日産自動車株式会社
＜募集背景＞
日産自動車は2010年にリーフを発売以来、ゼロエミッション車の推進役として業界をリードしています。中でも電池は車両性能を決める重要なコンポーネントです。拡大する電動車市場や厳しくなる法規制に対応するために、EVや電池の開発を合理化し競争力を高めていく必要があります。そのために、電池設計やそれに纏わる性能予測をできるだけデジタルで行うことが求められています。また、電池設計は、性能や構造の設計のみならず、二次利用やリサイクルまでを想定したものとすることが必須となってきます。
＜職務内容＞
電動車のさらなる普及・競争力向上に向け、次世代バッテリーの開発効率化・低コスト化に加え、実際の車両から得られるデータを活用したバッテリー技術や新たなサービスの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、AI・機械学習やクラウド環境、シミュレーション等のデジタル技術を活用し、大きく以下2つの領域を担当いただきます。
■次世代バッテリーの研究・開発（約50％）
車両要求性能を達成するための電池性能や製造プロセスについて、デジタル技術を活用したモデリング・性能予測技術の開発、および実験検証を行います。
具体的には、以下のような業務に取り組んでいただきます。
・先進リチウムイオン二次電池（液LiB）の耐久性設計・寿命予測に向けたモデリング（理論モデル、データ駆動型の機械学習モデル等）および実験検証 ・安全性、レート特性、製造プロセスに関するモデリングおよび実験検証 ・充放電や劣化に伴うセル構造・機械物性変化のモデリングおよび実験検証 ・将来型電池（全固体電池、Postリチウムイオン二次電池等）への上記モデルの適用・更新 ・デジタル技術を活用した電池開発期間・開発コストの低減
■車両ビッグデータを活用した電池技術・新規サービス開発への技術支援（約50％）
実走行データや、過去に蓄積された車両・電池データをクラウド上で解析し、AI・機械学習等を活用しながら、将来のバッテリー開発や新たなサービスにつながる技術開発を行います。
具体的には、以下のようなテーマに取り組んでいただきます。
・実走行データを活用したバッテリーの劣化・寿命予測技術の開発
・バッテリーの異常の予兆検知技術の開発 ・実車データを踏まえた、バッテリーの長寿命化や次世代バッテリー設計へのデータ活用
・ロボタクシーをはじめとした将来のモビリティサービスに必要となるバッテリー技術課題の特定および技術開発 ・EV使用後のバッテリー二次利用等を含む、新たなビジネス・サービス実現に向けた技術支援
・社内に蓄積された車両・電池データの新たな活用方法の検討
テーマごとに担当者が課題を持ち、技術課題の規模に応じて一人または複数名のチームで取り組みます。先行開発部門や新規事業・サービスに関わる部門などとも連携しながら、数年先の実用化を見据えた技術開発を推進します。
<アピールポイント>
本ポジションの大きな特徴は、先端的な電池研究にとどまらず、研究で培った技術を実際の商品やサービスへの適用を見据えた開発領域までつなげられる点です。研究と開発の双方に携わることで、専門性を深めながら、自ら取り組んだ技術が実用化に近づいていく過程まで経験することができます。
また、計算科学やモデリング・シミュレーション、AI・機械学習などのデジタル技術を活用するとともに、国内外の大学やサプライヤー、社内の車両開発・先行開発・新規サービスに関わる部署など、幅広い関係者と連携しながら業務を進めます。研究領域に閉じることなく、様々な領域の専門家と協働しながら技術の可能性を広げていける環境です。
さらに、社会人ドクターの支援制度や海外拠点への赴任、留学の機会など、専門性を高めながらキャリアの幅を広げられる環境があります。将来的には、電池技術とデジタル技術の双方に精通したスペシャリストとして、業界をリードする技術者を目指すことができます。