001_自動運転開発室 の求人一覧 - newmo

◆newmoのミッション◆ newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い“移動のかたち”をつくり続けています。◆オープンポジション登録について◆「どのポジションで自分の経験を活かせるかわからない」「現在募集中のポジションに希望と合うものがない」といった方のためのエントリーです。ご登録いただいた方には、ご経験やご関心に合ったポジションの募集が開始された際に、 選考のご案内やカジュアル面談のお誘いをお送りいたします。ご興味のある事業領域や職務内容がございましたら、応募フォーム内の「応募者からのメッセージ」欄にぜひご記入ください。

◆newmoのミッション◆ newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い“移動のかたち”をつくり続けています。◆募集背景◆newmoではこれまでもインターンや新卒で入社されたメンバーがプロダクト開発や事業開発において活躍し、事業を大きく前に進めてくれています。newmoにとって大きなチャレンジとなる自動運転においても、専門性にとらわれず自動運転タクシーの事業化を目指一緒に働ける仲間を募集することにしました。勢いのあるメンバーがチームの中心となって活躍し、自動運転タクシーの事業化を進めてくれることを期待しています。◆業務内容◆自動運転タクシー向けの開発に必要な複数領域（例：Machine Learning、Perception、車両制御、シミュレーション、データ基盤など）のうち、あなたの興味・スキルに合わせて1つの領域にフォーカスして取り組む実際の走行データやシミュレーションデータを用いて、モデルの改善・評価・デプロイ、あるいは車両制御ロジックの設計・実装・検証など、担当領域に応じた具体的な開発タスクを担当既存のコードベース（主にC++/Python）の拡張・リファクタリング、新機能の設計・実装チームメンバーと協力して要件定義・設計・実装・テスト・レビューを一貫して行い、プロダクトに直接貢献する◆ポジションの魅力◆難易度が高い社会課題の解決「自動運転タクシー」という極めて安全性が求められるプロダクトにおいて、技術的に非常にハードルの高い課題に挑み、社会実装するやりがいがあります自走できるメンバーが活躍しやすい環境チームはフラットで、アイデアや改善提案を歓迎します。自分で課題を見つけ、設計・実装・検証まで一気通貫で進められる方には最適な環境ですPhysical AIへの挑戦自動運転の開発は、実際に車を動かしてデータを収集し、そのデータを元にモデルを開発し、最終的には車を動かします。常に変化する物理世界とのインタラクションを行うPhysical AI 領域の開発は不確実性が高く難しい一方で、インターネットの世界に閉じない面白さがあります

◆newmoのミッション◆ newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い“移動のかたち”をつくり続けています。◆募集背景◆newmoでは「自動運転タクシーサービスの社会実装」を目指し、自社で自動運転システムの内製開発を本格スタートしました。従来のルールベースや認識・予測・計画を分離したモジュール型のアプローチにとらわれず、センサーからのデータをもとに機械学習モデルで車の制御を実現するアプローチ、大規模言語モデル（LLM）やVision-Language Model（VLM）といった基盤モデルの技術の活用するアプローチも含めたEnd-to-End自動運転モデルの開発に取り組んでいます。この領域は技術が日々進歩している領域であるため、探索的に開発を進めていく必要があります。深層学習・基盤モデル・大規模データ処理・推論の高速化等に強みを持ちながら、不確実性の高い環境で活躍できるエンジニアを募集しています。◆業務内容◆自動運転タクシーのための学習ベースの自動運転モデル（End-to-Endモデル）の開発自動運転モデル開発カメラ画像やLiDAR点群などのセンサー入力を受け取り、経路計画や車両制御を行う自動運転モデルの開発オフライン評価、シミュレーターを用いたモデルのパフォーマンス評価と改善サイクルの確立エッジデバイス向けの最適化および実車を用いたモデルのパフォーマンス評価◆ポジションの魅力◆難易度が高い社会課題の解決「自動運転タクシー」という極めて安全性が求められるプロダクトにおいて、技術的に非常にハードルの高い課題に挑み、社会実装するやりがいがあります最先端技術への挑戦(Physical AI / VLA)自動運転のためのモデルを開発し、シミュレーションや車を使って評価を行う領域は、世界的にもまだ知見が少ないフロンティアです。最新の機械学習や基盤モデル技術を実世界の複雑な問題に適用し、次世代の自動運転のスタンダードを作り出すチャンスがありますAIが実世界とのインタラクションを行うPhysical AIと呼ばれる領域は、サーバーで完結するAI開発にはない難しさと面白さがあります今後規模が増えてゆくGPUサーバーと自社で収集する大量のセンサーデータを使って、大規模に学習を回してモデルを作っていきます

◆newmoのミッション◆ newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い"移動のかたち"をつくり続けています。◆募集背景◆newmoでは「自動運転タクシーサービスの社会実装」に向けて、自社での自動運転ソフトウェア開発を進めています。現在は、実車データの収集学習用データセットの作成シミュレーション自動運転モデルの評価・改善といった開発基盤の整備を進めています。newmoではEnd-to-End自動運転モデルを開発しており、Perceptionはその入力品質を直接左右する重要な領域です。本ポジションでは、センサデータ基盤の設計・整備から認識モデルの開発・評価・改善までの一連の流れを横断して、Perceptionシステム全体の品質を引き上げる役割を担っていただきます。◆業務内容◆※ 下記の全てを担当するわけではなく、特定領域に強みを持ちながら、周辺領域にも越境して開発を進めていただきますPerceptionアルゴリズム開発物体検出・セグメンテーション・トラッキングなどの認識モデルの調査・実装・改善カメラ・LiDARを用いた3D空間認識やセンサフュージョンの設計・開発センサデータ基盤・表現設計キャリブレーション、座標変換、時刻同期などセンサシステムの設計センサデータ処理パイプラインの設計・改善下流モデルが扱いやすい入力表現・データ仕様の設計データ・評価ループの構築オートラベリング、難例抽出、評価データ整備などのData-Centricな改善オフライン評価・実車ログ解析・失敗事例分析認識精度とデータ品質を継続的に改善するサイクルの構築システム連携Planningとのインターフェース設計E2Eモデル学習時の入力設計実車・シミュレーションを含めた評価基盤との連携◆ポジションの魅力◆Perception全体の設計に関われるフェーズ自動運転の立ち上げ段階において、認識モデル単体ではなく、データや評価を含めたPerception全体の設計に関わることができます実車データに基づく改善サイクル自社のタクシー事業から得られる実車データをもとに、認識・データ・評価の改善サイクルを継続的に回すことができますEnd-to-Endモデル開発チームとの密な連携Perceptionの出力はEnd-to-Endモデル学習時の入力としても使われます。MLエンジニアと連携しながら、モデルが求める入力表現の設計にまで踏み込んで開発できる環境です

◆newmoのミッション◆newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い“移動のかたち”をつくり続けています。◆募集背景◆newmoでは、自動運転タクシーサービスの社会実装に向けて、リファレンス車両でのデータ収集と評価を進めています。今後は、専用車両で得た知見を、より継続運用しやすい収集車両へ展開し、複数台の車両で安定して高品質なデータを取得できる基盤を構築していく必要があります。また、newmoが目指しているのはデータ収集車両の整備にとどまりません。車載システム全体の知見を蓄積し、将来的には自動運転車両そのものの設計にもつなげていきたいと考えています。本ポジションでは、センサー、ECU、車載通信ユニット、電源、配線、搭載機構、車上データ取得を含む車載システム全体を成立させる役割を担っていただきます。実験用の構成をその場限りで動かすのではなく、継続的に運用可能なデータ収集車両として成立する構成へと引き上げながら、その先にある自動運転車両全体の設計にもつながる基盤を作っていくことが期待されます。◆業務内容◆※ 下記の全てを担当するわけではなく、強みを軸に周辺領域にも越境しながらチームで進めていただきます。車載システム全体の設計・統合センサー、ECU、車載通信ユニット、ストレージ、電源、配線、取付部材を含む全体構成を設計します。収集車両として成立するための接続方式、役割分担、保守性を含めて全体最適を行います。実車での立ち上げ実車や検証環境での組立、接続確認、起動確認、動作検証を行います。データ取得、状態監視、障害からの復旧、再起動時の安定性まで含めて、継続運用可能な状態を作ります。量産的に展開できる構成づくり車種差分を吸収した搭載標準、設置標準、変更管理を整備します。リファレンス車両で得られた知見を、営業運行に近い収集車両へ展開するための仕様策定を行います。ベンダー・サプライヤー連携センサー、車載計算機、車載通信ユニット、搭載部材などの技術評価、選定、比較検証を行います。ベンダーやサプライヤーと連携し、試作、改良、調達性確認、複数台展開に向けた準備を進めます。◆ポジションの魅力◆難易度が高い社会課題の解決「自動運転タクシー」という極めて安全性が求められるプロダクトにおいて、技術的に非常にハードルの高い課題に挑み、社会実装するやりがいがありますリファレンス車両の知見を、収集車両から将来の自動運転車両設計へつなげられるリファレンス車両で得たセンサー構成、計算機構成、電源・通信・搭載設計の知見を、継続運用可能な収集車両へ展開できます。その過程で蓄積される車載システムの知見は、将来的な自動運転車両全体の設計にもつながっていきます。ハードとソフトの境界で価値を出せる配線、電源、搭載、ECU、同期、ログ取得まで、物理とソフトの接点を横断できます。単なる組込みではなく、統合の中核を担えます。後段の開発速度と品質に直接効く取得できるデータの安定性と質が、そのまま認識・学習・評価に影響します。開発全体の前提を支える、非常にレバレッジの大きい役割です。

◆newmoのミッション◆ newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い"移動のかたち"をつくり続けています。◆募集背景◆newmoでは「自動運転タクシーサービスの社会実装」を目指し、End-to-End（E2E）自動運転モデルの内製開発を進めています。E2Eモデルの出力を実車で安全かつ快適に実行するための車両制御システムの開発を担うエンジニアを募集します。◆業務内容◆E2E自動運転モデルの出力を、実車で安全かつ快適に実行するための車両制御システムの開発E2Eモデルの出力（軌道追従や制御目標値の追従など、モデルのアーキテクチャに応じた形式）を車両で安全に実行する制御器の設計・実装車両の物理特性やアクチュエータ制約を考慮した制御ロジックの開発シミュレーション・実車評価を通じた制御性能の改善◆ポジションの魅力◆難易度が高い社会課題の解決「自動運転タクシー」という極めて安全性が求められるプロダクトにおいて、技術的に非常にハードルの高い課題に挑み、社会実装するやりがいがありますE2E自動運転 × 制御工学の融合領域ニューラルネットワークの出力を物理世界で安全に実行するという、E2E時代ならではの新しい制御課題に取り組めます制御理論から実車検証まで一気通貫で関われる立ち上げフェーズのため、制御アーキテクチャの設計から実車での検証・改善まで大きな裁量を持って取り組めます

◆newmoのミッション◆ newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い“移動のかたち”をつくり続けています。◆募集背景◆自動運転開発室のTPMは、研究開発の進捗を管理するだけでなく、研究成果を実車で動くシステムへ落とし込み、さらに事業・運用・外部パートナー連携まで接続する役割です。ML、ソフトウェア、車両、運行、政策・渉外などのチームを横断し、ロードマップ、依存関係、リスク、意思決定を整理しながら、2028年の商用化というゴールに向けてプロダクトを前進させるポジションです。◆業務内容◆自動運転開発プログラム全体の推進四半期計画、中長期ロードマップ、マイルストーン、レビュー体制の設計ML、Vehicle、Embedded、Data/Infra、Simulation/Evaluation、Safety/Ops の横断推進研究成果の製品化・車載化の推進モデル、アルゴリズム、基盤技術を PoC から実車検証、限定運用、商用化準備へ接続技術的な論点を整理し、実装優先順位とGo/No-Go判断を支援実車・現場起点の開発推進データ収集、実車評価、検証オペレーション、異常時対応、運用準備の計画策定現場・運行・実験から得られる学びを開発計画へ反映対外連携の推進自治体、交通事業者、OEM、サプライヤー、研究機関、外部パートナーとの要件調整実証・導入に必要な合意形成、スケジュール調整、論点整理安全・品質・運用レディネスの整備安全性、信頼性、運用性、監視性の観点でリスクを可視化レビュー、記録、レポート、検証プロセスを整備し、継続的に改善組織横断の透明性向上進捗、課題、意思決定事項をわかりやすく共有複数チームが同じ前提で動けるよう、仕様・論点・依存関係をドキュメント化◆ポジションの魅力◆自動運転を研究テーマで終わらせず、地域交通の社会実装に直接つなげられるデータ収集、モデル、車載、運用、対外連携まで一気通貫で関われる創業期に近いスピード感のなかで、技術だけでなく事業の形までつくれる

◆newmoのミッション◆ newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い"移動のかたち"をつくり続けています。◆募集背景◆newmoでは「自動運転タクシーサービスの社会実装」に向けて、自社での自動運転ソフトウェア開発を進めています。学習ベースの自動運転モデルを継続的に改善していくには、実車評価だけでなく、同じ状況を何度でも再現しながら高速に仮説検証できるシミュレーション環境が不可欠です。特に今後は、実世界に近い見え方と挙動を再現できるPhoto-RealisticかつClosed-Loopシミュレータを自社で立ち上げ、モデル開発の改善サイクルを大きく前進させたいと考えています。3D Gaussian SplattingやNeural Renderingをはじめとする新しい表現技術を活用しながら、研究要素の強いテーマを実用的な開発基盤へ落とし込んでいくことがこのポジションのミッションです。この領域はまだ確立されたアーキテクチャやベストプラクティスが少なく、各社が試行錯誤しているフェーズです。そのためnewmoでは、技術選定からアーキテクチャ設計、プロトタイピング、実運用に向けた改善までをリードし、次世代シミュレーション基盤をゼロから形にしていくSimulation Engineerを募集します。◆業務内容◆Photo-Realistic Closed-Loopシミュレータの立ち上げをリードしていただきます。走行ログから3D Gaussian Splatting等を用いて都市環境を再構成し、E2Eモデルをclosed-loopで評価できるパイプラインの設計・構築LiDAR点群を含むマルチセンサー入力のシミュレーション手法の調査・プロトタイピングレンダリング品質とsim-to-realギャップの定量評価手法の確立MLエンジニアと連携した、E2Eモデルの弱点分析に基づくシナリオの再現とclosed-loop評価を組み合わせた実験サイクルの推進中長期的なシミュレーション基盤のロードマップ策定、およびチーム内での技術リード◆ポジションの魅力◆Photo-RealisticかつMulti-SensorなClosed-Loopシミュレータの立ち上げに中核メンバーとして関われる見た目のリアリティだけでなく、LiDARを含むセンサー入力をどう再現するかまで踏み込む、技術的難易度の高いテーマに取り組めます先端的な表現技術を、実用的な開発基盤へと発展させられる3D Gaussian SplattingやNeural Renderingを研究的な検証にとどめず、モデルの評価・改善サイクルの中で継続的に活用される基盤として構築できます自社の自動運転タクシー開発に直結するシミュレーション基盤を主導できるnewmoの自動運転モデルやセンサー構成を前提に、どの入力をどの精度で再現すべきか、どこまでをシミュレーションで担うべきかといった根本設計に関わることができます。研究用の実験環境ではなく、実際の開発競争力につながる基盤を形にしていくポジションです

◆newmoのミッション◆ newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い"移動のかたち"をつくり続けています。◆募集背景◆newmoでは「自動運転タクシーサービスの社会実装」を目指し、E2E自動運転モデルの内製開発を進めています。その出力を車両で安全に実行するには、車両ダイナミクスや安全制約を数理的に扱う仕組みが必要です。最適制御アルゴリズムの設計から実装までを担うエンジニアを募集します。◆業務内容◆E2E自動運転モデルの出力に対して、安全制約を満たす軌道修正・制御を行う最適制御アルゴリズムの開発車両ダイナミクスと安全制約を考慮した最適制御アルゴリズムの設計・実装E2Eモデル出力に対する安全フィルタ・軌道修正ロジックの開発車両運動モデルの構築と制御・最適化問題の定式化シミュレーション評価、ロバスト性評価、計算効率の改善◆ポジションの魅力◆難易度が高い社会課題の解決「自動運転タクシー」という極めて安全性が求められるプロダクトにおいて、技術的に非常にハードルの高い課題に挑み、社会実装するやりがいがありますE2E自動運転と最適制御の接点をつくる役割ニューラルネットワークの出力に対して物理的な安全性を保証するという、E2E時代ならではの制御課題に数理的アプローチで挑めます数理モデルから実装まで一貫して関われる自分が定式化した最適化問題に基づく制御が、シミュレーションや実車で動作する様子を確認できます。立ち上げフェーズのため大きな裁量を持って取り組めます

◆newmoのミッション◆ newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い“移動のかたち”をつくり続けています。◆募集背景◆newmoでは「自動運転タクシーサービスの社会実装」を目指し、自社で自動運転システムの内製開発を本格スタートしました。End-to-End自動運転モデルや基盤モデルを活用した開発が進む中、Physical AIモデルの開発はクラウドだけでは完結せず、実車から収集されるセンサーデータを処理・アップロードする基盤、GPUを用いたオフィスでの実験基盤、そしてそれらを支えるオフィス環境が必要不可欠です。当社では、柔軟なリソース制御の観点から、クラウドだけではなくオフィス（オンプレミス）環境における独自のGPUクラスタの構築を進めています。本ポジションでは、モデル開発のためのGPUサーバーの物理的な構築・保守、データ保存のためのストレージ管理、車載デバイスとオフィスを繋ぐネットワーク、さらにはエンジニアが快適に開発を行うためのオフィスネットワーク（Corp IT）まで、自動運転開発を下支えするハードウェアとネットワークの基盤を幅広く担っていただきます。サーバー・ストレージから、オフィスや車載デバイス周辺のネットワークまで、ハードウェアとソフトウェアの境界を越えて自動運転の根幹を支える「Full-Stack Infrastructure Engineer」を募集します。◆業務内容◆自動運転開発をおもにネットワークレイヤで支えるインフラ構築、、および車載ネットワークの設計・構築・運用オンプレミスGPUサーバーの構築・運用: オフィス内のサーバルームにおけるGPUサーバークラスタの設計、キッティング、構築、およびリソース管理車載ネットワーク・エッジ環境の構築: 自動運転車に搭載される車載コンピューターのネットワーク要件定義、設定、およびオフィス/データセンターと車両を安全かつ高速に繋ぐ通信環境の構築大規模データ収集・ストレージ基盤の運用: 実車（カメラ、LiDAR等）から日々収集される膨大な学習データを保存・管理するための大容量ストレージ（NAS / 分散ストレージ等）の設計と運用保守コーポレートIT・オフィスネットワークの構築・運用: 自動運転拠点オフィスのLAN/Wi-Fi、ルーター、ファイアウォール、VPN等の社内ネットワークインフラの設計・構築・運用。従業員が安全かつ快適に業務を行えるIT環境の整備◆ポジションの魅力◆AIと実世界を繋ぐ、幅広いネットワーク設計「オフィスの社内ネットワーク」「自動運転車両（エッジデバイス）のネットワーク」「巨大なデータを処理するGPUサーバルーム」という、性質の異なるネットワークを統合的にデザインし、運用する面白さがあります一般的なWebインフラとは異なり、「動く自動車」という特殊なエッジデバイスとサーバーを繋ぐ、自動運転ならではの高度でユニークなネットワーク設計に挑戦できます難易度が高い社会課題の解決「自動運転タクシー」の実現に向けて、インフラの安定性とパフォーマンスが直結します。Physical AIを社会実装するための土台を築き上げる、非常に貢献度とやりがいの高いポジションです

◆newmoのミッション◆newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い“移動のかたち”をつくり続けています。◆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。

◆newmoのミッション◆newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い“移動のかたち”をつくり続けています。◆募集背景◆newmoでは、今後複数車両への導入・運用を見据えたデータ収集体制を整備していきます。そのためには、開発した車載構成を、整備士や外部パートナーと連携しながら現場で安定稼働させるための、導入品質管理、一次切り分け、ログ取得、再現確認、改善フィードバックを担うポジションが必要です。このたびnewmoでは、自動運転開発車両の運用・データ収集・車載機器の保守を担う拠点として、大阪市城東区にJOTO Baseを開設しました。自動運転システムの開発チームは東京のAutonomy Garage Tokyoに在籍しており、JOTO Baseとは離れた場所にいるため、現場で起きたことを正確に伝えるリモートでのやり取りが欠かせません。本ポジションでは、JOTO Baseを主な拠点として、Seniorメンバーが設計した運用ルールのもとで、車両ごとの導入品質を担保しながら、データ収集に利用する開発車両のフリート運用、現場で起こる問題の整理、開発メンバーへのフィードバックを担っていただきます。◆業務内容◆自動運転開発車両のフリートマネジメント開発車両の稼働状況、保管状況、利用予定の管理車両ごとの状態、機材構成、点検状況、ログ取得状況の記録・管理データ収集走行に向けた車両準備、走行後の確認、簡易点検整備士、外部パートナー、社内エンジニアとの連携データ収集プロセスの運用出走前後のセーフティドライバーとの打ち合わせ、チェックリスト運用の徹底、勤怠確認セーフティドライバーからの日々の報告内容の一次確認、気になる点のエスカレーションデータ収集前後のチェックリスト運用収集データの取得状況確認、ログ欠損や異常の一次切り分けセンサー・車載PC・通信機器・ストレージ間のデータフロー確認走行条件、機材状態、トラブル内容などの記録・改善提案開発チームに向けて、ログ・不具合内容・再現条件をSlack/Notion等でテキストにまとめて報告車載機器の操作・メンテナンス車載コンピューター、カメラ、LiDAR、GNSS、通信機器等の起動・停止・確認Linuxベースの車載環境における基本的なコマンド操作ログ確認、プロセス確認、ストレージ容量確認、ネットワーク疎通確認ケーブル、マウント、電源、車載機器の物理的な状態確認不具合発生時の一次対応、再現確認、Seniorへのエスカレーション機材交換・設定変更時の作業記録◆ポジションの魅力◆実車から自動運転開発を支える、開発現場の最前線自動運転開発において、質の高い実車データは非常に重要です。本ポジションは、車両・センサー・車載PC・ネットワーク・データ基盤をつなぎ、実車データ収集を安定して回すための中核を担います。モデル開発やシミュレーションだけでは見えない、実世界ならではの課題に向き合いながら、自動運転開発の土台をつくることができます。

◆newmoのミッション◆ newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い“移動のかたち”をつくり続けています。◆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。SeniorやJuniorメンバーのサポートを受けながら、実車運用・データ収集の現場を体験し、自動車・IoT機器・Linux環境などの基礎を学べるインターンポジションです。自動運転システムの開発チームは東京のAutonomy Garage Tokyoに在籍しており、JOTO Baseとは離れた場所で開発を進めています。現場で気づいたことは、Senior・Junior経由でその都度正確に報告していただきます。本ポジションでは、Senior・Juniorメンバーの指導のもと、車両点検やデータ収集オペレーションの補助、簡単な車載機器操作を担当していただきます。難易度の高い判断やトラブル対応は上位メンバーが担い、インターンは決められた手順に沿った実務を通じて経験を積んでいただきます。◆業務内容◆フリートマネジメントの補助開発車両の稼働状況・保管状況の記録補助データ収集走行に向けた車両準備の補助、簡易点検の同行・記録データ収集プロセスの補助データ収集前後のチェックリスト運用の補助収集データの取得状況確認（指導/監督のもと）走行条件や機材状態の記録出走前後のセーフティドライバーの対応補助現場で気づいたこと（車両の様子、気になる点など）は、その都度Slack等で報告する車載機器操作の基礎習得Linuxベースの車載環境における基本的なコマンド操作の学習・実践ログ確認、ストレージ容量確認などの基礎作業（指導のもと実施）ケーブル、マウント、電源など車載機器の物理的な状態確認の補助◆ポジションの魅力◆自動運転開発の実車現場を学べるポジション自動運転開発において、質の高い実車データがどのように収集されているかを、現場で体験しながら学ぶことができます。車両・センサー・車載PC・ネットワークなど、ソフトウェアとハードウェアの境界を横断する実務に触れられる、貴重な機会です。