【776】クラウドネイティブアプリケーションや基盤の構築及び運用技術の開発

株式会社日立製作所 · 東京都国分寺市
583〜758万円ジュニアミドルシニアマネージャー
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仕事内容

研究開発グループ 【776】クラウドネイティブアプリケーションや基盤の構築及び運用技術の開発 職務内容 【配属組織名】 Digital Innovation R&D デジタルインフライノベーションセンタ サービスコンピューティング研究部 【配属組織について(概要・ミッション)】 サービスコンピューティングは、さまざまなITサービスを用いて、ビジネスとしてのサービスを実現するための技術や方法論を検討する研究分野です。 これを支えるアーキテクチャ、プラットフォーム技術、開発・運用技術、OSSを研究開発しています。 これらの研究開発を通じて、デジタルトランスフォーメーションを加速させ、社会イノベーションの実現に貢献します。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●研究概要 https://www.hitachi.co.jp/rd/careers/lab/digtec/02.html ●研究紹介動画 https://www.youtube.com/watch?v=52w95xmNT_Y ●研究実績 Istioを活用したObservability基盤の構築と運用 | CloudNative Days Spring 2021 ONLINE https://event.cloudnativedays.jp/cndo2021/talks/651 Trust Data Sharing and Utilization Infrastructure for Sensitive Data Using Hyperledger Projects https://ossalsjp21.sched.com/event/rCg7 機械学習を用いたIT機器の性能異常検知におけるAmazon SageMakerの活用事例 https://pages.awscloud.com/JAPAN-event-OE-20211125-AIML-reg-event.html A Fault Diagnosis Method for Fuel Injectors Using Machine Sound Tien-Trien Le, Takahiro Sagara, Shogo Kunioka, Satoshi Inose, 2020 International Conference on Sensing, Diagnostics, Prognostics, and Control (SDPC) https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9353183 OpsSC: Decentralized Blockchain Network Operation Workflow for Hyperledger Fabric https://ieeexplore.ieee.org/document/9680558 ●関連事業 稼働音・測定データから建設機械の状態を診断するスマホ診断アプリ「ConSite® Health Check」を提供開始 https://www.hitachicm.com/global/jp/news-list_jp/20-03-23j/ 日立と〈みずほ〉が、ブロックチェーン技術を活用した金流・商流・物流の一体管理とサプライチェーンファイナンスの高度化に関わる実証実験を開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/12/1228.html 「IT運用最適化サービス」において、AI活用によりシステム稼働レポート作成業務のさらなる自動化を実現 https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/soft1/jp1/notice/2020/1002.html マルチクラウド環境で、人のスキルに依存しないシステム監視と一元的な業務運用管理を容易にする「JP1」の最新版を販売開始 高信頼な運用基盤をSaaS型で利用可能な「JP1 Cloud Service」も新たに提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/01/0121.html 【募集背景】 中期経営計画で重点推進するデジタルによるイノベーション創生の中で、Lumadaによるデジタルサービス事業を支えるクラウド・ITの研究開発力強化が求められています。 これらに関わる、アーキテクチャ、プラットフォーム技術、開発・運用技術、OSSの研究をリードできる高いスキルと志をもち、社会イノベーションに貢献していただける人財を募集します。 【職務概要】 研究開発全般を担い、サービスコンピューティングに関わる先端技術(クラウド、OSS、IT開発・運用管理)を用いた、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、業務の取り纏め者として、社内の関係者との関係を構築し、社内外の学習機会を活用するとともに、自身の経験や先行研究から積極的に学習する。 自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す。 これらの研究開発を通じて社会インフラのDX・GXを加速するサービスPF・ソリューションに貢献する。 【職務詳細】 ・サービスコンピューティングに関わる技術、業界動向、市場動向の調査 ・研究戦略・ロードマップの作成および研究提案 ・顧客課題を解決するための最良のアプローチや技術を選択・開発することにより、顧客ニーズに合った製品とサービスを定義、また、当該製品やサービスの価値を検証するためのプロトタイプ及びデモの開発 ・技術的専門性の観点から事業部門への情報提供ならびに提言 ・研究進捗管理、成果管理、論文執筆、社内研究報告の執筆、知財創生 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・魅力・やりがい: - サービスコンピューティングの研究開発を通じて、幅広い事業におけるサービス・ソリューションを顧客に提供し、社会に貢献する - 社外に通用するトップ研究者の育成(論文や講演、ニュースリリース、OSSコミュニティ活動等を通じた社外発表の積極支援、博士取得支援制度あり) - 毎年更新する長期研究計画への提言を通じた、新たな研究テーマの立上げ・推進(職位不問) ・キャリアパス: 研究や技術に突出した高位専門職と、研究チームを牽引するマネージャ(プレイングマネージャ含む) 【働く環境】 2〜5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 在宅勤務を主として、ブレインストーミングなどのディスカッションなど、必要に応じて出社して推進いただきます。(週1回程度、個人差あり。) ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 応募資格 【必須条件】 ・クラウド(AWS、Azure等)を利用したアプリケーションやプラットフォームの研究・開発経験 ・プログラミング経験(C、C++、Java、JavaScript、Python、Go等いずれか一つ以上) 【歓迎条件】 ・AWS、Azure、Kubernetes等の認定資格 ・OSS(Kubernetes、Hyperleder、NodeRed等)の使いこなし、AI・機械学習を活用したアプリ開発、GPUでの機能実装 ・通信理論、コンピュータアーキテクチャ・OS理論、並列処理、信号処理、ネットワーク設計、システム設計・構築、プログラミング・シミュレーションスキル、分散処理システムの開発(Hadoop、Spark等) ・研究チーム、開発プロジェクト・チームのマネジメント経験 ・英語力(TOEIC700点程度以上) 【求める人物像】※期待行動・コンピテンシー等 【全職種共通(日立グループ コア・コンピテンシー)】 ・People Champion(一人ひとりを活かす): 多様な人財を活かすために、お互いを信頼しパフォーマンスを最大限に発揮できる安心安全な職場(インクルーシブな職場)をつくり、積極的な発言と成長を支援する。 ・Customer & Society Focus(顧客・社会起点で考える): 社会を起点に課題を捉え、常に誠実に行動することを忘れずに、社内外の関係者と協創で成果に責任を持って社会に貢献する。 ・Innovation(イノベーションを起こす): 新しい価値を生み出すために、情熱を持って学び、現状に挑戦し、素早く応えて、イノベーションを加速する。 【最終学歴】 大学院卒(修士)以上 待遇 【ポジション】 主任クラス ※募集開始時の想定であり、選考を通じて決定の上、オファー時にご説明いたします。 【給与】 ■月給:486,000円〜632,000円 ■年収:8,300,000円〜10,800,000円 (参考)ポジション別の理論年収 事業部長・本部長クラス:約1,700万円〜4,100万円(+賞与業績反映分+諸手当) 部長クラス:約1,450万円〜2,000万円(+賞与業績反映分+諸手当) 課長クラス:約1,150万円〜1,500万円(+賞与業績反映分+諸手当) 主任クラス:約830万円〜1,080万円(+賞与業績反映分+諸手当) 担当者クラス:約530万円〜800万円(+賞与業績反映分+諸手当) ※内訳:月給12か月分および標準的な賞与(賞与業績反映分、時間外勤務手当や住宅手当などの諸手当は別途支

必須スキル

PythonJavaScriptGoJavaC++HTMLSpringAWSAzureKubernetesSpark機械学習AI

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