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研究職(応用研究員)の求人641件

デジタルツールを活用した電池設計研究

500〜840万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は全国の研究職(応用研究員)の求人の中央値(575万円)より75万円低い

勤務地
記載なし
休日
記載なし
雇用形態
記載なし

どんな仕事かAIによる生成

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、次世代バッテリーの研究・開発を行います。実走行データや車両・電池データを解析し、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に取り組みます。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、数年先の実用化を見据えた技術開発を推進します。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与500〜840万円/年

募集元で応募する日産自動車株式会社の採用ページへ
相談する共有準備中

応募は募集元の採用ページで受け付けています。当サイトに応募フォームはありません。

応募資格

必須

歓迎

  • 電池(リチウムイオン電池、全個体電池等)に関する基礎知識・開発経験
  • 電池の試作・評価・分析経験
  • 電気化学モデル(例:ニューマンモデル等)を使用した業務経験
  • 化学、材料工学、物理学などのバックグラウンド
  • 論文・技術資料の調査・要約経験
  • グローバルな研究開発遂行のための英語力(基本的な技術コミュニケーション能力)
  • TOEIC:730

求める人物像

  • 困難な課題に対して、前向きにチャレンジできる人
  • 向上心や自己研鑽意欲が高い人
  • 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションがとれる人
  • チームワークを大切にし、周囲の関係者をまとめながらリードできる人

募集要項最終確認 10/11

職種
研究職(応用研究員)
雇用形態
記載なし
給与
500〜840万円/年
給与の詳細
・年収レンジ:月次給( 参考値 )260,000円~430,000円想定年収( 参考値 )約500万円~840万円・月次給×12か月分+ 賞与(目安値)・賞与金額は参考値であり、実際の支給時期、金額、支払い条件等については都度決定されます。※残業手当等、従業員賃金規則に基づき、別途支給
勤務地
記載なし
働き方
記載なし
福利厚生
社会人ドクターの支援制度
掲載日
2026/10/11 01:31(1日前)
最終確認
2026/10/11 09:46(1日前)

仕事内容

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。

この求人は、日産自動車株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト

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