the field advances. • Scientific Intelligence Monitor the rapidly evolving landscape of AI-driven antibody discovery and NGS methodology. Evaluate emerging tools and approaches, and bring validated improvements into our production workflows. [担当業務] • NGSパイプラインの開発・実行 抗体ディスプレイ・スクリーニングキャンペーンから得られるハイスループットシーケンシングデータを処理するパイプラインを構築・実行し、継続的に改善する。再現性、スケーラビリティ、迅速なターンアラウンドを確保し、実験サイクルに追従する。 • 候補抗体の発見と優先順位付け クローナルエンリッチメント、配列多様性、予測される開発可能性を分析し、抗体リードを特定・ランク付けする。どの候補が下流の特性評価に進むべきか、データに基づく根拠を提供する。 • AIを活用した配列デザイン MLエンジニアと協働し、生成AIやタンパク質言語モデルを活用したde novo抗体配列デザイン・最適化を推進する。計算的にデザインされた候補に対しても、スクリーニング由来のヒットと同じ生物学的・開発可能性の基準で評価を行い、生成モデルと実験バリデーションの橋渡しを担う。 • ウェットラボとの連携 ベンチサイエンティストの主要な計算パートナーとして機能する。スクリーニング結果を共同で解釈し、実験結果に対する迅速なフィードバックを提供し、データインサイトに基づく反復的なスクリーニング戦略を共同設計する。 • パイプライン・コードベースの進化 Pythonベースの解析コードベースを維持・改善する。新しいアルゴリズム、公開データセット、進化する実験フォーマットに対応できる柔軟でモジュラーなシステムを設計する。 • サイエンティフィックインテリジェンス AI駆動の抗体探索とNGS方法論の急速に進化する動向をモニタリングする。新興ツールやアプローチを評価し、検証済みの改善をプロダクションワークフローに導入する。