正社員
掲載予定期間：2024/9/9(月)〜2024/12/1(日)
データサイエンティスト／フルリモート可／タクシーアプリ「GO」などモビリティ業界の変革に挑戦／裁量◎
配車アプリ『GO』（https://go.goinc.jp/）やDRIVE CHART事業（https://drive-chart.com/）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
■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
【チーム／組織構成】
| 募集職種 |
営業、事務、企画系 > 企画、マーケティング、宣伝 > 市場調査、分析、マーケティングリサーチ |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員
＜雇用形態補足＞ 期間の定め：無 ＜試用期間＞ 3ヶ月 試用期間中も、条件に変更はありません。 |
| 勤務時間 | ＜労働時間区分＞ フレックスタイム制（フルフレックス） 休憩時間：45分 時間外労働有無：有 ＜標準的な勤務時間帯＞ 9:30～18:00 |
| 勤務地 | ＜勤務地詳細＞ 本社 住所：東京都港区麻布台1-3-1 麻布台ヒルズ森JPタワー23F 勤務地最寄駅：東京メトロ日比谷線／神谷町駅 受動喫煙対策：屋内喫煙可能場所あり |
| 交通 | ＜転勤＞ 無 ＜在宅勤務・リモートワーク＞ 相談可（フルリモート） ＜オンライン面接＞ 可 |
| 給与 | ＜予定年収＞ 600万円～1,200万円 ＜賃金形態＞ 年俸制 ＜賃金内訳＞ 年額（基本給）：4,370,412円～8,772,780円 固定残業手当/月：135,799円～268,935円（固定残業時間45時間0分/月） 超過した時間外労働の残業手当は追加支給 ＜月額＞ 500,000円～1,000,000円（12分割）（一律手当を含む） ＜昇給有無＞ 有 ＜残業手当＞ 有 ＜給与補足＞ ※スキル・経験によって相談に応じます。 ■査定：年2回（6月・12月） 賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 月給(月額)は固定手当を含めた表記です。 |
| 待遇・福利厚生 | 通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 ＜各手当・制度補足＞ 通勤手当：全額支給（上限5万円／月） 社会保険：各種社会保険完備 ＜教育制度・資格補助補足＞ ■書籍購入制度 ■技術カンファレンス参加費負担（国内外） ■海外学会参加支援あり ■自己学習のためのクラウド利用支援あり ＜その他補足＞ ・トライアルタクシー制度（月額1万円） ※タクシーを知るために乗車運賃を会社が支給（参考記事：https://now.mo-t.com/n/ne45562990510） ・ニューノーマル手当（月額1万円） ・ウェルカムランチ制度 ・書籍購入制度 ・技術カンファレンス参加費負担（国内外） ・部活動制度 ・私服勤務OK |
| 休日・休暇 | 【休日・休暇】 完全週休2日制（休日は土日祝日） 年間有給休暇1日～10日（下限日数は、入社直後の付与日数となります） 年間休日日数120日 ・土日祝日 ・有給休暇（初年度は入社月に応じて最大10日※入社日に付与） ・年末年始休暇 ・慶弔休暇 ・介護休暇（介護の必要な家族1人につき年間5日間） |
| 応募資格 | 学歴不問 ＜応募資格/応募条件＞ ■必須条件： ・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 |
|---|---|
| 応募方法 | このページ内の「応募」ボタンよりご応募ください。 |
| 選考プロセス | - |
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