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【業務内容】NEDOの公募「グリーンイノベーション基金事業／次世代デジタルインフラの構築」における「次世代グリーンデータセンター技術開発」のプロジェクト及び、富岳の後継機である「次世代計算基盤(富岳NEXT)」のフィージビリティスタディに参画しています。生成AIをはじめとするAIワークロードの増大に伴い、GPGPU等のアクセラレータを活用したヘテロジニアスなシステムが不可欠となっています。当本部で開発している新しいCPUであるMONAKAとアクセラレータを活用した次世代コンピュータシステムに必要なソフトウェアの企画・開発を実施します。【期待する役割やミッション】本ポジションでは、新しいCPUであるMONAKAとGPGPUなどのアクセラレータを活用した次世代のコンピューティングシステムに必要なソフトウェア（OS・ドライバ・アクセラレータ向けフレームワーク・ライブラリなど）を社内外の関係者と連携・調整を行いながら企画・開発を行います。【仕事の魅力・やりがい】スーパーコンピュータ「富岳」を開発した技術者集団と共に、富士通のパーパス実現と新たなマーケットの創出に取り組めること。特に、HPCだけではなく、生成AIをはじめとしたAIをターゲットに入れながら、富士通の技術を活用し、新たな価値の像出に貢献することができます。・HPC/AI/Data解析などの幅広い分野の知見、ハードウェア部隊と一体となったコデザイン開発が経験できます。・OSS(オープンソースソフトウェア)コミュニティや海外企業とのの連携による人脈形成やスキル向上に加え、新たなエコシステムの構築にチャレンジすることができます。【配属】先端技術開発本部　ソフトウェア開発統括部 ～組織としてのミッション～未来社会のインフラ、次世代グリーンデータセンター、および富岳後継システムの中核となるシステム・ソフトウェアの開発・提供を行う【会社の魅力】■卓越社会人博士制度、博士号取得支援、海外派遣制度。～アカデミックな研究と社会課題解決を両軸で支える～日本では博士課程に進学する学生が減少傾向にあり、欧米諸国と比べても博士号取得者の数が少ないという現状にあります。その課題に対して、日本の国際競争力や世界におけるプレゼンス低下を食い止めるべく、本制度を敷きました。その他、「博士号取得支援制度」や、研究所出身者の海外派遣制度等、アカデミックな人材を支援する環境が富士通にはあります。■働き方について働き方においては全社で年間80％以上の在宅勤務活用率となっており、93％の方が在宅勤務を活用しております。コアタイム無しのフレックスタイム制であるため、子育て、介護、私用などを問わず、私生活に合わせた働き方を実現できます。サテライトオフィスは1,900拠点もあるため家で仕事ができない時でも、近くのサテライトオフィスを活用して勤務する事が出来ます。■キャリアについて全社的に個人の自律的なキャリア形成を推進しており、グループ全体でポスティング制度が利用です。そのため各部門はいかに現メンバーに充実して働ける環境を作れるか、組織エンゲージメントを高める活動にも力を入れており、定着する職場環境の風土醸成に意欲的です。

【概要】人が移動する潜在的な目的は自分の知らない世界に・人に出会うことであり、それはすべての人が等しく持っている権利であると考えています。誰かが何かに挑戦したいと思っている時に課題がある場合、その課題に真正面から取り組むこと、具体的には人共生ロボット技術で課題を取り除き、人々の可能性を最大限にすることが我々の使命となります。人と触れ合う環境で物理的な支援を行うロボットを実現すべく、我々の部署ではロボットの研究・開発から試作・評価・実証までを行う仕事です。【詳細】人環境で活用できるロボットを提案するために、高知能化、高速化したうえで、安全性を確保するハードウェアを検討しており、小型化、軽量化した新機構、新素材をつかったハードウェアを試行錯誤することと、それをより巧みに、より人にやさしくする技術を研究・開発する仕事です。【職場イメージ・職場ミッション】◆職場イメージよろしければ、下記をご参照ください。未来に繋がる研究HPhttps://global.toyota/jp/mobility/frontier-research/トヨタイムズ【「Plan B」を進める、謎の自由開発集団に迫る！】https://toyotatimes.jp/series/beyondmobility/001.html【〝トヨタ〟がつまった新病院オープン！患者に寄り添う〝カイゼン〟の舞台裏に密着】https://www.youtube.com/watch?v=HfuM7r1Kcno&t=2s◆職場ミッション未来創生センターでは、モビリティのみにとどまらず、それらを取り巻く環境やロボット、サービス、社会システムなど、幅広い事業の出口を見据えた基盤研究を行っています。それらの活動を支援するためにレガシーな仕組みにとらわれないIT環境の導入に積極的にトライし、業務の効率化を進めます。【やりがい・PR】◆やりがい・未来創生センターは、様々な分野の研究開発だけなく、ロボットの製造も自部署で対応しています。また、独自の情報インフラ環境も保持しているため、システム開発だけでなく、ネットワーク管理、セキュリティ対策など様々な業務に携わることができ、幅広い知識やスキルを身につけることができます。・センター内に導入する情報インフラは比較的規模が小さいため、システム全体を見通せることが可能です。そのため自分の関わったことが、ダイレクトにわかるので、やりがいを感じることができます。・自動車の技術開発・製造を直接担当する事はありませんが、未来創生センターの研究成果を、開発・製造現場をはじめとするトヨタ関連事業へ応用し貢献することができます。◆PR未来創生センターは、トヨタ自動車社内での研究部署であり、モビリティカンパニーとしての未来の事業を担うシステムや要素技術の研究開発に取り組んでいます。新しい研究対象は、自動車を超えた多種多様なコラボレーションにより進められ、この境界領域には未知の数理研究の芽が存在しています．これまで情報・数理の分野においても国内外の大学・研究機関と連携し多方面の分野で学会・論文発表してきました。また、研究だけでなく、それらの技術を社内開発へ活用し、商品開発につなげると共に、その中で新たな課題発見をして、世の中に先んじた研究テーマにつなげる、という企業内研究ならではのサイクルを回すことができます。〈歓迎要件〉・ROS2経験・Python及びC++の豊富なプログラミング経験・ロボットマニピュレータを用いたアプリケーション開発・オープンソースプロジェクトへの貢献・英語でのコミュニケーション能力・Linux環境でのソフトウェア開発の経験

【職種】基礎研究/要素技術開発【募集背景】自動運転や次世代モビリティなど、自動車における先進機能の多くはエレクトロニクス技術の進展によって実現されています。中でも、AIを始めとするインテリジェント化や電子制御化を実現するためのキーデバイスである先端SoC(System on a Chip)は、急速に高性能化しています。そのような状況の中で先端SoCを使いこなしていくためには、将来の車載コンピュータで期待される機能・性能を予測しながら、将来SoCの要件化、先端SoC/IPの探索・評価、先端アルゴリズムの最適なSoC実装方式の検討、SoCの設計技術（性能・消費電力・面積の見積もり技術）の研究を進めることが急務であり、この研究領域の牽引役をお任せできる方を募集しています。【業務内容】世界トップレベルの安全性と利便性を備えた自動運転システム・車載コネクテッドサービスに対応するSoCの企画・研究を推進中です。当面は、下記①～④いずれかの研究に従事しながら、将来的にこの研究領域を牽引して頂きます。①将来の車載SoC企画（ハードウェア/ソフトウェアの要件化）②先端SoC/IPの探索・評価③先端アルゴリズムの最適なSoC(ハードウェア/ソフトウエア)実装方式の研究④SoCの設計技術の研究※株式会社デンソーの社員として株式会社ミライズ テクノロジーズ（https://www.mirise-techs.com/）に出向いただきます。※東京・神戸初期配属の場合、入社直後は本社（愛知県刈谷市）への長期出張等が一定の期間発生する場合があります。（人脈形成や仕事の進め方共有の観点から）具体的な期間は業務内容やご本人様のご状況を踏まえてご相談となります。（数週間～数カ月程度（最長でも6カ月以内））

◆業務内容詳細物質・材料の基礎・基盤的研究開発を行う研究機関で、膨大な材料データを管理するシステム開発のマネジメント業務をご担当頂きます。具体的には下記業務になります。・リスク管理・案件管理（仕様書作成、調達手続きにかかる調整進捗管理、納品物管理）◆業務フェーズプロジェクトマネジメント◆開発環境・ツールPython、Linux、redmine◆求人の魅力材料開発のプロセスを大きく変える画期的な方法論として、高い注目を集めているマテリアルズ・インフォマティクス（MI）のマネジメントの業務経験を積むことができます。

◆SRE専任として、自社で開発したサービスのインフラ構築・安定運用に加えて、運用自動化や障害対応の迅速化、システムのパフォーマンスやスケーラビリティを向上させるためのソフトウェア開発など、安全且つ効率的にサービスをデリバリーし続けられる仕組み作りを担っていただきます。＜具体的な職務内容＞●インフラ・ネットワークの設計・構築・運用●各種ミドルウェア、DBの構築・パフォーマンスチューニング●CI/CDパイプラインの設計・構築●自動化、業務改善やコスト最適化のための新規技術・サービスの導入や、ツールの作成●チケット管理システムやナレッジDBなどの開発ツールの構築【開発環境】クラウド : AWSコンテナ : FargateCI/CD : CodePipelineDB : MySQL(一部プロジェクトで PostgreSQL)、Amazon Aurora、DynamoDBCache ：Redis、ElastiCacheQueue：SQSIaC：CloudFormation▼サービスの一例・福岡銀行アプリ（誰でも使え、日常使いから金融商品取引までのアプリ完結を順次実現）サービス紹介　https://www.fukuokabank.co.jp/personal/service/bankapp/・BIZSHIP（デジタル通帳、経営診断機能など、事業者さま向けの便利機能を集めたポータルサイト）サービス紹介　https://bizship.fukuoka-fg.com/lp/note記事　https://note.com/ffg_oig/n/n9dfca6c00f38＜こんな方はご活躍いただけます＞・プロジェクトでのコミュニケーション能力が高い人・日本語でのビジネスコミュニケーション能力が高い人・システムの課題を特定し、チームメンバーとともに解決に取り組める人

【概要】フィックスターズでは、15年近くお付き合いのある国内大手証券会社様にて、金融計算（デリバティブプライシング）の高速化や金融系システムの開発・運用を行っています。プロジェクト全体は1500人月を超える大規模なものですが、重点領域は当社のエンジニアが担当しています。共にシステムの要件を詰めたり、仕様を提案したりしながら開発を進めていくことができる環境です。【具体的な職務内容】■10個以上のシステムと連携するLinuxアプリケーション開発■パフォーマンスを最大化するための並列プログラミング■大容量データベース処理の最適化■リアルタイム処理■開発から修正・運用までのすべてを網羅【案件例】大手分散ミドルウェア入れ替えのため、半年という短い期間で0から分散機能を開発し大幅なコスト削減に貢献【プロジェクトのやりがい】◎金融系システムにおける最先端分野の業務を手掛けている◎仕様提案可能であり、お客様とベストなシステム開発が行える

【概要】フィックスターズでは、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、大規模データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】・自律走行に関わる分析基盤構築・分析基盤の改善・データ分析プログラムの開発・高速化・実データを用いた分析【案件例】・車両挙動の傾向判断をリアルタイムで行うアルゴリズムの高速化【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自律走行分野の最先端に関わることができる・実際の自律走行で得られた大規模データを扱うことができる・自身の技術を発揮して、自動化世界の実現に携わることができる・機械学習や最適化のスペシャリスト、自律走行エンジニア達との技術共有によるスキルアップができる【開発環境】開発環境：Python3・Sass・SQL・Bashその他開発環境：Linux・Windows Server・Tableau・Redash開発支援ツール：JIRA・Git・GitHub・Github Actions・GitLab・Apache Airflow開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・機械学習・AI・データベースの設計、チューニング・モビリティ関連（自動運転、交通関連）クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service・Microsoft Azureインフラ管理：Docker・Terraform・AWS CloudFormation・Ansible・Kubernetes・Amazon ECSAI・データ分析：Apache Spark・Amazon Athena・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・NumPy

【概要】フィックスターズでは、AGVやAMRを開発するお客様向けに、ロボット試作品の組み上げ、開発プラットフォームの適用・移植に加え、自己位置推定や障害物認識アルゴリズムの開発、アルゴリズムの処理時間の短縮・高速化といった、幅広いロボットシステム開発サービスを提供しています。【具体的な職務内容】・ロボット関連アルゴリズム（自己位置推定、障害物認識、経路計画、走行制御）の開発、移植、高速化・画像処理・画像認識プログラムの開発、移植、高速化【案件例】・画像特徴点抽出処理のARM NEON/CUDAによる高速化・車両センサーデータを用いた車両挙動分析・ステレオカメラ深度推定アルゴリズム開発及びCUDA高速化・DNNによるステレオカメラ物体認識アルゴリズム開発・組込み向けDNNモデル圧縮技術開発・自律走行移動ロボットの自己位置推定・障害物認識・経路計画開発【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自動運転分野の最先端に関わることができる・自身の技術を発揮して、ロボット実現に携わることができる・コーディングに没頭し、ひたすら技術のことを考えていられる・最適化のスペシャリスト、自動運転エンジニア達との技術共有によるスキルアップ【開発環境】開発環境：C・C++・Python2・Python3・CUDA C/C++その他開発環境：Linux・Windows開発支援ツール：Git・GitHub開発手法：プロジェクトごとに選択・アジャイル・チケット駆動開発・コーディング規約あり開発内容タイプ：B2B・画像処理・ハードウェア制御・組込み・モビリティ関連（自動運転、交通関連）AI・データ分析：NumPy

【概要】フィックスターズでは、半導体検査装置や医用画像機器や外観検査装置の性能向上、自動運転や自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、画像処理・機械学習プログラムの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】・画像処理、機械学習・深層学習プログラムの移植、最適化・画像処理ミドルウェアの開発・画像処理アルゴリズムの新規開発【プロジェクトのやりがい】・グローバル製品のコア部分のソフトウェア開発に携わることができる・続々と発表される最新アーキテクチャに一早く、かつ深くまで接することができる・限界近くまで高速化を行うと、ハードウェアを使い倒した独特の快感を味わえる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・プロジェクトはいずれも最先端分野の研究・開発に関わっている【開発環境】開発環境：C・C++・Python3・Bash・CUDA C/C++その他開発環境：Linux・Windows開発支援ツール：Git・GitHub開発手法：オブジェクト指向・アジャイル・チケット駆動開発開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AIAI・データ分析：PyTorch

【概要】フィックスターズでは、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、自動運転や自律走行ロボットの実用化など、様々な課題を持つお客様向けに、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェアの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】・自動運転を実現するためのソフトウェア開発・AGV／AMR向けロボットシステム開発、データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェア開発・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービスおよび量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発・データセンター向けNVMe SSDファームウェア開発（組込みソフトウェア開発）・FPGAをアクセラレータとして活用するシステム開発・組込み機器に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発(例：4K8K機器・ADAS・医療画像処理・検査装置)・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェア及びソリューションの開発・金融系システム（デリバティブプライシング）開発【プロジェクトのやりがい】・顧客との直接取引が多く、次世代の技術や最先端の技術に携わることができます・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・低レイヤのソフトウェア技術が活かせるプロジェクトが多数あります・ソフトウェアエンジニアでも、技術分野とビジネス分野両方のキャリアパスが用意されています

フィックスターズでは、自動運転の実用化に向けて、障害物認識や白線認識、自己位置推定などの自動車周辺環境認識に関わる認知機能や、自車走行経路のプランニングなどの判断機能の開発を行っています。論文調査によるゼロからのアルゴリズム開発、引用元アルゴリズムの改善開発、ターゲットハードウェア向けの高速化など、理論から応用、実用化まで一気通貫した開発を行っていることが特徴です。【具体的な職務内容】・リアルタイム処理を考慮した自動運転ソフトウェアの開発・移植・高速化・自動運転システムの製品化開発・自動運転アルゴリズムの研究開発・クラウドと連携したコネクティッドシステムの実現【案件例】・画像特徴点抽出処理のARM NEON/CUDAによる高速化・車両センサーデータを用いた車両挙動分析・ステレオカメラ深度推定アルゴリズム開発及びCUDA高速化・DNNによるステレオカメラ物体認識アルゴリズム開発・組込み向けDNNモデル圧縮技術開発【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自動運転分野の最先端に関わることができる・自身の技術を発揮して、自動運転の製品化実現に携わることができる・自動運転車に採用される最新半導体アーキテクチャにいち早く、　かつ深くまで接することができる・最新論文の調査、実装、改善を通して最新技術を常に追いかけることができる・ソフトウェア高速化・コンピュータビジョン・深層学習等の各技術の　スペシャリスト達と技術を共有することで、スキルアップできる【開発環境】開発環境：C・C++・Python3その他開発環境：Linux開発支援ツール：Git・GitLab開発手法：プロジェクトごとに選択・チケット駆動開発開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AI・モビリティ関連（自動運転、交通関連）クラウドプラットフォーム：Amazon Web Serviceインフラ管理：DockerAI・データ分析：PyTorch・matplotlib・NumPy

【概要】フィックスターズでは暗号化、セキュリティプラットフォームの開発,高速化をしております。この新規アルゴリズム実装及びシステム開発を行っています。このプロジェクトを通じて最適なハードウェアアクセラレータの提案、開発を行っております。【具体的な職務内容】・脅威モデリング、セキュリティ要件定義、POSIX準拠OS環境構築開発・TEE実装、評価・多層分離環境構築・カーネル実装、ドライバ、ファイルシステムの実装、高速化【開発環境】開発環境：C・C++・Rustその他開発環境：Linux・UNIX・TEE・VM・QNX・AGL開発支援ツール：Git・GitHub・GitLab開発手法：アジャイル・スクラム・グローバルチーム（多国籍メンバー）開発内容タイプ：B2B・ハードウェア制御・組込み・モビリティ関連（自動運転、交通関連）

【概要】フィックスターズでは、半導体検査装置や医用画像機器や外観検査装置の性能向上、自動運転や自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、機械学習アルゴリズムを利用したソフトウェア及びソリューションの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】お客様から頂いた様々なデータセットに対して、機械学習技術を用いたデータ分析やパターン解析、予測やシミュレーションなど、新しい技術によるソリューションの提供に携わっていただきます。【プロジェクトのやりがい】・急成長するビッグデータ/AI市場において、新たな技術革新にチャレンジできる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・常に最先端の技術に触れることができる【開発環境】開発環境：C++・Python3その他開発環境：Linux開発支援ツール：Git・GitLab開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・機械学習AI・データ分析：pandas・scikit-learn・matplotlib・NumPy

衛星データを扱うシステムの設計・開発業務を行って頂きます。【具体的には】衛星データを扱うシステムの要件定義/設計/開発/試験/保守、開発ベンダーに委託開発したモジュール等の品質チェック等の業務を行います。衛星地上システム、衛星画像処理システム、GISシステム、webアプリの開発がメインです。【組織について】システム技術部　※約50名の組織になります■衛星活用特設サイトhttps://www.pasco.co.jp/satellite/【魅力】★やりがいと影響力の大きさ国策プロジェクトであり、非常にやりがいと影響力のある業務です。規模も大きく、また最先端の技術を駆使して取り組むため、エンジニアとしての価値を高めることができます。★人材育成や人材教育に力を入れております上長との定期的にキャリアを考えるための面談も行っており、コミュニケーションも活発で風通しの良い風土です。https://www.pasco.co.jp/recruit/fresh/training/★安定した収益基盤収益の約80%は公共機関から得ているため、安定した経営基盤がございます。【事業について】～社内貢献性が高さが大きな魅力!!～航空測量会社として創業。人工衛星や特殊車両を用い、世界中の空間情報を収集し、災害時の被災地状況把握や防災・環境対策、農業・林業計画、インフラ整備などの利用用途に応じたデータ解析等を行い、各種機関へ提供しています。各種省庁/大学/企業に至るまで、幅広いお客様からの支持されています。

【東証市場上場、国内最大手の地図情報会社。「ゼンリン住宅地図」は全国市区町村の約99％をカバーし社会インフラの一端を担っています】■ミッションIoTや5GといったIT技術革新により、自動運転、スマートシティなどが普及する世の中においては、地図データベースもリアルタイムな整備・更新が求められます。AI技術やビッグデータの解析・分析技術を用いて、地図整備・更新の自動化や省力化を目指した研究開発を行うことがミッションです。■職務内容機械学習や深層学習を地図作成に応用する研究・ソフトウェア試作による概念検証実用化のためのシステム開発■開発環境：言語（フレームワーク含む）：Python, PyTorch, Jupyter, OpenCVほかOS（仮想環境含む）：Linux, Docker, AWSほかDB：特に決まった環境はありません。■組織構成：20代後半から30代前半の若手メンバーから構成される組織です。近年は、深層学習のように新しい技術に取り組むため中途採用にも力を入れています。福岡、長崎、戸畑で合計10名程度の組織です。■職務の魅力：地図データベースは応用範囲が広く、自動運転やスマートシティなど、次世代の情報基盤として大変注目されています。また、地図データベースは、センシング、位置測位、画像処理、データベース技術、データ分析、ＵＩなどさまざまなテクノロジーの組み合わせによって作られます。地図作りの専門家たちと共に、最新のテクノロジーの利活用方法についてプロトタイプソフトウェアを作りながら検討を重ね、日本全国で使われる新しい地図、地図作り技術を追求できることがこの職務の魅力です。