業務内容

• AI技術開発の安全・品質基準のレビュー・改善と、社内外の関係部門との調整を主導
• AI開発プロセスの定義・実装支援（適切なエンジニアリングプロセスの設計）
• AI技術品質・安全受入指標の定義・管理を製品インテグリティチームと連携
• AI搭載製品のリスク・ハザード・故障の識別を促進・メンターとして活動
• AI開発ツールの評価・適格性評価のガイド
• AI関連成果物のレビュー・ギャップ特定と是正計画の管理
• ア auditを通じたプロセス展開・実行のギャップ抽出と改善支援
• エンジニア/マネージャの能力管理計画の作成・運用、研修プログラムへの寄与
• 複数事業横断でデータ管理フレームワークの安全性・品質を推進
• 全社的に安全・品質文化の醸成を推進

技術スタック

必須スキル

• 自動車/AV分野でのソフトウェア安全・品質の実務経験（8–10年目安）
• SW開発プロセスとツール（GitHub/GitLab、ユニットテストフレームワーク）
• 自動車領域でのAI技術（CNN/RNN/Transformer系）実務2年以上
• PyTorchおよび/または TensorFlow/Keras（C++/Python）によるML開発経験
• C++の構文理解とコード読解能力
• データ構築ツール・データパイプライン（dbt、Snowflake）
• ビジネスレベルの英語と日本語

歓迎スキル（該当する場合）

• AI/ML/ Robotics/Applied Statisticsの修士・博士
• ISO 26262-6/8-C11、ISO 21448の実務経験
• ISO 250xx/SQuaREの知識
• STPA/STAMPの知識
• シミュレータ技術の知識
• 日本の自動車OEM/サプライヤ文化の経験

キャリア成長観点

• 複数部門を横断するAI品質・安全のリード役としての影響力が拡大
• AI安全性・データ管理・品質基準の策定・統制に深く関与し専門性を強化
• ISO/STPA/STAMP等の安全手法の高度な知識と実務経験を蓄積、市場価値を高められる
• 研修・能力管理を通じたリーダーシップ育成と組織内キャリアの幅広さ
• 日本語×英語のグローバル連携機会と、ADAS・クラウド・AI領域での成長機会