Field Integration Engineer（拠点運営リード）

必須

• 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）
• 他部門や社外パートナーと協働し、業務手順やルールを整備した経験
• 手順書・チェックリストを作成し、非エンジニアに説明・定着させた経験
• 車載機器やネットワーク機器の物理的な設置・交換・診断に抵抗がないこと
• 東京など離れた場所にいるメンバーに対して、確認済みの事実と未確認の情報を区別し、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
• 限られた情報のもとで、あらかじめ決めた基準に沿って現場で判断し、その理由を説明できること
• 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

歓迎

• SIer・MSP等でのシステム保守運用、または現場設備を伴うシステム運用の経験
• 障害対応やインシデント対応で、事後の振り返り（ポストモーテム等）と再発防止策の策定を経験したこと
• 自動車・運輸・タクシー・物流など、現場運用がある業界での就業経験
• 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
• 複数拠点への展開や新拠点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

求める人物像

• 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

使用ツール

募集内容

• 本ポジションは、自動運転事業の拠点運営そのものを仕組み化できるポジションであり、この難易度の高い課題に、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、拠点内の車両台数はさらに拡大していく見込みです。
• JOTO Baseでは、車両の日常運用やセーフティドライバーの配車・勤怠、拠点の保全といった運行管理を、newmoのタクシー事業を担う運行管理チームが担当します。自動運転開発室は、車載システムとデータ収集の技術面に責任を持ちます。本ポジションは、その技術面の責任者として、運行管理チームが一次対応を安定して回せる仕組みを設計し、一次対応で解決できない技術課題の二次対応を担う役割です。
• 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。開発そのものは東京で行い、本ポジションでは現場の状況を正確に言語化して開発チームと連携し、現地で意思決定できることが特に重要になります。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での運行管理との分業モデルを「再現できる型」として磨き上げる役割も期待しています。

運行管理チームとの技術面の連携設計

• 運行管理チームが担う一次対応の範囲、手順、エスカレーション基準を設計し、合意・文書化する
• 運行管理チームとの定例の場を設計・運営し、運用上の課題を拾い上げて改善する
• 一次対応で使うチェックリスト、報告フォーマット、連絡経路を整備し、形骸化していないかを定期的に点検する
• 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、関係チームに共有する

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手順書・チェックリストを、運行管理チームが実行できる粒度で設計する
• 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、一次対応手順書を更新する
• 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

• 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
• データ収集車両のソフトウェア更新の計画・実施・検証と、失敗時の復旧を担う
• 車載機器の交換・設定変更を実施し、作業記録を残す

現地での判断と重大事象の初動

• データ収集走行を止める・続ける、車両を出す・出さないといった現地判断の基準を設計し、基準に基づいてその場で判断する
• 事故・ヒヤリハット・第三者からの問い合わせなど重大事象が発生した際の初動を担い、東京の開発チームへ即時連絡する条件とエスカレーション基準を定めて運用する
• 現地で起きていることについて、東京の意思決定者が判断に使える唯一の情報源として、確認済みの事実と未確認の情報を区別して報告する

事象の振り返りと手順への反映

• 発生した不具合・重大事象について振り返りを行い、根本原因と再発防止策を記録する
• 週次で不具合の傾向をレビューし、一次対応手順・チェックリスト・エスカレーション基準の改訂をリードする

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↔運行管理チーム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
• 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）の受け入れを、運行管理チームと調整する

技術研修

• セーフティドライバー・運行管理者向けの技術研修（走行前後のチェックリスト運用、車載機器の起動・停止、トラブル時の報告方法など）の内容を設計し、実施する
• 日次報告の内容を点検し、繰り返し発生する問題や手順の形骸化を拾い上げて研修・手順に反映する

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・運行管理との分業モデルを、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、一次/二次対応の境界設計、研修計画など）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。