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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

SDVを支える低圧系車両電源制御ソフトウェア開発

仕事内容

【特色】 OTAによる機能追加や車外から利用するコネクティッドサービス、V2X、自動運転など、クルマの価値は「走る」だけでなく「つながる・進化する」時代へ変化しています。 こうした新たな価値を実現するためには、限られた電力を最適に配分し、必要な機能を必要なタイミングで確実に動作させる高度な電力マネジメント技術が不可欠です。 当室では、それらを支える車両電源制御ソフトウェアと電力マネジメント技術を開発しています。SDV時代の基盤技術として、トヨタの幅広い車種に展開される開発に挑戦できます。 【業務内容】 【概要】 SDV化・電動化が加速する中、車両電源はあらゆる機能を支える基盤技術となっています。 当室では、車両全体の車両電源制御・電力マネジメント技術の開発を担当します。 企画・仕様開発から制御モデル開発、実装、評価までを一貫して内製で推進しており、自ら設計した機能をクルマの価値として届けることができます。 また、MBD・MBSE・生成AIなどの先進開発手法を活用しながら、次世代モビリティの新たな電源プラットフォーム開発に挑戦していただきます。 【詳細】 ・電力マネジメント制御の企画・仕様開発 ・車両電源制御ソフトウェア開発 ・MBDを活用した制御モデル開発 ・組込みソフトウェア実装 ・SILS/MILS/HILSによる検証 ・実車評価 ・車両全体の電源アーキテクチャ検討 【開発ツール】 モデリング : MATLAB/Simulink 開発管理 : Atlassian Jira/Confluence、Git/GitHub、iQUAVIS シミュレーション : dSPACE ControlDesk/ECU-TEST コミュニケーション等 : Microsoft Teams/SharePointOnline ■本求人の想定役割:メンバー・チームリーダー 【採用の背景】 SDV化や電動化の進展により、車両電源制御に求められる役割は急速に拡大しています。OTAやコネクティッドサービスの普及に伴い、クルマが提供する価値は走行中だけでなく停車中にも広がっています。 こうした変化にスピード感を持って対応するため、ソフトウェア開発・制御開発の経験を持つ仲間を広く募集しています。

求める人物像

【下記いずれかの経験(3年以上)がある方】 ◇C/C++等のプログラミング言語を使った組込み開発 ◇MBDを活用した制御開発 ※自動車業界に限らず、家電、産業機器、通信機器、ロボット等の経験をお持ちの方も歓迎します。 【下記いずれかの経験がある方】 ◇電力マネジメント開発 ◇車載ECUのソフトウェア開発 ◇システムアーキテクチャ設計 ◇SILS/MILS/HILS ◇MATLAB/Simulink

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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職種
1022_Senior Machine Learning Engineer, (自動運転End to Endモデル)

End to Endの自動運転技術開発に関する機械学習の専門家を募集いたします。 【背景】 ティアフォーは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 End to End Machine Learning Engineerのポジションは、自動運転2.0に向けて機械学習モデルの設計・実装・学習・評価に責任を持っていただきます。素早いプロトタイプング能力と、最新の機械学習の研究に精通している必要があります。加えて、車載ECUは計算資源が限られていることも多いため、時間制約を守りつつ高い性能を実現する機械学習モデルの開発を目指します。 【仕事内容】 - 自動運転車両における高性能でロバストなEnd to End 機械学習モデルの開発 - 最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク - 機械学習モデルの学習・最適化・車載ECUへの実装 - 大規模データセットを対象とした データ管理(収集・選別・前処理)、データ品質向上、データパイプライン構築 - End to End モデル学習のための 学習基盤(MLOps、分散学習、評価基盤)の設計・運用 - OSSへの自律走行技術の貢献 - End to Endな機械学習モデルのオープンソースコミュニティを立ち上げ、および、各コミュニティや企業との連携 【チャレンジ・やりがい】 自動運転社会の実現に向かって、高性能かつロバストなEnd to End機械学習モデルの開発を行っていく。また、End to End機械学習モデルをオープンソース化していき、Autoware FoundationでEnd to End機械学習モデルのオープンソースコミュニティを立ち上げていく。 【参考情報】 - ティアフォー、松尾豊氏(東大教授)の研究組織と協働し、自動運転AIの研究加速https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000040119.html - ChatGPTの次は「世界モデル」、東大・松尾教授が予言する自動運転AIの可能性https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02252/052500022/ 【従事すべき業務の内容】 - 雇入れ直後: 本求人に記載のある業務 - 変更の範囲: 上記に加え、会社が指定した業務