半導体製造ラボ

公式求人詳細

【1908】_HG_将来安全技術研究開発(コネクテッド・アプリケーションエンジニア_アルゴリズム領域)

本田技研工業の公式求人。勤務地は栃木県、採用区分は中途、職種カテゴリはソフトウェア・ITです。

分類・ページ生成
2026/07/27
求人DB生成
2026/07/25

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必須・歓迎・働き方

公式求人票の明記内容のみ

必須 応募条件

  • 以下いずれも
  • ソフトウェア開発経験(Python)
  • 機械学習またはデータサイエンスの実務/研究経験
  • 生成AIツール(Claude Code等)を活用した開発経験【特に

歓迎 あると活かせる経験

  • このポジションで活きる経験】
  • グラフ機械学習(GNN)/時空間モデリングの研究
  • 開発経験
  • 地理空間データ(GIS
  • 衛星画像
  • 3D都市モデル等)の取扱い経験
  • 交通工学/都市工学に関する知見
  • 国際会議
  • 論文での研究発表経験、またはKaggle等の実績
  • VLM/LLMを活用した開発経験

働き方 勤務条件

勤務地
栃木県
リモート
記載なし
勤務帯
記載なし
出張
記載なし
オンコール
記載なし
転居
記載なし
想定役割
記載なし
転勤
記載なし

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同社の公開求人全体

純増減 +207件

当DBの直近90日観測で、本田技研工業は新規 207件・終了 0件。現在公開 207件です。

同職種の掲載給与

ソフトウェアエンジニア

中央値 1,000万円

掲載年収レンジの中点を比較。給与確認済み 90件/同職種 395件です。

類似求人の必須スキル

ソフトウェアエンジニア

  • 業務英語 66件 17%
  • Python 38件 10%
  • MATLAB 13件 3%
  • SQL 10件 3%
  • SPICE 9件 2%

新規・終了は当DBでの観測差分であり、市場成長や採用需要の増減を単独では示しません。 直近30日は収集対象拡張の影響を含みます。

企業公式情報から整理

募集要項

企業の公式採用ページまたは公式に委任された採用システムの公開情報を、項目別に整理しています。 確認できない条件は推測せず、公式募集要項への案内を表示します。

5/8 公式情報で確認できた項目

仕事内容

公式情報あり

募集背景

Hondaは『Safety for Everyone』をスローガンに、2030年に全世界でHondaの二輪・四輪が関与する交通事故死者の半減、2050年に死者ゼロを目標に掲げ、全社シナジーによる二輪・四輪安全技術の創出に取り組んでいます。当チームは、モビリティや歩行者を含むすべての交通参加者がコネクテッドされることで収集されるデータを基に、安全および移動に関するサービスの企画と、それを支える技術の構築を進めています。具体的には、コネクテッドカーのテレマティクスデータや地理空間情報を活用し、道路・交差点単位で交通事故リスクを予測するアルゴリズムの研究開発とその社会実装に取り組んでいます。**こんな方を探しています**グラフ機械学習・時空間モデリング・コンピュータビジョンを武器に、“空間のデータ”を活用した交通安全の基礎研究を推進できる仲間を求めています。そして基礎研究で終わらせず、自分のモデルを実社会の交通安全に届けたい方をお待ちしております。

職務内容

【具体的には】

※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します・コネクテッドカーのテレマティクス(プローブ/CAN等)と地理空間データ(OpenStreetMap、衛星画像、3D都市モデル等)を統合し、道路・交差点単位で交通事故リスクを予測するアルゴリズムの研究開発・異種グラフニューラルネットワーク(Heterogeneous GNN)や時空間モデリング、生成AI/VLM を中核としたモデルの設計・改善・大規模データのパイプライン構築から社会実装までの一気通貫の推進・研究成果の対外発表を重視しており、企業に身を置きながら第一線の研究を発表し、自らの専門性を世界に発進できるポジションです。尚、他部門やお取引先等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていただきます。

※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。【開発ツール】開発言語:Pythonデータ分析・分析環境:AWSAI/機械学習:PyTorch(PyTorch Geometric)、MLOps、MLflow、生成AIツール(Claude Code等)地理空間:PostGIS/OpenStreetMap/衛星画像/3D都市モデル開発・運用ツール:Docker、GitHub/GitLab、JIRA など開発環境:AWS、Windows、Linux、MacOS【魅力・やりがい】全社目標のひとつである2050年・全世界での交通事故死者ゼロに向けて、本業務は幅広い視点で課題解決をリードできる新しい取り組みです。ビッグデータを活用した将来のHonda安全技術創出の中核をなすプロジェクトであり、基礎研究にとどまらず、技術や製品を世の中に送り出し社会に貢献したいと考える仲間を求めています。研究成果を国際会議で発表しながら、その技術を実フィールドへ届ける——その両方を経験できる稀少な環境です。【入社者の声】

◆目指すシステムの実現に向けて、最先端の技術に触れながら技術方針を模索できるところに楽しさを感じています。自分の専門性だけでなく、チームメンバーや他企業の専門領域を掛け合わせることで新しいアイデアが生まれる点に面白さがあります。実用化までは課題が多く足の長い取り組みですが、自分の技術が世の中で使われる世界を夢見て、前向きに取り組んでいます。

◆作成するソフトウェアの仕様やロジックを自分のアイデアでデザインしていける点に面白みを感じています。どうすればより価値が高まるか、精度が上がるかを調査・追求し、そこに自分の技術を入れて良いものを作り、上市まで届けられれば、技術者として一皮むけると考えています。業務をこなしつつ、領域の最新研究動向もキャッチアップしていきたいと思っています。

職場環境 【職場環境・風土】「買う喜び、売る喜び、創る喜びを世界に広げる」を基本理念に、Hondaは創業から数々の製品を生み出し続けてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で夢や理想を追求する風土が根付いており、学歴や年齢に関係なく誰もがフラットに活躍できる職場です。積極的に仕事に向き合い推進する力のある従業員には、入社直後でも大きな仕事が任されます。「こんな技術を生み出したい!」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げる気概を持った方に、ぜひ仲間に入っていただきたいと思います。

対象となる方

公式情報あり

応募条件 【必須】

※以下いずれも必須・ソフトウェア開発経験(Python)・機械学習またはデータサイエンスの実務/研究経験・生成AIツール(Claude Code等)を活用した開発経験【特に歓迎・このポジションで活きる経験】・グラフ機械学習(GNN)/時空間モデリングの研究・開発経験・地理空間データ(GIS・衛星画像・3D都市モデル等)の取扱い経験・交通工学/都市工学に関する知見・国際会議・論文での研究発表経験、またはKaggle等の実績・VLM/LLMを活用した開発経験【求める人物像】・技術課題に対し、自ら仮説を立て主体的に解決まで進められる方・専門分野を持ちつつ、他分野(チーム/社外)と掛け合わせて新しい価値を生める方・チームワークと発信を大切にし、関係者を巻き込んで動かせる方・世界初の技術を社会実装し、世の中に貢献したいという想いのある方

勤務時間

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給与

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待遇・福利厚生

公式情報あり

待遇 Hondaの福利厚生制度は「自助努力と相互扶助」を原則とし、安心して生活でき、仕事に集中できる環境をつくることを目的にしており、社員一人ひとりの多様なライフスタイルを支えています。

■想定年収570万円~1,040万円(時間外勤務手当30時間/月含む)

※給与は経験・能力を考慮の上決定します。

休日・休暇

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求人情報

求人名
【1908】_HG_将来安全技術研究開発(コネクテッド・アプリケーションエンジニア_アルゴリズム領域)
会社名
本田技研工業
半導体直接関連度
C:半導体企業の一般職
職種カテゴリ
ソフトウェア・IT
勤務地
栃木県
都道府県
栃木県
地域区分
関東
公式記載の勤務地
栃木県
勤務地確認
通常
採用区分
中途
雇用形態
正社員
給与
公式募集要項で確認
求人取得日
2026/07/21
最終監査日
2026/07/21
掲載状態
募集中
公式募集要項
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5軸分類

企業カテゴリ
自動車・車載半導体
職種ファミリー
ソフトウェア・IT
具体職種
ソフトウェアエンジニア
対象製品
対象製品未特定
関連工程・技術
工程未分類
半導体直接関連度
C:半導体企業の一般職
関連職種
ソフトウェア・IT / ソフトウェアエンジニア
関連工程
工程未分類
関連技術
未分類
勤務地エリア
関東

一部分類項目は未確認です。公式募集要項と確認根拠を併せて確認してください。

半導体直接関連度の判定根拠

C:半導体企業の一般職 — 半導体関連企業の求人だが、仕事内容に半導体固有の接点が確認できない仕事

判定の確度:C(求人業務に半導体固有の接点なし)

【具体的には】。【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します・コネクテッドカーのテレマティクス(プローブ/CAN等)と地理空間データ(OpenStreetMap、衛星画像、3D都市モデル等)を統合し、道路・交差点単位で交通事故リスクを予測するアルゴリズムの研究開発・異種グラフニューラルネットワーク(Heterogeneous GNN)や時空間モデリング、生成AI/VLM を中核としたモデルの設計・改善・大規模データのパイ

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