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仕事概要 交通事故削減支援サービス『DRIVE CHART』のコア技術の1つであるAIモデルの開発 / 運用に関する業務に携わっていただきます。 AIモデルは、自社開発した通信型ドライブレコーダー（エッジ）とクラウドで動作しており、映像とセンサデータを解析して、脇見運転や一時不停止などの事故リスクの高い運転行動を自動的に検出します。検出されたシーンの映像と運転データは、ドライバーが自身の運転を振り返る際に活用されており、安全運転への行動変容を促進するための重要なデータとなっています。 募集背景 『DRIVE CHART』は契約車両10万台を超え、日々多くの企業やドライバーの方々に活用いただけるサービスになりました。利用者が増え続ける中で、多様な運転シーンの１つ１つに対応できるAIモデルを提供する責任が増してきています。 今後さらに多くのユーザーへ価値を届けていくために、現場からのフィードバックを基にAIモデルを継続的にアップデートし、性能を磨き込み続けることと、さらなる事故リスク低減に向けた新機能の開発それぞれで体制の強化が必要です。「交通事故の削減」という社会課題に対し、技術で真摯に向き合っていただける仲間を募集します。 業務内容 危険運転行動を検知するAIモデルの開発・改善・運用を行います。 ・映像 / GNSS / IMUデータ等をソースとして、AIモデル的の構築、課題分析、性能改善 ・AIモデルの実サービスへの実装、モデル軽量化、リリース ・AIモデルの継続的な性能改善、運用コストの削減 ・地図データを用いたロジック構築 / データ分析 本ポジションの魅力 ・実験だけで終わらず、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、継続的に性能を改善する経験ができます。 ・契約車両10万台のドライブレコーダーから得られる走行データ（映像 / GNSS / IMU等）と運用中のAIモデルの推論結果を分析 / 活用する経験ができます。 ・異なる専門性を持ったチーム（データエンジニア / エッジエンジニア / アノテーター / カスタマーサクセス等）と連携しながらAIモデルを開発 / 運用する経験ができます。 ・AIモデルの開発 / 運用を通じて、交通事故の削減という社会貢献を実感できます。 開発環境 ・言語：Python ・ライブラリ：pandas, scikit-learn, LightGBM, PyTorch ・可視化：Streamlit, Kepler.gl, Plotly, Redash ・インフラ：AWS / GCP ・データベース：Aurora (MySQL) / BigQuery ・ソースコード管理: GitHub ・生成AIツール：GitHub Copilot, Claude Code, Google Workspace with Gemini 所属組織 ■データサイエンティスト：6名 ・危険運転行動を検知するAIモデルの開発 / 運用を担っています。 ・データを中心とした仮説検証のサイクルを速く回すことで、開発における不確実性を低減することを組織の行動指針としています。 ・専門性の異なるチーム内外のメンバーと協力することが多く、丁寧にコミュニケーション、ドキュメンテーション、レビューを行うカルチャーが根付いています。 ・組織として自己成長を大事にしています。キャリア形成を考慮した業務アサイン、勉強会の開催や自己研鑽の支援（クラウド費用の補助等）など、スキルアップのための環境が整えられています。学んだことをXやテックブログなど通じて発信する文化が醸成されています。

本ポジションは、品質保証チームの人・戦略・判断責任を担うマネジメントロールです。 テスト設計や実行を担うIC（Individual Contributor）ではなく、QAリードと連携しながら、組織として再現性のある品質体制を構築することをミッションとします。 1. ピープルマネジメント・組織づくり QAメンバーの目標設定・評価・育成 1on1の実施を通じた中長期の成長支援 チーム全体のパフォーマンス最大化と体制設計 Hiring ManagerとしてQAチームの採用活動の推進（採用計画・面接・オンボーディング） チームの予算・リソース管理 2. QA戦略・方針の策定 プロダクト横断のQA戦略・ロードマップの策定 アジャイル移行やシフトレフト推進などにおける方針設計 テスト自動化・AI活用に関する中長期戦略の立案 3. 判断・レビュー・説明責任 QAリード・メンバーからの相談に対する判断・助言 プロセス改善案や品質上の意思決定のレビュー 品質に起因する障害発生時の説明責任 4. グローバルQA体制の構築 日本・インド拠点を含むグローバルQAチームの連携推進 ロケーションをまたいだ統一ルール・フローの設計 文化・言語差を踏まえたコミュニケーション設計 組織体制 配属予定は イノベーション＆エンジニアリング統括本部 JPN-QAチーム です。 インド拠点には IND-QAチームがあり、各拠点のQAマネージャーと連携しながらグローバルな品質体制を構築しています。 （JPN-QAチーム8名、IND-QAチーム7名） この仕事の魅力 「品質」という観点で会社内の複数プロダクトに関与、プロジェクト進行やプロダクト自体のキーパーソンとしての経験ができる プロダクトの成長、変化を最前線で見守ることができる 受動的ではなく、QAとして攻めていく活動を歓迎する文化である プロダクト、QAチームの中で裁量を持って働くことができる グローバルな環境でマネジメントに挑戦できる 使用ツール／開発環境 タスク管理：ClickUp テストケース管理：TestRail テスト自動化：CodeceptJS CI：GitHub Actions ドキュメント管理：Notion / Google Docs コミュニケーション：Google Meet / Slack

SpiralAI株式会社は、2023.03創業の生成系AIの事業を展開するスタートアップです。 「人類の技術進化を加速させる」 をミッションに、日本では数少ない生成AI/LLM技術専業で、企業と個人の両面からサービスの企画・開発・提供を行っております。 私たちが研究開発で生み出した”Geppeto”は様々なキャラクター、IPに対して命を吹き込むことができるようになりました。 今後、私たちは個性の再現に強い独自AI技術”Geppeto”を武器に、エンターテイメントなど日本が誇る様々な分野で ”コミュニケーション”に注力したプロダクト開発を進めています。 募集背景 弊社SpiralAIが生成AIの技術を使い目指すのは、人間らしさの再現です。 個性、考え方、主義主張、癖など人間らしい思考回路を持つAIの開発に挑戦しており独自のLLM開発に取り組んでおります。 その挑戦の中でうまれたのが「Geppeto」です。 Geppetoはより人間らしさにこだわり、独自にデータセット作成を行い人間らしいコミュニケーションを実現させました。 また、音声合成にも注力しており人気声優 梶裕貴さんの協力のもと、より人間らしい発話にこだわった研究開発を推進中です。 今後弊社は独自のLLMをさらに高度化し、AIとエンターテインメント掛け合わせた世界を代表とする企業になることに挑んでいます。 新しいことへの興味・挑戦が止まった瞬間成長は止まってしまいますしLLMもそうです。 私たちは、そこに対しプロ意識を持ち技術力で挑戦しております。 ぜひ、一緒に日本国内だけでなく世界を相手に挑戦していきませんか？ 業務内容 お客様が保有するIP（キャラクター・世界観）を、AI技術によって“リアルタイムに会話できる存在”へと変えるプロジェクトを推しています。 今回、サーバーサイドエンジニアとして、自社のLLM（大規模言語モデル）や音声合成技術を活用しながら、お客様のプラットフォーム（YouTubeやゲームアプリなど）と連携するバックエンド開発の中核を担っていだく方の採用を強化しております。 具体的には外部クライアントと連携しながら、サーバーサイドを中心に他技術領域との連携をリードする役割をお任せしたいと考えています。