newmoの自動運転システムアーキテクト / Autonomous Driving Systems Architect / 自動運転開発室｜東京の求人

▼ 私たちについて
私たち newmo（ニューモ）は、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げ、フィジカルAIと大規模リアルアセットを統合し、日本の移動インフラを根本から再設計するモビリティテックカンパニーです。

交通事業者として、全国で約1,900台のタクシー車両と2,800人規模の運行基盤を有し、シリーズBラウンドでの208億円を含む累計407億円の資金調達を実施。自社フリートの運行データと、自社開発の自動運転AIを垂直統合する国内唯一のモデルにより、自動運転タクシーの早期社会実装を推進しています。

日本の複雑な交通環境に適したAI基盤モデルの開発は、経済産業省・NEDOの「GENIAC」に採択。2026年からは堺市・大阪市でデータ収集と走行実証を開始しています。さらに堺市では「堺市自動運転タクシー実装コンソーシアム」の事務局を主導するなど、自治体やパートナー企業と連携し、地域交通の持続可能な未来を切り拓いていきます。

▼ 本ポジションについて
私たちは2028年の自動運転レベル4商用化を見据え、自社システムの内製開発（newmo Autonomy）を本格始動しています。自動運転開発において、認識・自己位置推定・計画・制御の各機能を改善するだけでは、実車で安定して動くシステムはつくれません。どのデータを、どの座標系・時刻・処理周期で受け渡すのか。計算資源や遅延の制約の中で、どう性能と安全性を確保するのか。領域間の接続とシステム全体の設計に向き合う必要があります。

自動運転システムの開発を継続的に進めるには、データ収集・学習・シミュレーション・実車検証を支える基盤を整備し、短期の検証と長期の設計を両立する必要があります。各チーム間で設計方針を共有し、実装の整合性を担保することが重要です。

本ポジションには、以下の2つを一気通貫でリードしていただきます。

1. センサーや車両状態の取得から自己位置推定、モデル推論、軌道生成・補正、車両制御までをつなぐ、車載システム全体のアーキテクチャ設計
2. 各機能をつなぐソフトウェアと共通基盤の設計・実装、および実車検証を含む開発・評価環境の構築

設計書の作成やチーム間の調整に留まらず、自ら実装・検証に取り組み、コード・ログ・実機の挙動を確認しながら統合上の課題を解決します。各領域の専門家と協働し、システム全体として動く状態をつくります。

▼ ミッション
センサー入力から車両制御までを一つの車載システムとして統合し、実車で検証・改善できる開発基盤をつくる。短期の実証開発と将来のL4運用を見据えた設計を両立し、技術判断とシステム統合をリードするとともに、自ら実装・検証も担う。

▼ 業務内容

車載システム全体のアーキテクチャ設計

• センサー・車両情報の取得、自己位置推定、計画、制御を担う各コンポーネントの責任分界とインターフェースの設計
• データ形式、座標系、時刻同期、処理周期、遅延許容値の定義と、領域間の整合性の確保
• 車載計算機・MCU間の役割分担、通信、計算資源の配分の設計
• 安全性・性能・開発速度・保守性のトレードオフの整理と、設計判断の文書化

L4を見据えたミドルウェアの選定・検証

• 関係担当と連携した、運行設計領域（ODD）・安全要求の整理と、車載ミドルウェアの要件への具体化
• 通信・プロセス間連携、実行管理、時刻同期、ログ・診断などを支える候補の調査・比較と、採用方針の策定
• リアルタイム性、遅延・ジッタ、障害検知・分離、再起動・縮退動作の評価と、車載計算機・MCUを含む構成との適合性の検証
• センサーSDK、推論ランタイム、既存のC/C++・Python資産との連携、保守性、ライセンス、長期サポートの評価
• 安全担当と連携した、機能安全等に必要な開発・検証の証跡、ツールチェーン・サポートの適合性の確認
• PoC・ベンチマーク・故障注入等による選定根拠の検証と、導入・構築計画の策定

特定のミドルウェアの採用だけでL4の安全性や認可が成立するとは捉えず、システム全体の要求・設計・検証との整合を確認します。

ハンズオンのシステム統合

• 接続部分・共通基盤の重要な実装とコードレビュー
• 実車ログを用いた、モデル・通信・実行基盤・制御をまたぐ不具合の原因切り分け
• 結合テスト、ログ再生、シミュレーション等による回帰検証の整備

開発・評価サイクルの整備

• データ収集と車載推論で共通化すべき処理の整理と、二重管理の抑制
• モデル・設定・ソフトウェアのバージョン追跡と、走行結果を再現できる仕組みの構築
• 専門チームと連携した、シミュレーションと実車評価の接続の改善

チーム横断の技術リード

• Vehicle、Planning、Ground Truth等の関係チームとの、改修優先度・担当範囲・インターフェースの合意形成
• 安全担当と連携した、異常検知・縮退動作・安全な停止等の要件の設計への反映
• 外部パートナーとの、車両・計算機・通信に関する技術要件の調整
• 技術判断・統合上の知見の文書化と、特定個人に依存しない開発基盤の構築

▼ ポジションの魅力

• 自動運転を「個別の技術」から「動くシステム」へつなぐ役割：センサー入力から車両制御までを横断し、各領域の成果が実車で成立するアーキテクチャと接続をつくります
• 設計と実装の両方に向き合う仕事：方針策定に留まらず、自らコード・ログ・実機の挙動を確認し、システム統合の重要な課題を解決できます
• 実証と将来のL4運用をつなぐ基盤づくり：短期の実証検証と、ミドルウェア・実行基盤・検証環境の長期設計を両立する挑戦です
• リアルアセットを持つnewmoならではの開発サイクル：車両と現場のデータを活かし、データ収集・学習・シミュレーション・実車評価をつなぐ仕組みに取り組めます
• 専門性をシステム全体の価値へ広げる経験：各領域の専門家と協働し、責任分界・技術判断・再現可能な検証の仕組みを立ち上げます

参考情報

• 3分でのぞく、newmoの自動運転開発拠点
• newmo、シリーズB総額で208億円の調達を完了。累計調達金額は407億円に到達、自動運転タクシーへ本格参入
• newmo CTOが語る、自動運転の今と未来予測〜フィジカルAI・山の登り方・偶然と制約〜
• newmo 自動運転ホームページ

• 個別コンポーネントの完成ではなく、システム全体として動くことに責任を持てる方
• 設計書だけで判断せず、自らコード・ログ・実機の挙動を確認できる方
• 各領域の専門性を尊重し、責任分界やインターフェースの曖昧さに向き合える方
• 短期の検証に必要な変更と、長期的に残す設計を区別し、現実的な構築の道筋を示せる方
• 安全を優先し、不確実性・未検証事項・懸念を隠さず共有できる方
• 自分の専門領域に閉じず、技術判断の根拠と知見を共有してチームの能力を高められる方

• ロボティクス、自動車、組込み、その他実世界で動作するシステムにおけるソフトウェア設計・実装経験
• 複数コンポーネントの統合から、実機での動作検証・不具合解析までを主導した経験
• C、C++等によるシステムソフトウェア開発経験と、Linux上での開発・デバッグ能力
• 既存のC/C++・Pythonコードを読解し、必要な改修・統合を進められる能力
• 遅延、処理周期、並行処理、通信、計算資源の制約を踏まえた設計能力
• センサー処理、自己位置推定、機械学習推論、計画、制御のうち、少なくとも一領域の深い専門性と、隣接領域の担当者と設計を議論できる知見
• 複数チームの要求を整理し、技術的なトレードオフを説明して合意形成した経験

• 自動運転・ADASの開発、実車評価経験
• 運転支援・自動運転基盤の理解・開発経験
• Rustの実務経験と、C/C++ライブラリやPythonコンポーネントとの連携経験
• Autoware、ROS 2等の理解・開発経験
• カメラ、LiDAR、GNSS、IMUの統合、時刻同期、キャリブレーションの経験
• GPU・車載SoC上での推論実行や性能最適化の経験
• CAN、車両インターフェース、MCU連携の開発経験
• SIL・HIL、ログ再生、CIによる自動検証の構築経験
• 車載・ロボティクス向けミドルウェアの要件定義、選定、性能評価、導入経験
• 機能安全・意図した機能の安全性に関する知識、または安全担当との協業経験
• 試作システムの課題を踏まえ、継続運用可能な基盤を構築した経験