シニア・プロダクトエンジニア

タクシー事業の業務をソフトウェアで改善し、将来の自動運転を見据えた運行基盤をつくるシニア・プロダクトエンジニアのポジションです。約1,500台の自社タクシーフリートで発生する課題を把握し、PdM、事業担当者、現場と協力しながら、事業上の効果につながるプロダクト開発を進めます。

担当範囲は、現場の課題整理、要件定義、仕様策定、実装、改善、QA、現場への導入までです。稼働率、応諾率、待ち時間を指標として、配車や運行の仕組みを継続的に見直します。現場からの聞き取りやフィードバックを改善に反映し、既存の配車・運行管理システムから新しい仕組みへ段階的に移行する設計と推進も行います。

運行オペレーションの再設計では、車両管理、遠隔監視、整備、清掃、充電制御をソフトウェア化します。点呼、配車、乗務、内勤業務についてはリアルタイムで扱えるシステムを整備し、Excelや紙を使った運用の廃止、アルコールチェックなどの機能改善によって現場の負担を減らします。現場を理解したうえで業務をモデル化し、仕様に落とし込み、開発から導入までつなげることが求められます。

対象となるプロダクトには、乗客向け配車アプリ、ドライバー向けアプリ、点呼システム、配車室コンソール、AI配車システムがあります。乗客向けには決済や目的地を指定しない配車、ドライバー向けには迎車、ナビ、メーター連携、運行管理向けには対面点呼、業務後の自動点呼、アルコールチェックなどの改善を扱います。シフト、車両割当、点呼予定、勤怠、整備スケジュールを統合し、稼働率・応諾率・待ち時間を最適化する配車マッチングロジックも開発します。規制産業で利用される基盤として、品質、セキュリティ、技術的負債を継続的に改善します。

開発環境では、Go、Python、TypeScript、Kotlin、Swiftを使用します。アーキテクチャはModular Monolithで、APIにはGraphQL、gRPC、Protocol Buffersを採用しています。データ基盤にはGIS対応のPostgreSQL互換AlloyDBと、dbtを用いるBigQueryを使います。インフラはGoogle Cloud、Cloudflare、一部AWSで構成し、Terraform、Atlas、Bytebaseで管理します。地図・位置情報ではGoogle Maps PlatformとGoogle Fleet Engine、運用ではGitHub Actions、OpenTelemetry、Datadog、Lightdashを利用します。コミュニケーションツールはSlackとGoogle Workspaceで、Claude、Devin、GitHub Copilot、Google GeminiなどのAIツールも挙げられています。

勤務地は東京都港区虎ノ門です。開発した運行基盤は、デポ運営、遠隔監視、整備・清掃、充電制御など、将来の自動運転タクシーを支える運行インフラの土台となります。