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仕事内容
- 自動運転スタックの継続的改善を支援するActive Learning Loopプログラムを推進。
- データパイプライン、クラウドインフラ、MLプラットフォーム、シミュレーション、検証にまたがる複雑なクロスファンクショナルプログラムを管理。
- データストレージ、コンピュート、MLトレーニング費用を追跡・報告し、コスト削減施策を推進。
- プロジェクト範囲、マイルストーン、成功指標を定義し、開発者生産性、反復速度、テストスループット、安全性検証の進捗と関連付ける。
- チームのロードマップを統合した実行計画およびリスク管理ビューを作成・維持。
- 分散したグローバルチーム間の依存関係や障害を解消し、迅速な意思決定と実行を促進。
- 開発ワークフロー上の構造的な問題を特定・解決し、他のTPMを指導。
必須要件
- ソフトウェア、車載、航空宇宙、ロボティクス、モビリティ関連業界でのプログラム/プロジェクト管理経験6年以上。
- データパイプライン、トレーニングワークフロー、シミュレーション、オフライン検証基盤など、ML開発エコシステムへの理解。
- 大規模なエンジニアリング環境で、データストレージやコンピュートを含むクラウドインフラコストを管理した経験。
- 100人以上のステークホルダーにまたがる大規模なクロスファンクショナルプログラムを成功裏に遂行した実績。
- 分散チームおよび多様な企業文化をまたぐ技術プログラムを、高いレベルの指示のもとで推進した経験。
- チーム文化や運用上の制約に応じて、プログラム運営および意思決定の仕組みを構築・改善した経験。
歓迎要件
- 自動運転、 automotive、OEM/Tier-1環境での経験。
- L2/L4システム向け自動運転機能の開発経験。
- ビジネスレベルの日本語。
- PMP/PMIなどのプロジェクト管理資格。
企業についての所感
高年収かつ高難易度の選考プロセスの企業。車両OSのArene、スマートシティのWoven Cityを支えるプラットフォームの開発など規模感の大きい開発をしている。
データ取得日: 2026/10/12