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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

車両ビッグデータ活用拡大・業務変革の推進

仕事内容

【特色】 ビッグデータ活用の推進・プロセス企画・データマネジメントにより、新しい仕事の仕組み作りや業務革新を推進できる即戦力人材(プロジェクトマネージャー・エンジニア)を求めています。 【業務内容】 <業務の概要> コネクティッドカーから収集されるビッグデータを活用し成果に繋げるには、社内外の活用ニーズを理解し、データ収集・サーバ開発の要件定義化、データ活用のプロセス企画やデータマネジメントが必要です。社内データ活用拡大に向けた新しいプロセスを企画・運営するマネージャー・エンジニアです。 <業務の詳細> ■企画・設計・品質面での車両ビッグデータ活用推進 ・社内部署のデータ分析コンサル・支援 ・新しい活動切り口の提案と推進 ・データ活用の予算企画・収支管理 ■社内データ活用を支える環境・プロセス企画・運営 ・活用ニーズ集約及びデータ収集要件定義 ・活用拡大に向けた社内広報・情報発信 ・海外事業体との協業シナリオ検討・実行 ■本求人の想定役割:メンバー・チームリーダー 【採用の背景】 ■膨大なコネクティッドデータの価値創出 ■データ活用によるいいクルマ作り・社会貢献が急務 ■ユーザ部署との密な連携で、スピーディーに課題解決、提案をリード。将来的にはデータドリブンな働き方改革を牽引して頂きたい 応 募 【職場イメージ・職場ミッション】 ■配属先部署情報 ・2021年に新設された組織です。 社内外への価値提供・貢献を目指し、部門や機能の垣根を超えて連携し、データドリブン開発・文化の定着・拡大を目指すクロスファンクション組織です。 【やりがい・PR】 <やりがい> ・データ活用の推進に加え、その阻害要因を自ら発見し、解決に向けた新プロセスを提案して作り上げ、運営する仕事です。責任や難しさもありますが、全社目線で考え、仲間と最適解を導くやりがいのある仕事です。 ■PR 自動車産業に大変革期をもたらすといわれるキーワード「CASE」の「C」を意味する「Connected:コネクティッド」化により、 これからのクルマは、「あらゆるサービスとつながり社会システムの一部になる」と 言われる中、トヨタは現在グローバルにクルマのコネクティッド化を加速させています。 クルマの中のExperienceには安心安全が求められる一方、お客様はスマートフォンで経験した利便性との両立を期待されています。その期待に応えられるように、IT業界のトレンドを取り入れ非常に柔軟な開発を進めている部署です。 グローバル開発を実施しており、世界の様々な環境、お客様とコミュニケーションを取りながら開発する機会もあります。

求める人物像

<MUST> ■CAN・ダイアグデータ関連の業務経験・知識 ■2~3年以上のデータ分析の実務経験 ■関係者との共感を作りプロジェクトをリードする能力 ■既存の枠組みに囚われず、自ら課題を発見し 組織横断課題を粘り強く解決する能力 ■好奇心旺盛で、最新技術をキャッチアップし続けている方 ■車両に関する知識、関心 <WANT> ■車載ECU開発経験・知識 ■英語を用いた実務経験 (TOEIC 600点以上相当)

博士・ポスドクに特に求めること

トヨタ自動車のキャリア採用ポータルで「新卒博士」カテゴリに分類されている求人です。トヨタの新卒採用サイトには「新卒博士をご希望の方は、キャリア採用より応募受付を実施しております」と明記されています。

勤務予定地

愛知県(名古屋市) AI・データサイエンス 事業・商品企画・サービスデザイン UI/UXデザイン・プロダクトデザイン

博士卒の初任給

想定年収 5,000,000円~16,800,000円

類似した職種

株式会社リクルート

職種
データスペシャリスト)

データの可能性を最大化し、ビジネス課題を解決する。 多様なサービスから集まるデータの可能性を最大化し、データドリブンなアプローチで迅速にビジネス課題を解決します。施策立案・推進から新機能開発、中長期戦略策定まで、プロダクトから経営に至る全方位で価値を創造し、社会に大きなインパクトをもたらします。 【配属職種】入社時点でのスキルや志向性を踏まえて以下のようなデータ職種への配属を想定しています。 ・データサイエンティスト:担当事業の戦略に基づいて、意思決定支援、売上・利益最大化となるデータ活用プロダクトの企画・モデル設計・実装および改善。また、プロダクトにおけるWebアクセスログ、アンケート、売上、効果などのデータを用いた戦略の立案・推進までを担っていただきます。(キーワード:データプランニング・数理科学・数理最適化・シミュレーション・データマイニング) ・データエンジニア:リクルートの各種サービスのデータを分析、活用した各種施策を実施するデータ分析基盤運営。Google Cloud、Amazon Web Services等に構築された分析基盤のインフラ運用だけでなく、データETL・データパイプラインの設計・開発やTableau等BIツールの開発、新規インフラ・クラウド機能の検証・構築・移行も担っていただきます。 ・機械学習エンジニア:短期・中期機械学習活用施策の立案・推進から機械学習を用いたアプリケーションの開発・モデル設計・実装。また、担当システムのエンハンス・運用までを担っていただきます。 ・ソフトウェアエンジニア(データアプリケーションエンジニア):ソフトウェア工学、機械学習、数理理論等を活用し、最適化などのデータ関連機能を含むシステム開発を担当。高トラフィックを捌くなどの開発難易度の高いアプリケーション開発・リファクタリングのリーディング、中長期を見据えた言語、開発環境、フレームワーク・ツール等の技術選定等を担っていただきます。 ・アナリティクスエンジニア:データによる意思決定に欠かせないデータ環境(BIダッシュボードやデータマート、アクセスログなど)の設計・開発、運用事業・プロダクトにおける各種KPIの設計支援。さらに、モニタリング環境の整備・改善やクライアント向けレポートや業務支援ソリューションとしてのBIダッシュボードの開発・運用、データの品質基準の策定と、モニタリング・維持も担っていただきます。

2027年卒