AIロボットの研究開発（制御・知能化技術）◇海外の研究拠点や大学、スタートアップとの協業機会多数日産自動車株式会社

〜ロボット工学に関する知見を活かせる／将来的なキャリアパス◎／最先端の設備を揃えた研究室での実験業務とリモートワークを両立／中途入社多数〜 ■職務内容： （1）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 当研究所は、R&Dにおける最上流の研究開発部署であり、2040年以降の社会予測にもとづいて、カーボンニュートラルのような世界の大きなうねりや、私たちの日常の変化を想定し、インパクトが大きい領域に取り組みます。その一つが、先端製造技術研究であり、その中テーマの一つとして自律型AIロボットの開発を行っています。 また、大学や研究機関、企業とも共同での研究開発も行っており、グローバルな活動を通じて研究開発をリードしています。 （2）具体的な業務内容と自部署内外で期待される役割、ポジション ヒトと協調して。またヒトと同じように単独で考えて柔軟に動作ができる自律型AIロボットの研究開発を行っています。そのための認知・判断・動作（AI制御技術）の研究・開発、またそれを構成するハードウェアの研究・開発を進めています。 自律型AIロボットの制御に関する研究・開発業務を行って頂きます。具体的には、人の動きを学習・模倣することで、ロボット自身で動作の順番や経路を計画し、その通りに動作できるロボットのAI技術、それを実証するためのロボット実機を用いた実験などを行って頂きます。 ■職務の魅力： 私たちの部門は研究所でありながら、生産技術部門との関わりが多く、工場採用が決定するとすぐに工場への導入が始まるため、自分たちの研究の成果を間近で感じることができます。海外の研究拠点や大学、スタートアップとの協業機会も多く、グローバルにネットワークを構築し多種多様なパートナーと仕事を進めることができます。また海外拠点への赴任や留学のチャンス、社会人ドクターの支援制度があり、ご自身のキャリアを磨きたいと考えている方へ最適な研究環境を提供することができます。将来的には専門的な技術を深め技術開発をリードするエキスパート職と研究プロジェクトを企画立案し実行をリードするマネージャー職を目指すことができます。 変更の範囲：会社の定める業務

働き方

＜勤務地詳細＞ 日産追浜工場/総合研究所 住所：神奈川県横須賀市夏島町1 勤務地最寄駅：京浜急行線／追浜駅 受動喫煙対策：屋内全面禁煙 変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）

正社員

＜予定年収＞ 410万円〜780万円 ＜賃金形態＞ 月給制 ＜賃金内訳＞ 月額（基本給）：230,000円〜439,000円 ＜月給＞ 230,000円〜439,000円 ＜昇給有無＞ 有 ＜残業手当＞ 有 ＜給与補足＞ ※経験・専門性を考慮した上で総合的に確定いたします。 ※想定年収＝月次給×12か月分+ 賞与（目安値）賞与金額は参考値であり、実際の支給時期、金額、支払い条件等については都度決定されます。 ※残業手当等、従業員賃金規則に基づき、別途支給 賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

＜労働時間区分＞ フレックスタイム制（フルフレックス） 休憩時間：60分 時間外労働有無：有 ＜標準的な勤務時間帯＞ 8:30〜17:30

＜その他就業時間補足＞ ※事業所により勤務時間帯は異なります。

完全週休2日制（休日は土日祝日） 年間有給休暇17日〜20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります） 年間休日日数121日 夏季休暇（9日程度）、年末年始休暇（10日程度）、GW、有給休暇　など ※規定カレンダーによる

通勤手当、家族手当、住宅手当、寮社宅、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、厚生年金基金、退職金制度 ＜各手当・制度補足＞ 通勤手当：補足事項なし 家族手当：当社規定による 住宅手当：家賃補助制度あり（当社規定による） 寮社宅：当社規定による 社会保険：補足事項なし 厚生年金基金：補足事項なし 退職金制度：補足事項なし ＜定年＞ 60歳 ＜教育制度・資格補助補足＞ ■リーダーシップ／マネジメント研修 ■専門領域教育 ■語学教育（英・仏・中・西） ■通信教育、e-Learning等 ＜その他補足＞ ■企業年金※確定拠出年金（DC） ■住宅ローン制度、社内預金制度、オートローン等 ■健保直営保養荘、スポーツ・各種レジャー施設、診療所他 ■社外福利厚生施設・制度（例…スポーツジムの割引利用、有名ホテルの割引利用、メガネスーパーの購入割引他） ■休職制度：育児休職制度、介護休職制度他（育児休職制度は、子供が2歳に到達した後の4月末までを限度とし、従業員が申し出た期間で休職することが可能）

選考について

■必須条件： ・深層学習の基礎知識 ・ロボット工学に関する知見（順・逆運動学、経路計画、センサフュージョンなど） ・Pythonのプログラミング経験（3年以上） 上記に加え、下記いずれかのご経験があること： ・基盤モデル（LLM含む）、強化学習・逆強化学習、模倣学習を用いた研究開発1年以上 ・Transformer系モデル・CLIP系モデルの実装 ・ロボットシミュレーション（Issac Sim、Gazeboなど．1年以上） ・Dexterous Handの研究開発、設計、製作