【採用背景】
自動車の電動化加速に伴い、サーマル（空調・熱マネジメント）領域は、限られたエネルギーで「快適性」と「燃費・電費」を両立させるための最重要技術となっています。 当社では、テレマティクスや市場品質データ等のビッグデータを起点に、顧客の実使用実態を定量的に捉え、従来の評価指標や開発プロセスそのものを刷新する取り組みを推進しています。 AI等の先端技術を積極的に取り入れ、データから得た知見を実際の車両開発における意思決定に直結させるため、新たな開発手法を企画・構築できるエンジニアを募集します。

■配属先ミッション
・カーボンニュートラルへの対応、排気ガス浄化（Clean Air）、および車両の長寿命化（Longevity）をSUBARU車として体現し、高品質な商品を適正なコストとスピードで顧客に提供することを使命としています。
・テレマティクス等の市場データを活用した「データドリブンな開発手法」を確立し、顧客の実使用環境に基づいた評価指標の刷新を通じて、実用域における商品力の抜本的向上を目指しています。

【取り扱っていただくプロダクト/技術】
＜開発対象システム＞
・車両統合熱マネジメントシステム（冷却・暖房・創熱・排熱の統合制御）
・車室内空調システム（HVAC）および空調制御アルゴリズム
・BEV/HEVにおける航続距離最大化のためのエネルギー管理技術
＜活用技術・手法＞
・データサイエンス（テレマティクスデータや市場品質データの統計解析・AI活用）
・性能予測モデルの構築およびシミュレーション技術（CAE等）
・概念実証（PoC）による新評価基準の策定および実車検証手法

【業務内容】
サーマル性能開発の企画・推進エンジニアとして、市場実態に基づいた次世代の性能定義および開発プロセスの構築を担当いただきます。


以下いずれかの業務をお任せいたします。
①市場データ分析技術およびデータ基盤の構築：
お客様の使われ方・期待を製品開発の目標に反映するために、
市場データ分析技術・基盤を、外部のデータサイエンティストや関連部署と連携しながら構築します。

②空調・熱マネジメントの目標性能や評価条件の妥当性を高める仕組みづくり：
データ分析に基づく仮説を机上検討に留めず、実機検証やPoCを通じて「その目標・評価で本当にお客様実態を捉えられているか」を確認し、性能開発部署と協力しながら、開発の仕組みとして定着させます。

③次世代サーマル性能の企画・開発推進
データから導き出したインサイトに基づき、他社との差別化に繋がる空調・熱マネジメント性能の実現に向けた先行開発・企画を推進します

【キャリアパス】
入社当初は、既存のデータ収集・分析フローやSUBARUの車両開発プロセスを習得いただきます。 習得後は、データ分析結果を性能開発へフィードバックする実務リーダーを担い、入社2年後を目途に、自らデータ活用による開発革新を企画・推進する立場へのステップアップを想定しています。 将来的には、サーマル領域におけるデータサイエンス活用の技術リーダーとして、次世代車両の競争力を左右する性能定義の責任者としての活躍を期待しています。

【当ポジションの魅力】
・当部署のお仕事は、お客様の声や実使用データを起点に、SUBARUの「安心と愉しさ」を支えるサーマル（空調・熱マネジメント）開発を進化させる仕事です。IQS（初期品質調査）やテレマティクスなどの市場データから、お客様がどんな場面で快適さを感じ、どこに不満や違和感を持っているのかを構造的に捉え、空調・熱マネジメントの目標性能や評価条件そのものを見直し、設計改善へと直接つなげていきます。
今後の電動化時代では、ハード性能だけでなく、「実使用でどう感じられるか」を起点に性能を定義し直せるかどうかが、他銘との大きな差別化要因になります。SUBARUでは、分析に留まらず、仮説立案からPoC、実開発への反映まで一貫して関われるため、データを“判断材料”ではなく、“開発を動かす武器”として使える点が特長です。市場データは膨大で扱いも難しく、正解が決まっていないからこそ、
自ら考えた分析や評価の考え方が、開発の意思決定や次世代車の価値につなげていきます。SUBARUならではの実用価値を磨き込み、競争力を生み出していくことができるやりがいあるポジションです。

■必須条件
以下いずれかのバックグラウンドをお持ちの方
・データ分析／データサイエンスの実務経験
・空調／サーマルマネジメント等の開発実務経験

■求める人物像
・関係者と対話しながら課題や目的を整理し、共通理解を作って物事を前に進められる方
・既存のやり方にとらわれず、背局的に新しい手法や考え方を試しながら挑戦できる方
・データを読むだけでは終わらせず、使われる姿を描き、商品に落とし込むまで粘り強く業務遂行いただける方

■歓迎要件
下記いずれかのご経験がある方
・製品性能評価の実務経験
・熱流体に関する基礎知識
・機械学習
・モデルベース開発