EV モビリティの未来をつくる
私たちはスウェーデン ルンドの Iternio、A Better Routeplanner（ABRP）の開発元で、現在は Rivianの一部です。多くの人が毎日頼っているプロダクトに携わり、持続可能な交通の革新企業としての資源にも支えられます。
私たちが扱う規模
うまくいくことが珍しい構成
多くの職場では、消費者向けかエンプラかのどちらかです。ここでは両方です。同じルーティングエンジン、異なるインタフェース。月曜は数百万の EV ドライバー向けリリース。火曜は Rivian の車載システム向け API。水曜は双方からのリアルな行動データでの最適化。
そして頻繁にリリースします。開発者が 1 日に複数回デプロイすることもあります。ABRP は旗艦で、まず実ユーザーで検証してから Rivian と OEM パートナーへ横展開。数週間リリース窓を待つ必要はありません。ルーティング改良をデプロイすれば数分で本番に上がり、その日のうちに自分の仕事の成果を実際にドライブで試せます。
フィードバックループは速く正直です。消費者はうまくいかないことをはっきり伝えます。エンプラ側は信頼性と境界へプッシュします。速いイテレーションと厳格な基準の両方を得られます。
ミッションも大切です。ルートが 10% 良くなったこと、充電の判断が当たったことはすべて、EV が誰にとっても現実的になる方向へ進んだことの指標になります。大げさな世界救済ではなく、データで見える本物のインパクトです。
実際に好かれるものをつくれる
ABRP には熱心なユーザーがいます。ロングドライブの計画、普段のドライブ、郊外でバッテリーが 20% のとき。その信頼の裏で、変化には敏感に反応してくれます。
それは珍しいことです。多くのソフトは「使わなければならないから」です。これは「使いたいから」であり、招待なしで他の EV ドライバーに勧めます。Reddit では機能議論が起きるし、あなたの境界ケースを直したら感謝のメールが届きます。
仕事への向き合い方が変わります。仮説上のユーザー向け機能ではなく、次の旅行で実際に使われる問題を解いています。
小さいチーム、フルスタックの課題
バックエンドはルートアルゴリズム、API 設計、スケールのパフォーマンス。フロントとモバイルは走行中に使えるクロスプラットフォーム UI、リアルタイムのルート描画、ライブデータの統合。データは行動分析、消費モデル、信頼性スコア。どの役割にも本物の難問があります。
チームが小さいので全体像が見えます。バッテリー、標高、天候、チャージャー制約のルート最適化。不安を抑える UI。世界中のリアルタイムデータ。組み込み車載での性能。課題はスタック全域に及びます。
縦割りのサイロでもありません。ルーティングエンジンに興味があれば中身を見られます。ユーザー行動を知りたければデータに潜れられます。小さいチームは、新しいことを学ぶまでの壁を低くします。
二つのプロダクト、二つの道
中核テクノロジーは同じで、日常のフォーカスは異なります。
ABRP コンシューマプロダクト
多くの人が知る愛用の公開アプリ。クロスプラットフォームで素早く動き、コミュニティ主導。
- iOS、Android、Android Automotive、Web（React Native ＋ ネイティブ）
- 機能を出せば、その週のうちにも熱心なユーザーからフィードバック
- 高速イテレーション、継続的デプロイ
- すべての EV ブランドと市場を横断
Rivian 統合
Rivian の車両とモバイルアプリに組み込まれたトリッププランナー。オートモーティブグレードで深く統合。
- ネイティブ iOS / Android ＋ Android Automotive（車載）
- 車両データとシステムとの密結合
- 自動車向けの信頼性と性能基準
- Rivian 全体のエンジニア組織との協業
両方とも同じ土台: ABRP のルーティングエンジン、車両モデル、ライブデータフィード、バックエンドです。どちらの道でも最適化アルゴリズム、大規模リアルタイム、クロスデバイス同期に取り組みます。違うのは機能の届け先と、日々誰のためにつくるかです。
取り組む内容
小さなチームが広くカバーしています。
バックエンドとアルゴリズム
制約下のルート最適化。車両の消費モデル。充電カーブの予測。スケールのグラフアルゴリズム。何百万ルート向けチューニング。マイクロサービス。DevOps。
フロントエンドとモバイル
iOS/Android 向け React Native。ネイティブ Swift と Kotlin。車載 Android Automotive。クロスプラットフォーム同期。本当に運転しているときにも使える UI。
データと分析
1000 車種以上の消費モデル。実走行からの行動分析。チャージャー信頼性スコア。品質指標と検証パイプライン。世界規模のデータの意味付け。
インフラと API
Rivian や OEM 向けパートナー API。リアルタイムデータ取り込み。オブザーバビリティと監視。グローバル規模での性能。すべてを確実に回し続けること。
学生向けポジション
サマーインターンと修士論文テーマ。本物のプロジェクト、本物のインパクト。
定期的に工科の学生を受け入れています。実際に出荷できる機能やリサーチに、実データとフィードバックで関わってもらいます。単なる雑務ではありません。
サマーインターン
- アプリ開発（React Native）: iOS と Android で何百万人に届く機能を開発。
- 車両モデリング: 実走データで消費と充電モデルを改良。
- データアナリティクス: 大規模行動データから予測と品質指標を深掘り。
- チャージャー信頼性: 報告やシグナルから信頼性スコアを作り、ルーティングに反映。
修士論文プロジェクト
- 電動化されたロジスティクス: 計画アルゴリズムと車両モデルでフリートや商用ユースケースを探る。
- オブザーバビリティと信頼性: 世界規模システム向け KPI、計装、デバッグツールを設計。
- 充電ネットワーク計画: データとアルゴリズムでネットワーク拡張を分析・最適化するツール。