テスト戦略技術スペシャリスト・AD/ADAS

ウーブン・バイ・トヨタについて ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。

私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。

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Woven by ToyotaのAD/ADASグループは、自動運転および運転支援に対して、スケーラブルでデータドリブンなアプローチの開発に取り組んでいます。 当社の性能評価チームは、トヨタの量産車両（POV）向けに、検証戦略を立案し、グローバルにテストを実行しています。チームメンバーは、シミュレーション、クローズドコース、公道といった多様な環境においてテスト手法を構築・実行・改善するテストの専門家で構成されており、当社が開発する機能とその統合性能に関して、データに基づく意思決定を可能にしています。 このチームからのテスト結果・フィードバックは、車両開発を加速し、最先端の研究開発に基づく量産レベルのソリューションを提供するうえで、極めて重要な役割を担っています。

当社のProduct Delivery チームは、自動運転ソフトウェアに対するシステムレベルのテスト戦略を定義し、主導できる技術スペシャリストを募集しています。 本ポジションでは、各要件やシナリオに対して、シミュレーション、クローズドコース試験、公道試験など、最適なテスト手法を判断する責任を担います。必ずしも自らテストを実施するわけではなく、テストおよび検証活動全体の技術的な方向性をリードしていただきます。 理想的な候補者は、自動運転システムおよびシステムレベル検証に関する深い知識を有しています。複雑なシステム挙動を理解し、検証上のギャップを特定するとともに、ソフトウェア開発者、テストチーム、ツールチームなどの関連部門と横断的に連携できる方を求めています。

自動運転ソフトウェアおよび関連する車両機能に対するテスト戦略を定義する システム要求を分析し、各要求に対して適切な検証・妥当性確認手法を判断する 各要求やシナリオについて、シミュレーション、クローズドコース試験、テストコース試験、公道試験など、どの手段でテストすべきかを判断する テスト範囲、テスト目的、必要なカバレッジ、合否判定基準を含む検証活動の技術計画をリードする テスト実行チーム、ソフトウェア開発チーム、システムエンジニア、ツール開発チームとの技術的な議論をリードする リスク、安全影響、システムの複雑性、開発フェーズに基づいて、テスト活動の優先順位付けを支援する 検証エンジニアおよびテストチームに対して技術的なガイダンスを提供する システムレベルのテスト手法およびベストプラクティスを継続的に改善する

AD/ADASにおける、システム検証・妥当性確認、性能評価、または品質エンジニアリングの実務経験5年以上 システム要件に基づくテスト戦略の策定、および適切なテスト手法・環境の選定経験 システムレベルの挙動、インターフェース、性能指標、エンドツーエンドのソフトウェア挙動に関する深い理解 シミュレーションベーステストおよび実車テストに関する理解 ログ、メトリクス、トレース、テスト結果を分析し、不具合、リグレッション、要件やテストカバレッジの不足を特定した経験 直接の人員管理や自らのテスト実行を必須とせず、周囲を巻き込みながらテスト活動をリードした経験 Jenkins、GitHub Actions、GitLab CIなどのツールを用いた自動テスト、回帰テスト、継続的インテグレーション環境での実務経験 C++/Pythonの基礎知識 ビジネスレベルの日本語および英語

ISO 26262、ASPICE、AUTOSAR、MISRA、SOTIFなどの自動車ソフトウェア開発および安全関連プロセスに関する理解 JAMAなどの要求管理ツールに関する知識・経験 ピープルマネージャーではなく個人貢献者として、テストアーキテクチャ、テスト戦略、品質改善イニシアティブを技術的にリードした経験 性能指標、データセット品質、エッジケース分析、回帰評価、安全クリティカルシステムにおけるモデル挙動の検証など、機械学習モデルの評価に関する知識・経験

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