Kubernetes/組込・制御エンジニアの求人・転職・中途採用情報 一覧

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株式会社NTTデータ東北

【SE職/メンバー】オープンポジション

転勤なし
リモートワーク
モダンな技術を採用
技術試験なし
フレックス出勤・時差出勤

■必須条件

■求める経験・スキル・知識 ●開発経験2年以上(但し、運用保守のみの経験は不可) ●多数のプロジェクトが進行中のため、得意分野やスキルに合わせて業務をお任せします

515万円〜718万円

サーバーサイドエンジニア, サーバーエンジニア, ネットワークエンジニア, 組込・制御エンジニア, インフラエンジニア, データベースエンジニア, フロントエンドエンジニア, オープンポジション, データエンジニア, モバイルアプリエンジニア, AI・機械学習エンジニア, クラウドエンジニア, ローコードエンジニア

宮城県

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本田技研工業株式会社

【大阪勤務】MLエンジニア/アーキテクト(画像認識・深層学習)※自動運転・運転支援領域

モダンな技術を採用
技術試験なし

■必須条件

以下いずれかの知識・経験をお持ちの方 ●PyTorch等のフレームワークを使用した画像認識・予測・行動判断などのモデル開発経験 ●強化学習/模倣学習などの学習アルゴリズム開発経験 ●機械学習モデルを活用したアプリケーション開発経験 ●論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験 ●PyTorch等のフレームワークを使用した深層学習(CNN/Transformer等)を用いた画像認識・予測・行動判断などのモデル開発経験 ●Python, C++等によるプログラミングスキル ●論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験レベルの基礎理論理解 ●PyTorch, TensorFlow等のフレームワーク使用経験

590万円〜1,090万円

組込・制御エンジニア, AI・機械学習エンジニア

大阪府

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本田技研工業株式会社

【東京勤務】インフォテイメントシステムのソフトウェアプラットフォーム開発

モダンな技術を採用
技術試験なし

■必須条件

●C言語またはC++を用いた組み込みソフトウェア開発経験 ●LinuxまたはAndroidにおける低レイヤー(Kernel, Driver, BSP, Middleware)の開発経験

590万円〜1,090万円

組込・制御エンジニア

東京都

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本田技研工業株式会社

【大阪勤務】インフォテイメントシステムのソフトウェアプラットフォーム開発

モダンな技術を採用
技術試験なし

■必須条件

●C言語またはC++を用いた組み込みソフトウェア開発経験 ●LinuxまたはAndroidにおける低レイヤー(Kernel, Driver, BSP, Middleware)の開発経験

590万円〜1,090万円

組込・制御エンジニア

大阪府

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本田技研工業株式会社

【栃木勤務】組込み開発経験を活かすクラウド基盤エンジニア ─ Hondaの次世代モビリティを支える基盤作り

モダンな技術を採用
技術試験なし

■必須条件

●組込みSWの開発実務経験5年以上(経験フェーズ問わず)

590万円〜1,090万円

組込・制御エンジニア, インフラエンジニア, クラウドエンジニア

栃木県

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"量より質"の厳選マッチング

5人中4人が年収UP※

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※:2025年12月時点の情報を掲載

本田技研工業株式会社

【東京勤務】組込み開発経験を活かすクラウド基盤エンジニア ─ Hondaの次世代モビリティを支える基盤作り

モダンな技術を採用
技術試験なし

■必須条件

●組込みSWの開発実務経験5年以上(経験フェーズ問わず)

590万円〜1,090万円

組込・制御エンジニア, インフラエンジニア, クラウドエンジニア

東京都

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本田技研工業株式会社

【大阪勤務】組込み開発経験を活かすクラウド基盤エンジニア ─ Hondaの次世代モビリティを支える基盤作り

モダンな技術を採用
技術試験なし

■必須条件

●組込みSWの開発実務経験5年以上(経験フェーズ問わず)

590万円〜1,090万円

組込・制御エンジニア, インフラエンジニア, クラウドエンジニア

大阪府

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本田技研工業株式会社

【名古屋勤務】組込み開発経験を活かすクラウド基盤エンジニア ─ Hondaの次世代モビリティを支える基盤作り

モダンな技術を採用
技術試験なし

■必須条件

●組込みSWの開発実務経験5年以上(経験フェーズ問わず)

590万円〜1,090万円

組込・制御エンジニア, インフラエンジニア, クラウドエンジニア

愛知県

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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