【大阪】CAE・デジタル技術を活用した材料技術開発（性能予測）_K620
【業務内容】 材料技術に関する専門知識を活かし、CAEやAIを活用した予測・評価技術の開発および設計支援業務を担当いただきます。 ＜具体的に＞ ○現象メカニズムの分析とモデル化 自動車開発で課題となる熱変形、割れ、剛性不足、腐食（錆）などに対し、材料物性測定や実部品評価を通じて発生メカニズムを分析。その知見をCAEやAIによる予測・評価技術へ落とし込みます。 ○設計支援技術の構築・適用 3D-CADデータや実験データを活用し、開発上流での設計支援技術を構築。各機種開発への適用・標準化まで一連の業務を推進します。 ○設計部署との連携・提案 設計データの受領後、設計部署と連携して議論を行い、材料・構造の観点から改善提案・指導を実施します（受動的な計算業務にとどまらず、インプットからアウトプットまで主体的に推進します）。 ※主な取り扱い部品 樹脂部品、板金部品 など ＜使用ツール＞ ・CAE・解析：ANSA/Meta、Abaqus ほか ・3D-CAD：CATIA（主に図面の読み取り・構造理解で使用） ・その他：Python、AI開発環境、データ分析ツール、Microsoft 365 【配属先のミッション】 当部署は、「持続可能なモビリティ社会の実現」に向け、安全性・環境性能・快適性を高める先進材料技術とデジタルエンジニアリングの融合を推進しています。 具体的には、新規材料の創出や量産適用、資源循環技術の開発を進めると同時に、軽量化・品質向上・デザイン性を追求する技術基盤の構築を担っています。 今回配属先のチームでは、材料技術とCAE・AI等のデジタル技術を組み合わせ、開発の上流工程から品質を作り込む「予測・評価技術の創出と標準化」を命題としています。 単なる解析業務にとどまらず、現象のメカニズムを解明し、設計現場で直接活きる技術として形にすることで、自動車の商品価値向上と競争力強化を強力に後押ししていくことが私たちのミッションです。 【働き方】 ・月平均残業時間：20～30時間程度（繁忙期は変動あり） ・基本出社ですが業務状況により在宅勤務も相談可 ・転勤：キャリア形成の観点から将来的な異動の可能性はありますが、頻度は高くありません。 【入社後のキャリアパス】 材料技術×CAE・AIの専門性を高めながら、将来的にデジタルエンジニアリング分野の中核人材（リーダー・スペシャリスト）としての活躍を期待しています。 【仕事のやりがい、魅力】 「なぜその現象が起きるのか」というメカニズムの解明から関わり、自らの手で次世代の開発手法を創り出せる点が本ポジション最大の魅力です。 当部署では、単に指示された数値計算や解析作業（オペレーション）を行うのではなく、材料特性や実部品評価を通じて熱変形・割れ・腐食などの発生メカニズムを深掘りし、その知見をCAEやAIによる予測技術へと落とし込んでいきます。 また、試作後に問題が発覚してからの対応ではなく、開発の上流段階から設計部署と対等に議論・提案を行える環境があるため、「手戻りを未然に防ぐ品質作り込み」のキーマンとして大きな手応えを得られます。 自分が構築した予測・評価モデルが社内の標準技術となり、今後のさまざまな車両開発や新規モデルへ水平展開されていくため、自身の専門性が自動車の品質向上や開発期間の短縮という大きな成果に直結している実感を強く味わうことができます。