【◼️トヨタグループをテクノロジーで支援する技術者集団】 KINTOテクノロジーズ株式会社は、トヨタグループ各社が展開するモビリティサービスやビジネスをテクノロジーで支援するために、2021年4月に創設されたテックカンパニーです。 KINTOテクノロジーズはトヨタグループ内でも唯一の「BtoC・DtoC領域に特化した内製開発組織」であり、世界30ヵ国で展開するグローバルモビリティブランド『KINTO』関連プロダクトや、マルチモーダルモビリティサービス『my route』など、「クルマに乗る人」に焦点を当てた新しいサービスの開発・運用を全面的に行っています。 創業からおよそ1年、会社の前身となる組織立ち上げから数えても3〜4年ほどの若い組織ながら、モバイルエンジニアやフロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、デザイナー、データサイエンティスト、プロダクトマネージャーなどの職種で約200名が在籍しており、外国籍のメンバーも続々と入社しています。

【■「人とクルマ」を取り巻く環境の変化】 現在、自動車業界では100年に1度と言えるほどの大変動が起きています。 まず、大きな変化として挙げられるのが、自動車とその関連技術の急速な発展です。自動車はネットワークに接続され、外部システムとの情報のやりとりが可能になりました。これにより、位置情報などのデータの収集・活用やソフトウェアのアップデートを継続的に行えるようになったのです。 クルマに対する人々の認識や行動も変化しています。電気自動車の世界的な普及に加え、クルマに関する消費行動が「所有」から「利活用」へとシフトしていることも、自動車メーカーや産業にとって影響を与える要素です。さらに、デジタル化や企業のクラウド活用、決済サービスの普及などを背景にMaaS（Mobility as a Service）と呼ばれるビジネスモデルも広がりはじめています。 これらは、自動車を「モノ」としてだけではなく「モビリティサービス」として提供する時代が到来しつつあり、同時に「人とクルマの関係性」が変化していくことの顕れだと私たちは考えています。 【■変化に対するトヨタグループの取り組み】 こうした変化を受け、トヨタグループでは自動車の製造から販売・利活用、その後のサポートまで、クルマのライフサイクルを包括的にサポートする方向へと舵を切りました。これらを実現するためには、販売店を経由して自動車を販売する従来の方式に加えて、直接お客様と繋がり、継続的かつリアルタイムに価値を提供するサービス・体制づくりが必要です。 【■KINTOテクノロジーズが担う役割】 これまで自動車の製造と販売店への卸しに注力してきたトヨタグループにとって、BtoCやDtoC領域におけるサービス展開は新しい取り組みです。そのため、『KINTO』ブランドをはじめとするtoC領域のサービスを展開するにあたって、事業戦略やビジネス要件・顧客ニーズを深く理解し迅速に反映できる専門的な開発組織の組成・拡大は最重要課題のひとつでもありました。 こうした事情を背景に設立されたKINTOテクノロジーズは、現在トヨタグループの内製開発部隊として、テクノロジーやクリエイティブの面からtoCの事業展開を支える役割を担っています。

私たちは、専門的なスキルや知見を持つメンバーが、自身の価値を最大限発揮できる環境を作ることが重要だと考えています。そのため、大手グループに所属する企業ではあるものの、スタートアップのようなスピード感や技術的な自由度の高さを実現できる意思決定フローを作っているほか、専門人材に寄り添った人事制度を整備しています。 【■企業のカルチャー】 ①作り手の意志を尊重し、未来を見据えてモダンな技術を導入 技術力が課題解決力に直結するエンジニアリングの世界では、必要に応じて適切なライブラリやツールを取り入れることが重要です。KINTOテクノロジーズにはメンバーがボトムアップで技術の導入を提案し、より良い開発体制へと改善していく文化があります。 （例）現在はiOSアプリ開発にSwiftを、Androidアプリ開発にKotlinを取り入れているが、チャンスがあればFlutterやReact Nativeなどのクロスプラットフォームフレームワークなども導入できるよう、機能・性能調査を進めている。 ②メンバー同士の積極的な情報交換とスキル研鑽 私たちの開発組織のメンバーは「より利便性や品質の高いサービスを実現するために何が必要か？」を常に考える姿勢を持ち、その目標を実現するためにメンバー同士が日常的に情報交換を行います。また、スキルアップを目的として外部研修/セミナー参加、国内カンファレンス参加制度を設けているほか、社内勉強会やワークショップ、LT大会、ハッカソンなども開催予定です。 ③データドリブンな経営による、合理的な意思決定 弊社は「データ分析とマーケティングは一心同体」という考えを持ち、企業の設立当初からデータ分析に注力して、専門の組織を設置してきました。収集・分析した結果をもとに、ロジカルな意思決定を行うことを重視しています。 【■開発フロー】 ビジネスサイドや他の開発チームからの要望に基づき、プロジェクトを立案します。基本的にはスクラム開発を採用していますが、明確なマイルストーンを区切る必要がある場合などは、適宜ウォーターフォール的な要素を取り入れます。エンジニアやデザイナーが各ステークホルダーとコミュニケーションを取りながら、プロジェクトを推進していきます。 【■業務の特徴】 ①事業戦略上重要なサービスや世界各国に展開するサービスを担当 KINTOテクノロジーズが手がけるプロジェクトはトヨタグループの事業戦略において重要度の高いサービスが多いです。また、モビリティサービスブランド『KINTO』は世界30以上の国々に展開しています。やりがいや充実感の大きい仕事に取り組むことができます。 ②中長期的な目線でサービスと向き合う トヨタグループに属する企業であるため、資金面や組織面の基盤が強く、短期的なビジネスの状況に左右されずにプロダクト開発に集中できます。腰を据えて特定のサービスと向き合いたい方に適した環境です。

【DX開発グループについて】 KINTO ONE売上拡大を目的とした、新しいクルマの買い方を提案するプロジェクトチームによるレコメンド＆パーソナライズシステム開発、全国約3,600店舗の販売店に対するテクノロジーを用いたソリューション提案のためのシステム開発と、『 KINTOマガジン 』『 モビリティマーケット 』『 Prism Japan 』などのオウンドメディアのクリエイティブ制作を手掛けています。 【募集背景】 新しいクルマの買い方を提案するプロジェクトチームのレコメンドシステム開発・保守・運用を行うエンジニアを募集しています。 【業務内容】 新しいクルマの買い方を提案するプロジェクトチームにて新しく構築した、レコメンド＆パーソナライズプラットフォーム内で提供するレコメンドシステムの開発と運用を担当いただきます。APIの開発と運用を担当することから初めていただき、業務を覚えながらいずれ機械学習を用いた開発も担当していただきます。機械学習の経験が浅い場合でも実践を積みながら成長していくことが可能です。 ご経験や技術に応じて、リーダーもしくはメンバーとしてご活躍いただけます。 【具体的な業務内容】 1. レコメンドシステム用のAPIの新規開発と運用業務 2. 協調フィルタリングなどを利用した商品推薦アルゴリズムの検証 3. レコメンドシステムの分析 など 【ポジションの魅力】 ・グローバル規模で展開されるトヨタの新規ビジネスをエンジニア起点でリード頂きます。「MaaS」「モビリティ」「シェアリング」など、社会で注目されるビックワードプロダクトに関わり、人々の生活をより豊かに・便利に・楽しく変えていく一翼を担っていただきます。 ・事業サイドとの距離が非常に近く、自分たちの開発したサービスが事業にどう貢献したかを見ることができ、エンジニア起点での事業のグロースを体感することができるポジションです。 ・まだ世の中に無いサービスを実現するため、不確かな事が多い状況でプロジェクトが生まれます。その不確かさを確かなものにしていくために、自分が持つ経験や観点が活かされやすい環境です。 ・10年後の当たり前を自ら作り上げていくプロセスをオーディエンスとしてではなく、アクターとして参加。トヨタ自動車関係者や各社システムとも連携を図り、今までに無いクルマの選び方や使い方を実現し、それを自ら運営して頂きます。 【募集要件】 必須 ・バックエンド開発領域においてPython言語を用いたAPI開発経験（3年以上） ・Pandas等のライブラリを用いた開発経験 ・SQLを用いたデータ抽出や加工の経験 ・AWS等のクラウド環境やDockerを利用した開発経験 歓迎 ・基本的なレコメンデーションのアルゴリズムの知識 ・基本的な統計学の知識と、教師あり、教師なし学習アルゴリズムの理解 ・事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案の経験 ・AI、ChatGPTなどに興味関心がある方 【求める人物像】 ・自身が未経験の領域でも前向きに取り組める方 ・チームで業務に取り組んでいただける方 ・自ら業務課題を発見し、自社システムの提案から構築運用までを行える方 ・事業全体を俯瞰し、業務を進められる方 ・組織・役割を越えたコミュニケーションが可能な方 【開発環境】 ・PC：WindowsとMacより自由に選択可 ・開発言語：Python3,SQL ・フレームワーク：FastAPI,TensorFlow,Pytorchなど ・ライブラリ：scikit-learn,Pandas,NumPy,SciPyなど ・API環境：Docker,AWS ECS Fargate, Aurora MySQL,S3 ・機械学習環境：AWS SageMakerStudio(Jupyter NoteBook又はVisualStudioCode),ML環境 ・その他：Github, Github Actions,JIRA, Confluence, Slack, Microsoft Office365, Zoom など