【JMAG】自動メッシュ生成機能開発（大阪）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• C++またはC言語によるプログラム開発経験
• CADモデルやメッシュモデルなどの形状データ処理に関する知識・経験
• 数値解析・有限要素法（FEM）に関する基礎知識
• コンソールアプリケーション（CLIツール）の開発経験
• ソフトウェア開発における仕様設計・実装・テストの一連プロセスの経験

• 論理的思考力:
  数値解析・形状処理という複雑な問題を整理し、仕様へ落とし込むための論理的・構造的な思考力が求められます。
• 自律的な問題解決能力:
  既存の答えがない技術課題に対して、自ら仮説を立て検証するプロセスを主体的に推進できる姿勢が重要です。
• チームワーク・協調性:
  開発・テスト・検証の各フェーズで他メンバーと連携しながら進めるため、チームとして成果を出す協調性が必要です。
• 粘り強さ・達成意欲:
  メッシュ生成アルゴリズムの品質向上には試行錯誤が不可欠です。結果が出るまで根気強く取り組む達成意欲が求められます。
• 学習意欲・技術追求心:
  電磁場解析やCAE技術は継続的に進化しており、最新技術・学術知見のキャッチアップを自発的に行える好奇心と向上心が重要です。

• 有限要素法（FEM）や数値解析手法の実務知識:
  メッシュ品質が解析精度に与える影響を理解していることで、より高品質な機能開発に即戦力として貢献できます。
• 形状認識・ジオメトリ処理アルゴリズムの知識:
  CADモデルの特徴（長さ・厚さ・ギャップ幅など）を認識する処理技術の知識は、JMAGの核心的技術に直結します。
• Python・スクリプト言語を用いた自動化経験:
  JMAGはスクリプトによる自動化機能も備えており、テスト自動化や検証業務の効率化に活かせるスキルとして歓迎されます。
• 電気機器・モータ・電磁気学の基礎知識:
  解析対象への理解は仕様設計の品質向上に直結します。電磁気学や電気機器設計の基礎があると業務への習熟が早まります。

• 自動メッシュ生成・CAEコア技術:
  CADモデルからの形状認識や高精度メッシュ生成アルゴリズムを実装する中で、世界最高水準のCAEコア技術を習得できます。
• 有限要素解析（FEA）ソフトウェア開発の実践力:
  仕様設計から保守まで一気通貫で担当することで、科学技術計算ソフトウェアの全開発サイクルを実践的に習得できます。
• 数値計算の検証・品質保証スキル:
  開発した機能を用いた数値計算の検証作業を通じて、数値解析の精度評価や品質担保に関する実践的なスキルが身につきます。
• グローバル水準での技術開発経験:
  世界中の大手自動車・電機メーカーが使用するソフトウェアの開発を担うことで、グローバルな技術要求に応える開発者としての視野と能力が養われます。
• 技術リーダーシップ・要件定義能力:
  キャリアを重ねることで技術リーダーとして後進の育成や要件定義を担う機会があり、マネジメントに依存しない専門職としての上位スキルを獲得できます。