データサイエンティスト／フルリモートOK

最寄駅

東京メトロ日比谷線 神谷町駅から徒歩10分 東京メトロ南北線 六本木一丁目駅から徒歩10分

業務内容

【仕事概要】
配車アプリ「GO」やDRIVE CHART事業を支えるデータサイエンティストとして、タクシー需要共有予測や危険運転行動検知などの機械学習モデル・アルゴリズム構築に関わる要件定義、仕様策定、データ分析、データ前処理、AIサービス実装、精度改善など、予測モデルを実サービスに適用するために必要な幅広い業務に携わっていただきます。フットワーク軽く様々な課題解決を実行できる方をお待ちしています。

▼本ポジションは、
・AI技術開発部 アルゴリズムグループ
・AI技術開発部 データサイエンスグループ
どちらかの配属を想定しています。

【業務内容】
・事業部門または顧客とのコミュニケーションによる、予測モデル・アルゴリズムの要件定義、設計
・多様なデータソースを元に、機械学習を中心とした予測モデル・アルゴリズムの構築、精度改善
・実サービスへの予測モデル・アルゴリズム組み込み実装とその継続改善、モニタリング

【募集背景】
▼アルゴリズムグループ
タクシーアプリ『GO』では、革新的なアプローチとデータドリブンな意思決定に注力しており、成長戦略の一環としてデータサイエンスチームを強化することが重要です。
データに基づくイノベーションを推進し、より一層優れたモビリティサービスを一緒に作っていく仲間を募集しています。

▼データサイエンスグループ
次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』は、機械学習技術を駆使した交通事故削減支援サービスです。
危険な運転行動を検出・分析した結果をドライバー様に提示することで、安全運転への行動変容を促進します。
データサイエンティストは、車両に取り付けられたセンサ、カメラのデータから危険な運転行動を検知するモデルの開発・運用を行います。検知モデルの精度を改善するだけに留まらず、高速化、コスト削減にも取り組みます。
また、新機能のためのモデル開発も行います。 一緒に世の中を安全にするために活躍してくれるデータサイエンティストの仲間をお待ちしています。

【解決したい課題】
▼アルゴリズムグループ
顧客満足度の向上やドライバーの収益最大化などの様々な課題に直面しています。
データサイエンススキルを駆使して、配車システムの効率化のためのアルゴリズム開発や、施策の効果検証を担当します。

▼データサイエンスグループ
交通事故という社会課題を解決する一助を担います。普段の危険な運転行動をAI技術で検出することでユーザーであるドライバー様に危険な運転を反省し減らしてもらうことで運転行動を安全に変容してもらうことを目指します。

【本業務を通じて得られる経験】
・実験だけで終わらず、泥臭い作業も含め、実サービスに活用される機械学習モデルを構築する経験
・累計数億kmを超える走行データから得られるGPS／加速度／ジャイロなどのセンサーデータや、数十万枚を超える画像データなどを用いて学習された画像認識モデルの推論結果を始め、多様なデータを活用する経験
・サービス要件を満たしつつ技術的に解決可能な問題設定を行い、サービス実装まで自ら推進する経験

【開発環境】
プログラミング言語：Python
ライブラリ：pandas、scikit-learn、LightGBM、TensorFlow、PyTorch
データベース：BigQuery、Aurora（MySQL）
可視化：Redash、Kepler.gl、Plotly

【所属組織】
▼アルゴリズムグループ：8名
事業部、PdM、エンジニアなどの担当者と連携しながら、課題発見や施策検討を行い、実サービスにおいて必要な機能追加や改善を推進します。

▼データサイエンスグループ：7名
AIドラレコサービス『DRIVE CHART』の危険運転行動を検出する予測モデルの構築、運用を担っています。機械学習をサービスに実応用することを一番大事にしており、データと向き合い予測モデルの構築、改善を行っています。

【リモートワーク】
※本ポジションはフルリモートワークOKです！（ただし国内のみ）出社日数の指定はありません。
※ただし、会社より指定があった場合は、出社していただく必要がございます。（入社日や退職日等）

応募条件

【必須の経験・能力】
以下すべての要件を満たす方
・Pythonを用いたデータ分析経験（他の言語も応相談）
・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験
・機械学習を用いた実務経験
・SQLを用いたデータベース利用経験
・Githubなどソースコード管理システムを用いたチーム開発経験
・大学教養課程程度の統計、数学、コンピュータサイエンスの知識

【望ましい経験／能力】
・実サービスにて継続的に機械学習／ルールベースロジックを用いた予測モデルを適用した経験
・scikit-learn、各種勾配ブースティング系ライブラリ、各種Deep Learning frameworkなどを用いた予測モデル構築実務経験
・数理最適化、探索アルゴリズム、強化学習などを実用システム向けに実装した経験
・大規模データを扱った業務経験
・センサデータまたは時系列データの分析経験
・Kaggleをはじめとした分析コンペティションのメダル獲得経験
・AWSやGCPなどのクラウドを利用した機械学習システム開発経験
・Linux 環境を利用した予測モデル構築経験
・開発プロジェクトにおけるマネジメント経験

【求める人物像】
・モビリティ領域の進化や社会貢献に共感し、技術だけではなくサービスそのものにコミット出来る方
・社内外の様々な領域のメンバーと綿密にコミュニケーションを取りながら、主体的に業務を推進できる方
・特定の技術にこだわりなく、必要に応じて新たなスキルを独力で身につけられる方

推薦ポイント

【応募・就業決定後について】
・応募後、Web業界専門エージェントが転職活動をフォローさせていただきます。本求人のご不明な点はなんでもご相談ください。
・応募書類・ポートフォリオの添削、面接対策などもサポート。あなたの魅力を最大限引き出すお手伝いをさせていただきます。
・給与・待遇・働き方など希望条件もお聞かせください。新しい職場で、より快適に働ける環境づくりをバックアップします。
・その他、クリーク・アンド・リバー社ではWeb関連などのキャリアセミナーも定期開催。あなたのキャリアアップを支援します。
https://www.creativevillage.ne.jp/category/event-list/seminar/

こだわりポイント

学歴不問、服装自由、即日スタート、経験者優遇、在宅勤務、10時以降出社OK、フレックスタイム制、週休2日制、土日祝日休み、交通費支給、社会保険完備、その他特別制度あり

受動喫煙防止情報

屋内受動喫煙対策：対策あり

喫煙対策：禁煙

喫煙に対する特記事項：喫煙専用室設置

案件番号

381110238