物流の2024年問題や、スマートシティ構想など、現代の日本が直面するクリティカルな社会課題に対して、データの力で直接的にアプローチできるポジションです。
東京大学発ベンチャーとしての高度な専門知見と、トップクラスの研究者陣との密な連携が当社の強みです。この環境を活かし、他ではアクセスが困難な当社独自の「自動車プローブデータ（コネクティッドカー、ナビゲーションシステム、ドライブレコーダー等）」を活用して、新たな事業価値を創出する分析プロダクトの技術アーキテクチャ全般に責任を持っていただきます。ビジネスメンバーと密に協働しながら価値仮説を技術要件へと落とし込み、データ・機械学習モデル・基盤といった再利用可能な「技術アセット」を戦略的に構築していく重要なポジションです。エンジニアリングチームを牽引し、モビリティデータの力で社会課題（物流の最適化や交通インフラの高度化など）の解決に挑む、技術と事業の結節点としてご活躍いただきます。
確立された定石が存在しない最先端の領域において、技術アプローチそのものをゼロから設計・実装できるエキサイティングなポジションです。具体的には、以下のような難易度が高くやりがいのある課題に挑んでいただきます。
• 大規模かつ欠損・ノイズを多く含むリアルワールドの位置データを処理・分析し、価値あるインサイト（意味）を抽出する
• 膨大な軌跡データと、気象・POI（Point of Interest）などのマルチモーダルデータを掛け合わせて処理するスケーラブルな基盤の開発
• 自動車プローブデータの社会実装に向けた、国家プロジェクト最前線での技術的リード
• 曖昧さの残る環境下で、プロダクトの技術的な方向性を自らの裁量で決定し、形にしていく
• 東京大学の空間情報科学の知見をバックグラウンドに持つ研究者やデータサイエンティストと日常的に議論を交わし、学術界の最先端の知見をスケーラブルなプロダクトへと実装・昇華させる
• 自動車プローブデータ分析プロダクトにおける技術アーキテクチャのグランドデザインおよび技術的意思決定
• データ基盤・データパイプラインの設計、構築、および本番運用（AWSを想定）
• 事業メンバーとの高度な連携による、ビジネス要件・価値仮説のシステム要件への翻訳
• 単発のシステム開発に留まらない、再利用可能な技術アセット（データ・モデル・インフラ基盤）の戦略的構築
• エンジニアリングチームのリード／マネジメント、アジャイルな開発プロセスの推進、およびメンバーの技術的メンタリング
