【エンジ】生産技術系解析エンジニア（東京）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• CAEソフトウェアの利用・操作経験（LS-DYNA、JSTAMP等）
• 構造解析・生産技術解析・プレス成形解析などの数値シミュレーション経験
• 機械工学・材料工学・数値解析に関する専門知識
• 自動車・材料・金型などの製造業での実務経験
• 技術提案・技術営業または顧客技術サポートの経験

• 顧客課題を的確に理解する傾聴力:
  自動車・材料・金型メーカーの生産技術エンジニアと対話し、現場の技術的課題を正確に把握する能力が求められます。顧客の専門領域への深い理解と誠実なコミュニケーションが不可欠です。
• 技術とビジネスを橋渡しする提案力:
  技術的知見を基にしながら、顧客のビジネス課題解決につながる提案ができる能力が必要です。単に技術情報を伝えるだけでなく、顧客の開発・コスト目標に沿ったソリューションを構築できる思考力が求められます。
• 自律的な課題発見・解決姿勢:
  解析テーマが多岐にわたるCAE業務では、自ら問題を定義し、調査・検証を進める自律性が重要です。正解のない現象解析に粘り強く取り組む探究心が活かされます。
• マルチステークホルダーとの連携力:
  顧客エンジニア、社内の開発チーム、海外ソフトメーカーなど、多様な関係者と連携しながら業務を進める調整力・協調性が必要です。
• 技術変化への高い適応力・学習意欲:
  CAEや製造技術は急速に進化しており、ギガキャストなどの新製造技術への対応も求められます。新技術・新手法を継続的にキャッチアップする旺盛な学習意欲が不可欠です。

• AI・IoT・データサイエンスの知識・経験:
  製造現場のデジタル化やシミュレーションとAIの融合に関心がある方、または機械学習・データ解析の経験者は活躍フィールドが広がります。
• 海外CAEベンダーとの折衝・英語コミュニケーション能力:
  LS-DYNAなど海外製CAEソフトのサポート業務では、英語での技術情報収集や海外デベロッパーとのやりとりが発生する場面もあります。
• ソフトウェア開発・スクリプティングの経験:
  CAEの前後処理自動化やカスタマイズツール開発（Python等）の経験があると、技術サポートや製品改善業務において即戦力として活躍できます。
• 自動車業界・電動化技術（EV・モーター等）への深い知見:
  自動車の電動化に伴い、モーター電磁界解析や軽量化材料解析のニーズが急拡大しており、これら関連領域の技術背景を持つ方が歓迎されます。

• 高度なCAEシミュレーション技術:
  国内トップシェアのプレス成形解析「JSTAMP」や世界標準の構造・衝突解析「LS-DYNA」を実務で深く使いこなすことで、業界で希少性の高いCAE専門技術者としてのスキルセットが形成されます。
• 製造業の生産技術プロセスへの深い理解:
  自動車・材料・金型メーカーの開発現場に入り込んだ技術支援を通じて、ものづくりの上流から下流まで一貫したエンジニアリング知識が身につきます。
• 技術営業・ビジネス企画スキル:
  顧客の技術課題解決を起点としたビジネス推進に関わることで、技術力をベースとした提案力・ビジネス企画力を実践的に習得できます。エンジニアとしての市場価値を大きく広げるスキルです。
• AI・デジタル製造技術の知識:
  製造DX・AI活用が急速に進む中、CAEとAI/IoTの融合領域に携わることで、次世代ものづくりに対応できるデジタルエンジニアとしての素養が培われます。
• グローバルCAE市場・自動車産業の業界知識:
  国内完成車メーカー全社を顧客に持つ環境で業務することで、自動車業界の開発プロセスや次世代製造技術（ギガキャスト等）のトレンドを深く理解できます。