日産自動車株式会社

求人掲載中
自動車・モビリティ
正社員
求人とのマッチ率 限定公開 %

※英語スキル必須※R&D(自動運転・知能化行動決定)

想定年収
470~800万円
勤務地
神奈川県
事業内容
【日本が世界に誇る自動車メーカーです。現在国内3位、世界10位とその名は世界に出ても引けを取らない存在です。】
1990年代に苦しんだ業績悪化局面、外資系メーカーであるルノーとの提携、2000年に入ってからの驚異的な復活劇と、歴史のある企業ですが、内部の強い結束力を以って数々のドラマを演出してきました。

現在は、持続可能なゼロ・エミッション社会に向けた世界初の量産型電気自動車として2010年12月にリリースされた「リーフ」が、プロパイロットやプロパイロット パーキングなどの自動運転化技術やe-Pedal(イー・ペダル)などの革新技術を搭載し、グローバルで累計30万台以上を販売し、電気自動車での販売台数は世界トップとなっております。

コネクティッドカー領域では、国内最先端と呼ばれる日産自動車は今後もIT投資を活発に行っていきます。
会社特徴
◆コネクティドサービス本部とは
ルノー・日産・三菱アライアンス直下の組織です。
2017年にはアライアンス全体の自動車の販売台数は世界1位となり、特に電気自動車や自動運転の領域では世界的なプレゼンスも大きく、約180カ国にマーケットを持っています。コネクティドカーと次世代モビリティサービスの開発を加速化させるべく創設された新組織が、コネクティドサービス本部です。この新組織では、最先端のWebテクノロジーと世界中のルノー・日産・三菱のクルマを通じて、世界中の人々のモビリティサービスの体験に新しい価値を提供できるような、サービスやアプリケーションの開発に取り組んでいます。

◆コネクティドカーとは、モビリティサービスとは
コネクティドカーとは、クルマがネットワークとつながる(コネクティド)ことを意味します。安全性の向上や自動運転の実現などクルマ自体の進化に加えて、クラウドとその先にいるエンドユーザーや様々な異業種のプレイヤーとつながることでクルマの可能性が広がります。
ただし、このコネクティドカーのもたらす「つながること」はあくまで手段であり、一番大切なのは、つながった先に何ができるかということ。その「何ができるか」という部分における体験の構築や、更に自動運転・電気自動車を組み合わせて生み出すモビリティサービスの提供がこの組織のミッションです。

AI、自動運転、カーシェアリング、Maas等、自動車業界は今、変革の時を迎えております。1部では通信業界のスマホ革命にも匹敵する変革が起こると言われるくらい、現在の自動車業界は非常に熱量が高い業界です。その中で、日産自動車は積極的にIT投資を行っている企業であり、常に世界を見据え成長している会社です。
仕事内容
?所属組織の担当開発領域、業務概要とR&D内における役割、ポジション
データエンジニアリングとデータサイエンスの技術を活用し、性能や開発効率・スピードの革新を導くソリューションの提供、デジタル化によるデータの新しい価値の創出をミッションとする部署です。また、R&D組織全体のデータエンジニアリング・データサイエンス人材の育成も担います。
車両設計・試作・実験など自動車開発の幅広い領域に関与しながら、近年開発・生産の現場や市場で増え続ける大規模データと向き合い、統計、機械学習、数値解析、シミュレーション技術を駆使して事象をモデル化することで、実効性のある解決策や実用的なツールを提供し、モノづくり、ひいては社会に貢献することを目指しています。
部署内はデータサイエンスチームとデータエンジニアリングチームに分かれており個人の能力に応じて採用・配置しますが採用後は業務や能力開発の要請に応じ適宜異動します。

?具体的な担当業務内容と、自部署内外で期待される役割、ポジション
・対象領域のエンジニアや各分野のエキスパートとの密なコミュニケーションから開発現場での課題を特定し、データサイエンスを用いて解決するための妥当な問題設定に落とし込む。
・データ取得や蓄積の仕組み、解析環境や実装手段を検討、開発する。
・多様・複雑・大規模なデータセットに対して適切な前処理を行い、予測や有益な情報抽出のための解析を実行する。
・成果物として、既存システムへのアルゴリズム実装やプロトタイプの製作、視覚化、報告書の作成プレゼンテーションなどを提供する。
・データ取得や蓄積の仕組み、解析環境や実装手段を検討、開発する。
・R&D 組織全体のデータサイエンス能力の向上と人材育成を目的として、データを活用した問題解決のためのフレームワークを提供し、必要に応じて専門的な技術やノウハウをエンジニアと共有する。
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日産自動車株式会社募集概要

勤務地
神奈川県
応募資格
※ビジネスレベルの英語能力必須
 目安:TOEIC600レベル

【必須】
・文理問わず統計解析を扱う分野の修士号,あるいはそれと同等の実務経験
・統計モデリング,深層学習を含む機械学習全般に関する専門的な知識と実践経験
・統計解析用プログラミング言語(R,Python,Julia,MATLABなど),データベース言語(SQLなど),Linux と基本的なコマンド類(Unix shell)の熟練スキル
勤務時間詳細
就業時間:9:00~18:00
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 夏期休暇(9日間程度) 年末年始(9日程度) 育児休職制度 介護休職制度 半日年休制度
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
通勤手当 家族手当 残業手当 *扶養家族がいる場合には社宅または家賃補助制度あり
採用人数
若干名
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想定年収 470~800万円
勤務地 神奈川県

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車両設計・試作・実験など自動車開発の幅広い領域に関与しながら、近年開発・生産の現場や市場で増え続ける大規模データと向き合い、統計、機械学習、数値解析、シミュレーション技術を駆使して事象をモデル化することで、実効性のある解決策や実用的なツールを提供し、モノづくり、ひいては社会に貢献することを目指しています。
部署内はデータサイエンスチームとデータエンジニアリングチームに分かれており個人の能力に応じて採用・配置しますが採用後は業務や能力開発の要請に応じ適宜異動します。

?具体的な担当業務内容と、自部署内外で期待される役割、ポジション
・対象領域のエンジニアや各分野のエキスパートとの密なコミュニケーションから開発現場での課題を特定し、データサイエンスを用いて解決するための妥当な問題設定に落とし込む。
・データ取得や蓄積の仕組み、解析環境や実装手段を検討、開発する。
・多様・複雑・大規模なデータセットに対して適切な前処理を行い、予測や有益な情報抽出のための解析を実行する。
・成果物として、既存システムへのアルゴリズム実装やプロトタイプの製作、視覚化、報告書の作成プレゼンテーションなどを提供する。
・データ取得や蓄積の仕組み、解析環境や実装手段を検討、開発する。
・R&D 組織全体のデータサイエンス能力の向上と人材育成を目的として、データを活用した問題解決のためのフレームワークを提供し、必要に応じて専門的な技術やノウハウをエンジニアと共有する。
想定年収
400~800万円
勤務地
正社員

カレント自動車株式会社

コンテンツディレクター(ライター)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
?所属組織の担当開発領域、業務概要とR&D内における役割、ポジション
データエンジニアリングとデータサイエンスの技術を活用し、性能や開発効率・スピードの革新を導くソリューションの提供、デジタル化によるデータの新しい価値の創出をミッションとする部署です。また、R&D組織全体のデータエンジニアリング・データサイエンス人材の育成も担います。
車両設計・試作・実験など自動車開発の幅広い領域に関与しながら、近年開発・生産の現場や市場で増え続ける大規模データと向き合い、統計、機械学習、数値解析、シミュレーション技術を駆使して事象をモデル化することで、実効性のある解決策や実用的なツールを提供し、モノづくり、ひいては社会に貢献することを目指しています。
部署内はデータサイエンスチームとデータエンジニアリングチームに分かれており個人の能力に応じて採用・配置しますが採用後は業務や能力開発の要請に応じ適宜異動します。

?具体的な担当業務内容と、自部署内外で期待される役割、ポジション
・対象領域のエンジニアや各分野のエキスパートとの密なコミュニケーションから開発現場での課題を特定し、データサイエンスを用いて解決するための妥当な問題設定に落とし込む。
・データ取得や蓄積の仕組み、解析環境や実装手段を検討、開発する。
・多様・複雑・大規模なデータセットに対して適切な前処理を行い、予測や有益な情報抽出のための解析を実行する。
・成果物として、既存システムへのアルゴリズム実装やプロトタイプの製作、視覚化、報告書の作成プレゼンテーションなどを提供する。
・データ取得や蓄積の仕組み、解析環境や実装手段を検討、開発する。
・R&D 組織全体のデータサイエンス能力の向上と人材育成を目的として、データを活用した問題解決のためのフレームワークを提供し、必要に応じて専門的な技術やノウハウをエンジニアと共有する。
想定年収
300~500万円
勤務地
東京都
正社員

株式会社IDOM

【週3リモート】社内SE(フルスタックなシステム開発/モダン環境での開発可能)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
?所属組織の担当開発領域、業務概要とR&D内における役割、ポジション
データエンジニアリングとデータサイエンスの技術を活用し、性能や開発効率・スピードの革新を導くソリューションの提供、デジタル化によるデータの新しい価値の創出をミッションとする部署です。また、R&D組織全体のデータエンジニアリング・データサイエンス人材の育成も担います。
車両設計・試作・実験など自動車開発の幅広い領域に関与しながら、近年開発・生産の現場や市場で増え続ける大規模データと向き合い、統計、機械学習、数値解析、シミュレーション技術を駆使して事象をモデル化することで、実効性のある解決策や実用的なツールを提供し、モノづくり、ひいては社会に貢献することを目指しています。
部署内はデータサイエンスチームとデータエンジニアリングチームに分かれており個人の能力に応じて採用・配置しますが採用後は業務や能力開発の要請に応じ適宜異動します。

?具体的な担当業務内容と、自部署内外で期待される役割、ポジション
・対象領域のエンジニアや各分野のエキスパートとの密なコミュニケーションから開発現場での課題を特定し、データサイエンスを用いて解決するための妥当な問題設定に落とし込む。
・データ取得や蓄積の仕組み、解析環境や実装手段を検討、開発する。
・多様・複雑・大規模なデータセットに対して適切な前処理を行い、予測や有益な情報抽出のための解析を実行する。
・成果物として、既存システムへのアルゴリズム実装やプロトタイプの製作、視覚化、報告書の作成プレゼンテーションなどを提供する。
・データ取得や蓄積の仕組み、解析環境や実装手段を検討、開発する。
・R&D 組織全体のデータサイエンス能力の向上と人材育成を目的として、データを活用した問題解決のためのフレームワークを提供し、必要に応じて専門的な技術やノウハウをエンジニアと共有する。
想定年収
500~800万円
勤務地
東京都
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