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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。

仕事内容 1. ポジション概要 急成長するSaaSプロダクトの拡大に伴い、エンジニアリング組織をスケールさせるための バイリンガル エンジニアリングマネージャー（EM）を募集します。 本ポジションは、ピープルマネジメント、チームのコンディショニング、パフォーマンスと成長を中核に、採用・リソース配分・横断施策の実行（OKRや依存関係管理）といった仕組みづくりを通じて、エンジニアリング成果を最大化します。 日々の実装を担う個人貢献者（IC）として、プロダクションコードを書き続けることは想定していません。 一方で、リスク評価やトレードオフ判断を行うために、強い技術的判断力が求められます。（品質・信頼性・セキュリティ・スケーラビリティ・コスト等） VPoEおよび他のEMと共に、明確な役割分担のもとでエンジニアリングリーダーシップチームとして機能します。 担当範囲 ・管掌規模：20〜30名（テックリード含む） ・採用：四半期あたり5~10名 ・予算・支出管理：チーム/組織レベルの ツール、外部パートナー、ベンダー等（合意したレンジ内） 2. 期待するミッション ・エンジニアが安心して成長し健全なペースで高い成果を出し続けられる、信頼度の高いチーム・カルチャーをつくること ・採用・育成・公正な評価制度を通じて、組織全体のエンジニアリング力を継続的に高めること ・OKRや計画、チーム間の依存関係を整理し、現場の自律性を保ちながら、開発の進捗とリスクを先回りして把握できる実行体制を構築すること ・開発チームだけでは解決が難しい課題を主体的に特定・整理し、関係者を巻き込みながら解決へ導くことで、チームが働きやすい環境を維持すること ・信頼性・セキュリティ・スケーラビリティ・コストなどの技術的健全性と、ロードマップのスピードを両立させ、データや事実に基づいた意思決定を行うこと ・明確なコミュニケーションルールとドキュメント中心の文化を整備し、バイリンガル・多文化環境での協働を円滑に進めること 3. 主な業務内容 A) エンジニア組織のマネジメント・育成（コア領域） B) 採用プロセスの設計・運用（コア領域） C) リソース／予算マネジメント（中核的業務） D) 組織実行システム（OKR＋横断連携）（中核的業務） E) 技術トレードオフ／品質ガバナンス（付随的業務） 4. 期待される成果 入社後3ヶ月：組織健全性のベースライン確立、実行の可視化と運用リズム整備、HRとの採用計画合意 入社後6ヶ月：健康・パフォーマンス指標の改善、採用の再現性向上、デリバリーの信頼性向上 入社後1年：タレントパイプラインとリーダー層の強化、持続可能な開発体制と品質向上、言語・文化をまたぐ実行とコミュニケーションの円滑化 5. テックスタック 主言語：TypeScript（必要に応じてJava/Go/Python） Backend/Frontend：Node.js/NestJS、React等 Cloud：AWS（ECS/Fargate/Lambda等）＋監視・データ基盤 Tools：GitHub、AI支援開発ツール、各種コラボレーションツール ※ツールは変化します。ツール固有経験よりも、適応力と判断力を重視します。

当社の主力プロダクトを中心とした複数プロダクトの品質保証をリードするQAチームのマネージャーとして、チームマネジメントおよび品質戦略の立案・推進をご担当いただきます。 【お任せする業務内容】 - QAチームのメンバーのマネジメント（目標設定、評価、育成、1on1等） - QA戦略・ロードマップの策定と推進 - SDLCを通じた品質管理プロセスの設計・改善およびテスト効率化の推進 - テスト自動化戦略の立案と実行推進 - 開発・SREを含むステークホルダーとの協働による品質課題の共有と改善を通じた組織全体の品質向上 - QAチームの採用活動（採用計画、面接、オンボーディング） - 予算・リソース管理 【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のJPN-QAチームです。 インド拠点にはIND-QAチームがあり、他拠点のマネージャーと連携して業務を進めます。 【使用ツール／言語／環境】 - タスク管理：ClickUp - テストケース管理：TestRail - テスト自動化フレームワーク：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