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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

自動車用シャシー技術開発および量産設計

仕事内容

【特色】 電動車/コンベ車の全ての車両において、走る曲がる止まるの土台となるプラットフォーム および 車両開発に一緒に取り組んでいただけるシャシー技術分野の人材を求めています。 【業務内容】 【概要】 マルチパスウェイ戦略実現の為の新たなプラットフォーム開発、車両開発が必要となっています。 高品質高性能で廉価なシャシーの実現に向けた技術開発を推進するスタッフもしくはチームリーダーをお任せします。 【詳細】 ・サスペンション/ステアリング/ブレーキの先行要素技術開発 ・上記を活用したプラットフォーム/車両開発 および 運動性能設計 ■本求人の想定役割:メンバー・チームリーダー 【採用の背景】 ・各地域のニーズや状況に応じて、全方位で良い商品をお届けする為、従来以上に幅広いシャシー技術開発が必要です。 ・新たな仲間として加わっていただき、一緒に開発に取り組むとともに、これまでのご経験やアイディアを持ち込み開発チームを活性化していただけることを期待しています。 応 募 【職場イメージ・職場ミッション】 <職場イメージ> ・年齢/職位/経歴を問わず、技術をベースとしたフラットなディスカッションができ、全員が活躍して新しい技術を生み出していく風土があります。 ・シャシー技術に関して豊富な経験や知見を有しているメンバーが多くおり、OJT/OffJTを通じて継続的な人材育成が行われている職場です。 ・トヨタ自動車 キャリア採用ページ 社員インタビュー TCシャシー設計部「理論と実践の両輪で“意のままの走り”をつくる。」 <ミッション> ・お客様に安全安心にご使用いただけるよう、品質確保を第一としています。 ・その上で乗って楽しくお求めやすい車両をタイムリーに提供してお客様の幸せに貢献する為、世界に先駆けたシャシー技術開発に取り組んでいます。 【やりがい・PR】 <やりがい> ・トヨタ/レクサス全車のシャシーを開発しており、コンパクトカーから大型商用車まで多種多様なシャシー/車両開発に関わることができます。また、世界各地に向けて開発しており、各市場での使われ方やお客様ニーズに関する知識も身に付けることができます。主要地域には開発拠点もあり、現地への赴任を希望することもできます。 <PR> ・テストコースが充実しており、東富士/士別の大規模コースに加え、下山テストコースがあります。ここにはニュルブルクリンクを模擬したコースの他、世界各地の路面を再現したコースが設置されており、エンジニアが実際にクルマを走らせて性能を確認しながら開発することができます。 ・上記の他、シミュレーション環境やHILS等の設備も整備されており、非常に充実した環境の中でエンジニアが設計⇔検証のループを回しながら世界一のシャシーを目指して開発することができます。

求める人物像

<MUST> 下記いずれかのご経験を有している方 ・機械/メカトロ分野の経験 ・シャシーシステム/部品開発経験 (対象は自動車以外でも歓迎) <WANT> 下記いずれかのご経験を有している方 ・Matlab/Simulink使用経験 ・制御開発経験 ・CATIAでのモデリング/CAE経験

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(豊田市) 機械設計

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。