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dotDataは、シリコンバレーに本社を持つスタートアップ企業で、企業データの分析を自動化する製品を提供しています。 「データサイエンスの民主化」をVisionとして掲げ、世界初で独自の「特徴量自動設計技術」により、データからビジネスの洞察を自動的に導き出し、この分野において世界の最先端をリードする会社です（米フォレスター社のAutomation-focused machine learning solutionでリーダーポジションを獲得など） 「特徴量の抽出」は、データサイエンスやAIのプロジェクトの中で、最も時間がかかり、また難しいとされるプロセスです。一方で、データからビジネスの課題に応えるパターンの抽出は、ビジネスの洞察の発見や、AI・機械学習モデル精度の向上にとって、最も重要なプロセスでもあります。dotDataの製品は、特徴量自動設計技術を中核として、機械学習自動化（AutoML）を組み合わせることで、データサイエンスの主要なプロセスを自動化することができます。 また、弊社はこれまでに NEC、ジャフコ、ゴールドマンサックス、大塚商会、三井住友銀行、三井住友信託銀行などの様々な投資家から支援をいただき、シリーズA/Bのラウンドを通じて、累計7,460万ドル (当時のレートで約 100 億円) の資金調達を実施して、日本および米国で事業を拡大しています。 日本人がシリコンバレーで創業し、日本発のAI技術や様々なテクノロジーを駆使して、世界をリードするプロダクトカンパニーを目指しています。 本ポジションでは、dotData製品の品質保証（QA）を「エンジニアリング」の側面からリードしていただきます。単なるテストの実施・管理にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアリングマネージャーと密に連携し、「品質の作り込み」と「開発速度の最大化」を両立させるための仕組み作りを担う重要な役割です。 dotData製品は、業務部門の担当者が高度な知識なしにデータからビジネスインサイトを導き出せるプラットフォームです。生成AIを活用した分析仮説の自動生成やデータクレンジング支援など、最先端のAI技術を活用しています。 この複雑かつ進化の速いプロダクトにおいて、スケーラブルな品質保証体制を構築し、生成AIやAgent AIを活用しながら、またそれを前提としたQAプロセスの構造化・再設計や、継続的なその改善をリードしていただくことが期待されます。

Third Intelligenceは、日本発のAGIの確立に挑戦する、AI研究・プロダクト開発企業です。Third Intelligenceが独自に提唱する「遍在型AGI（汎用人工知能）」の確立と個人に寄り添ったその成長を通じて、社会の新たな基盤となるサービスの実現を目指します。 私たちは、2つの事業を展開しています。1つは、日本発の汎用人工知能（AGI）の実現。従来のような巨大なモデルを全利用者に一律に提供するのではなく、利用者に合わせて独自に成長する「遍在型AGI」の実現を目指しています。もう1つは、遍在型AGIの特性を活かした生活者向けグローバルプロダクトの構築です。2026年1月に国内最大規模の100億円規模の初回資金調達を完了し、博報堂DYグループとの資本業務提携を経て、研究開発並びにプロダクト開発を加速しています。 遍在型AGIという高度な知能を、ユーザーが最も身近に、そして直感的に体験するための接点となるiOSアプリケーションを開発するポジションです。バックエンドやAI研究チームと密接に連携し、デバイスの性能を最大限に引き出したインタラクションやUXを実現する役割を担います。グローバル市場で愛されるプロダクトを目指し、モバイル特有のスケーラビリティや品質、保守性にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。

T2では、Lv4完全無人運転を実現する自動運転ソフトウェアを独自開発しています。本ポジションでは、その結合検証（インテグレーション・テスト）をリードしていただきます。 開発各チームから提供されるコンポーネントを組み合わせた状態で、机上シミュレーションおよび閉域実験環境での実車検証を行い、システム全体としてのふるまいを確認。不具合や仕様上の課題をいち早く発見し、関係チームへフィードバックを行う役割です。 単体では正常に動作するコンポーネント同士でも、統合時には思わぬ動作不良が発生します。こうした課題を早期に発見・修正できるかどうかが、自動運転ソフトウェアの開発スピードと品質を大きく左右します。 ■期待する姿勢・アプローチ この仕事は、定められたテスト項目を機械的に消化する業務ではありません。 以下のような姿勢を持つ方を歓迎します。 - 「何を」「どのように」検証すれば、もっとも効率よく本質的な課題にたどり着けるか？を自ら考えられる - 実行可能なテスト計画と現実的な制約のバランスをとりながらも、重要なシナリオは漏らさず検証する工夫ができる - シミュレーションや自動化ツールに加え、人の目や直感も交えた多面的な検証を大事にできる - 見つけた課題を的確に整理し、関係チームと建設的に連携して解決に導ける たとえば、検証範囲が広大なシミュレーションでは、限られたリソースの中でどのシナリオを、どう実行・分析すべきかといった検討も求められます。自動化された結果だけでなく、人間の観察や経験に基づく洞察も大切な判断材料になります。 ■具体的な業務内容 - ソフトウェアのリリース計画をもとに、検証計画をチームで立案 - 統合されたソフトウェアを用いた机上（シミュレーション）検証の実施 - 結果のレビューとチーム内共有、軽微な不具合の報告・連携 - 複雑な問題の要因解析と、関係者との解決方針の協議 - 実車による閉域環境でのテスト計画・実施・分析 - 検証ツールや環境の改善・効率化の推進 ■やりがい・魅力 このポジションは、「完成されたモノを試す」役割ではありません。 未完成の製品を完成へと近づけるプロセスの中心に立つ、非常に重要なポジションです。 日々の検証結果がダイレクトに開発全体へフィードバックされることで、より安全で確かな自動運転ソフトウェアの実現に貢献できます。複雑でチャレンジングな分野だからこそ、自らの判断・知見・工夫が強く求められ、活かせる環境があります。