1_13 Field Integration Engineer（拠点運営リード / 大阪） | 自動運転開発室

newmoのミッション
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（End-to-End自動運転モデルなど）と大規模な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次世代のモビリティテックカンパニーです。
私たちは、既存のタクシー・ハイヤーの運行エコシステムを最先端のテクノロジーで全レイヤーにわたりアップデートし、少子高齢化や人手不足に起因する地域交通の縮小という社会課題に対し、デジタルとリアルアセットの双方を統括する自社内製技術をもって、新たな “移動のかたち”をつくり続けています。
私たちの真の強みは、自社フリートから得られるエッジデータと走行・安全データを、内製化された自動運転パイプラインへ高速フィードバックする「リアルアセット・データ直結型」の稀有なAI開発エコシステムにあります。
さらに、経済産業省・NEDO「GENIAC」への採択、堺市での国家プロジェクトへの参画、自動運転ソフトウェアをリードする企業との協業など、多くのパートナーとともに挑戦を加速。日本特有の環境に対応したAI基盤モデルの社会実装をリードしていきます。
現在、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）を本格始動しました。
狙うのは、従来の認識・予測・計画を切り離したルールベースのモジュール型にとらわれない、センサー入力から直接車両を制御する最先端の「End-to-End自動運転モデル」の開発です。
安全性と技術革新を究極のレベルで両立し、社会実装へ導く。この難易度の高い社会課題に、初期コアメンバーとして共に挑んでくれる方を募集いたします。

##募集背景**
newmoでは、2028年の自動運転タクシー商用運行開始を見据え、大阪市城東区に開発車両・データ収集車両の運用拠点「JOTO Base」を開設しました。今後、拠点内の車両台数・スタッフ体制はさらに拡大していく見込みであり、現場オペレーションを設計・統括し、関わるメンバーを牽引しながら拠点運営そのものを仕組み化できるSeniorポジションが必要です。さらに将来的には他エリアへの拠点展開も視野に入れており、JOTO Baseでの運営を「再現できる型」として磨き上げ、拠点づくりそのものをリードしていく役割も期待しています。
自動運転システムの開発チームは東京のAutonomy Garage Tokyoに拠点を置いており、JOTO Baseとは物理的に離れています。そのため、現場の状況を正確に言語化し、リモートの開発チームと連携しながら意思決定できることが、本ポジションでは特に重要になります。
本ポジションでは、JOTO Baseのオペレーション責任者として、車両導入品質・データ収集プロセス・車載機器管理の標準化と、拠点メンバーのマネジメントを担っていただきます。

##業務内容

フリートオペレーションの設計・統括

• 車両が複数台に増える中での、点検チェックリストの項目設計、車両・鍵・駐車区画の管理台帳整備、入庫→点検→出庫の作業動線設計
• 稼働率、データ欠損率、不具合対応にかかった時間などを週次で集計し、拠点内で共有
• 整備士への定期点検の依頼、駐車場管理・利用調整、タクシー事業側メンバーとのコミュニケーション等

データ収集プロセスの標準化・改善

• データ収集オペレーションの標準化、手順書・チェックリストの設計
• GNSS測位ロスト、LiDAR/カメラのフレームドロップ、車載PCの異常終了など、走行後に繰り返し発生する不具合パターンを蓄積し、対応手順書を更新
• エンジニアリングチームと、頻発する不具合・改善要望をすり合わせる場を設定し問題解決を進める

車載機器トラブルシューティングのリード

• 関係メンバーの一次切り分けでは原因が特定できなかった事象（例: 特定条件でのみ発生するセンサー同期ズレ、ストレージ書き込みエラー、ネットワーク瞬断など）について、ログ・配線・プロセス状態を突き合わせて原因を特定し、再現条件を明らかにする

東京の開発チームとのリモート連携

• 東京のAutonomy Garage Tokyoにいる開発チームとの定例ミーティングを設計・運営（頻度、アジェンダ、引き継ぐ情報の水準を決める）
• 車両の状態や配線、現場の環境要因など、現地でしか分からない情報を、リモートのエンジニアがそのまま判断に使える形（写真、数値、ログの切り取り方等）でドキュメント化するルールを整備
• 拠点↔開発チーム間の報告フォーマット・エスカレーションルールを整備し、情報のズレや伝達漏れを防ぐ

セーフティドライバーのマネジメント

• シフト制勤務するセーフティドライバーのシフト設計・勤怠管理
• 新規セーフティドライバー向けの研修設計・実施（走行前後のチェックリスト運用、走行ルール、トラブル時の報告方法など）
• セーフティドライバーからの日次報告を点検し、繰り返し発生する問題やチェックリストの形骸化を拾い上げて運用ルールを改善

拠点マネジメント・育成

• 車両点検手順・トラブル対応のOJT、シフト表の作成
• 拠点運用ルールの変更（例: 駐車区画の追加、鍵の受け渡し方法の変更）を決めて周知する。開発チームが行いたい実車検証（例: 新しいセンサー構成の試験走行）を受け入れるための車両・スケジュール調整

複数拠点展開を見据えた拠点づくり

• JOTO Baseでの運用ルール・チェックリスト・研修プログラムを、拠点固有の事情に依存する部分と汎用化できる部分に切り分け、次の拠点でもそのまま展開できる「型」としてドキュメント化する
• 拠点立ち上げに必要な要素（車両・機材の初期セットアップ、運用ルールの整備、スタッフの採用・育成計画など）を整理し、次拠点の立ち上げ期間を短縮できる仕組みを設計
• 今後の拠点開設・拡張の検討に、JOTO Baseでの運営知見をもとに参画

ポジションの魅力

拠点運営そのものを仕組み化できるポジション

自動運転開発車両の実車データ収集拠点の立ち上げ期において、現場オペレーションの仕組みそのものを設計できるポジションです。車両・センサー・車載PC・ネットワーク・データ基盤・人（整備士や外部パートナー含む）をつなぎ、拠点運営の中核を担うことができます。ここで作る仕組みは、今後複数拠点へ展開していく際の「最初の型」となり、事業のスケールそのものに関わることができます。

参考情報

• 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 技術ブログ
• newmo、シリーズA総額で179億円の調達を完了。累計調達金額は199億円に到達、自動運転タクシーへ本格参入

• Linux環境でのトラブルシューティング・運用経験（目安3年以上）
• 車両、IoT機器、組み込み機器等のフィールドオペレーションをリードした経験
• 手順書・チェックリストなど、業務プロセスの設計・標準化経験
• エンジニア、整備士、外部パートナー、セーフティドライバーなど専門分野の異なるメンバーに状況を説明し、対応を依頼した経験
• シフト制で稼働するメンバー（セーフティドライバー等）の勤怠管理・研修設計の経験
• 東京など離れた場所にいるメンバーに対して、テキストベース（Slack、Notion等）で状況を過不足なく共有できること
• 普通自動車運転免許
• 大阪市内のJOTO Baseを主な拠点として勤務できること

• 車両整備、レーシングチーム、モータースポーツ、カーディーラー、タクシー・物流・レンタカー等での車両管理・オペレーション統括経験
• Linuxサーバー、ネットワーク機器、NAS、エッジデバイス等の運用・トラブルシューティング経験
• CAN、車載ネットワーク、OBD、GNSS、カメラ、LiDARなどの基礎知識
• 拠点運営・小規模チームのマネジメント経験
• 複数拠点・複数店舗のオペレーション設計や立ち上げに携わった経験
• Claude Code、Codex、CursorなどのAIコーディングツールを使った業務自動化・仕組み化の経験
• 自動運転、ADAS、ロボティクス、Physical AI領域への興味
• 1つの拠点やチームで確立した仕組みを、汎用化・ドキュメント化して他の拠点やチームに展開した経験

newmoの大事にしている以下のコンピーテンシーを体現できる方

・持続的改革を実行するための精神（Grit)
・自走力
・誠実さ
・チームへの信頼、貢献
・熱意
・ステイクホルダーへのリスペクト
・高い目標意識
・リスクと安全のバランスを取る力