1409_Systems Engineer, Continuous Safety Assurance

【背景】 自動運転の安全は、リリース時に一度論証して終わりではありません。ODDの拡大、ソフトウェアの継続的なアップデート、運行実績の蓄積に伴い、「今このシステムは十分に安全である」という論証（セーフティケース）を、実際の運行データに基づいて継続的に維持・更新していく必要があります。本ポジションは、この継続的な安全論証（Continuous Safety Assurance）を成立させるために、どのようなデータ・メトリクスが必要かを定義し、それを取得・集計・可視化するデータパイプラインを社内のソフトウェアエンジニア・データエンジニアとともに形にしていくシステムズエンジニアの募集です。 【仕事内容】 - 安全論証（セーフティケース）の構造から逆算し、論証を支えるエビデンスとして必要なデータ・メトリクス（SPI：Safety Performance Indicator 等のリーディング/ラギング指標）を定義していただきます。 - 定義したメトリクスについて、算出ロジック、必要な車載・クラウド側のデータソース、集計粒度、閾値・アラート条件などのデータ要件を仕様化していただきます。 - データ基盤・車載ソフトウェア・オペレーションの各チームと協働し、メトリクス取得のためのデータパイプライン（収集・変換・集計・可視化）の設計・実装を推進していただきます。 - フィールドで発生したイベント（インターベンション、ニアミス、システム異常等）のトリアージ・分析ワークフローを設計し、繰り返し発生する手動分析の自動化（分類器・トリアージ支援ツール等）を進めていただきます。 - 収集したメトリクスに基づくダッシュボード・レポーティングを整備し、安全チーム・経営層・顧客・規制当局への安全性の説明に活用できる状態にしていただきます。 - メトリクスの妥当性検証（データ品質、算出結果の正確性・信頼性の確認）と、運行実績・分析結果に基づくセーフティケースの更新・改善サイクルの運用に従事していただきます。 【チャレンジ・やりがい】 - 「安全をどう測るか」という、自動運転業界でもまだ確立された答えのない問いに対して、メトリクスの定義からデータ基盤の実装まで一気通貫で取り組めるポジションです。 - 安全工学とデータエンジニアリングの境界領域で、複数チームを横断しながら仕組みそのものを作り上げる経験ができます。 - 自分の定義したメトリクスとパイプラインが、そのまま会社の安全論証と事業拡大（ODD拡大・新規エリア展開）の根拠になるという手応えのある仕事です。 【従事すべき業務の内容】 雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務 At TIER IV, we build self-driving solutions for many operational domains covering a broad range of applications. The safety of autonomous driving is not something argued once at release and then forgotten. As ODDs expand, software is continuously updated, and operational track records accumulate, the safety case — the argument that "this system is safe enough, now" — must be continuously maintained and updated based on real operational data. As a Systems Engineer for Continuous Safety Assurance, you will define the data and metrics needed to sustain this continuous safety argument, and work with our software and data engineers to turn those definitions into working data pipelines. Key responsibilities: - Working backwards from the structure of the safety case, define the data and metrics (Safety Performance Indicators and other leading/lagging indicators) required as evidence - Specify data requirements for each metric: computation logic, required on-vehicle and cloud data sources, aggregation granularity, thresholds and alert conditions - Collaborate with data platform, on-vehicle software, and operations teams to drive the design and implementation of data pipelines (collection, transformation, aggregation, visualization) - Design triage and analysis workflows for field events (interventions, near-misses, system anomalies) and automate repeated manual analysis (classifiers, triage-support tooling) - Build dashboards and reporting on collected metrics, ready to support safety communication to the safety team, management, customers, and regulators - Validate metrics (data quality, accuracy and reliability of computed results) and operate the cycle of updating and improving the safety case based on operational results and analysis

- ロボティクス・自動運転・車載システム等の複雑なシステムの開発・分析・評価に関する実務経験 3年以上 - Python・SQL 等を用いたデータ分析・スクリプティングの実務スキル - データパイプラインまたはデータ分析基盤（例：Databricks、Jupyter、各種クラウドデータ基盤）の構築・運用に関与した経験 - システム全体のアーキテクチャと構成要素間の相互作用を理解し、要求を仕様に落とし込めるシステムズエンジニアリングの素養 - 曖昧な状態から自ら課題を構造化し、費用対効果を見極めて解くべき問題を定義できること - 技術的な内容を、エンジニア・非エンジニア双方のステークホルダーに説明できるコミュニケーション能力（日本語または英語。もう一方は読み書きレベル以上） - 3+ years of experience developing, analyzing, or evaluating complex systems such as robotics, autonomous driving, or automotive systems - Practical data analysis and scripting skills using Python, SQL, etc. - Experience contributing to the construction or operation of data pipelines or data analysis platforms (e.g., Databricks, Jupyter, cloud data platforms) - Systems engineering aptitude: the ability to understand system-level architecture and interactions between components, and to translate needs into specifications - Ability to structure problems from ambiguity and define what is worth solving based on cost and benefit - Communication skills to explain technical topics to both engineering and non-engineering stakeholders (in Japanese or English, with at least reading/writing ability in the other)

- セーフティケースの作成・運用経験（GSN等の論証記法、UL 4600、ANSI/AVSC のベストプラクティス等への理解） - SPI（Safety Performance Indicator）等の安全指標の設計・運用経験 - 機能安全（ISO 26262）、SOTIF（ISO 21448）、自動運転の安全性評価（ISO 34502）等の規格に関する知識 - フィールドデータのトリアージ・イベント分析（インターベンション分析、シナリオ抽出等）の経験 - 機械学習を用いた分類・異常検知の実装経験（イベント自動分類等への応用） - クラウドサービス（AWS 等）でのデータ処理基盤の設計・運用経験 - ROS / Autoware 等のロボティクスソフトウェアスタックに関する知識 - 統計的な安全性評価（走行距離ベースの信頼区間、シナリオベース評価等）への理解 - ビジネスレベルの日本語および英語スキル - Experience creating or operating safety cases (argument notations such as GSN; familiarity with UL 4600, ANSI/AVSC best practices, etc.) - Experience designing or operating safety metrics such as Safety Performance Indicators (SPIs) - Knowledge of standards such as functional safety (ISO 26262), SOTIF (ISO 21448), and AV safety evaluation (ISO 34502) - Experience with triage and event analysis of field data (intervention analysis, scenario extraction, etc.) - Experience implementing machine-learning-based classification or anomaly detection (e.g., applied to automatic event classification) - Experience designing or operating data processing infrastructure on cloud services (e.g., AWS) - Knowledge of robotics software stacks such as ROS / Autoware - Understanding of statistical safety evaluation (mileage-based confidence intervals, scenario-based evaluation, etc.) - Business-level proficiency in both Japanese and English

- 「安全である」と主張するだけでなく、それをデータで示す仕組みを作ることに知的興奮を覚える方（主体的に生産的に） - まだ業界に正解のないメトリクス・手法を、自ら調べ、試し、形にしていける方（創造と破壊） - 安全の仕組みづくりが、賢い自動運転システムを世に出すための最短経路であると共感できる方（世界でつくり、世界をつくる） - チームを横断した協働を楽しみ、他のエンジニアの力を引き出しながら成果を出せる方（人々の可能性が、広がるものを） - Someone who is intellectually excited not just by claiming "it is safe," but by building the machinery that demonstrates it with data - Someone who can research, experiment with, and shape metrics and methods for which the industry has no established answer yet - Someone who believes that building safety mechanisms is the fastest path to bringing intelligent autonomous driving systems to the world - Someone who enjoys cross-team collaboration and delivers results by bringing out the best in other engineers