GO株式会社 データアナリスト・データサイエンティスト の求人一覧
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データサイエンティスト／フルリモートOK
GOについて 仕事概要 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 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し、運用する経験 ・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。 応募資格 ■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 組織風土 ■オンボーディング GO Inc.では入社いただいた皆様が、新しい環境でつまづくことなく、成長し活躍いただけるように、会社・事業・組織・人を知るプログラムを様々設けています。 業務ツールや社内ルールのオリエンテーションはもちろん、各事業責任者に直接事業について質問できる事業理解プログラム、実際にタクシーに搭載されている機器と配車の仕組みを目の前で体感するフィールドエンジニア体験会、両代表とのコミュニケーションを目的とした社長&会長と話す会、カスタマーサポートの最前線をリアルに体験するプログラム等、GOの多岐にわたる事業や組織を理解できるように構成されています。 配属先上長との1on1はもちろん、入社1ヶ月・3ヶ月のタイミングにおいては事業部担当のHRBPとの面談も実施します。インプット中心の1ヶ月目から、アウトプット中心にしつつ立ち上がりをスムーズにしていく3ヶ月目まで、配属先のトレーナーやメンター、HRBPと幅広くサポートできる環境を揃えています。 ■エンジニア組織風土 エンジニア組織では、技術のインプット・アウトプットを積極的に行っています。 テックブログや、YouTubeでの月1回のTechTalk配信 、様々な社内勉強会、そしてiOSDCやDroidkaigi、技術書展等のスポンサー、情報処理学会など学会での発表等、幅広く技術情報発信に取り組んでいます。 また、エンジニアのスキルアップを促進するために『Engineer Challenge Week』という、2週間を新たな知識や技術の習得に充てることができる取り組みも行っています。 GO Inc.にはパパママ世代も多いことから、子育てをしながら働くエンジニア (https://go-on.goinc.jp/n/nee1b68438747) が多く、またオフィスフリー制度を活用して、地方から働くエンジニアもいます。 それぞれのライフスタイルに合った働き方をしながらチーム開発を行っているため、チームが集まるミーティングでは業務以外にも積極的に雑談の時間を設けたり、日帰りワーケーションでチーム外のメンバーとの交流を図ったりと、コミュニケーションを大事にします。 参考記事 GO Tech Talk #25_GOのデータ・AIを活用する「組織」の紹介 新たに2名がKaggle「Grandmaster」に！GOの“Kaggler”たちの挑戦の日々を振り返る アルゴリズムグループ タクシーアプリ『GO』の配車機能を支える「配車ロジック」リニューアルの裏側 Data Science @ GO タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜 データサイエンスグループ GO TechTalk #20 Deep Dive into AI - 次世代AIドラレコサービス編 DRIVE CHARTのAI技術まとめ-データサイエンス編 AIスペシャリストが集結！ 次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』にかける想い 参考サイト GO Inc. Entrance Book for AI Engineer GO Tech Blog （GO Inc.のエンジニアが技術情報を紹介するブログ） GO-on（GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ） オフィスフリー制度（全国どこからでも勤務できる制度） トライアルタクシー制度 （タクシー乗車費用を会社が一部補助する制度） Engineer Challenge Week（半年に2週間、業務を離れてスキルアップに集中できるプログラム） 続きを見る
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データアナリスト（AI技術開発部）／フルリモートOK
GOについて 仕事概要 GO Inc.の各種モビリティサービスを通じて発生した交通情報ビッグデータの活用を通じて、身近な交通を劇的に進化させるための仮説構築からデータ収集・分析・可視化・自動化などのデータによる意思決定プロセスの実行と、当社のデータについての戦略立案までをお任せします。 データ分析により、モビリティサービスの利用者と運び手への理解を深め、需要と供給に影響を与える施策を評価し、不確実性を適切に取り扱うことで事業の未来を予測する中心的な役割です。身近な交通の進化にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。 業務内容 ・データドリブンなアプローチで、曖昧で困難なビジネス課題を解決する ・事業部門とのコミュニケーションにより、仮説を立て、分析の方向性を決める ・モデリング、分析、実験、シミュレーションなどのデータサイエンスの手法を実行する ・事業部門に分析内容を共有し、事業の方向性に対する決断をサポートする 募集背景 GO Inc.ではタクシーアプリ『GO』を中心に、モビリティ業界のデジタル化を推し進めています。 そのためには、モビリティを利用するユーザだけではなく、運行責任を負う事業者、実際に運転をするドライバー、法整備を進める政府・中央官公庁、課題に直面する地方自治体など、様々な関係者とともに、モビリティのあるべき姿を考え、そして実行に移していく必要があります。 決められた正解も無い中で、戦略レベルで何を描くべきか、戦術レベルで実行したことが効果があったのかについて、真正面から考えられるような分析スキルやビジネススキルを持った仲間を集めることが急務となっています。 解決したい課題 ・長期的なユーザ行動のモデリングと推定 ・売上とコストをユーザレベルで管理するユニットエコノミクスの健全性評価と改善パラメータの推定 ・供給力不足に対する施策の効果量シミュレーション ・場所、時間帯、天候、タクシー利用意向などを考慮した顧客体験と継続・離脱の関係を明らかにする 本ポジションの魅力 ビジネス意志決定者と直接コミュニケーションを取りながら、自分の分析結果を使って、会社の根幹に関わる意思決定や製品の変化に携わることができます。 開発環境 プログラミング言語：Python、R ライブラリ：pandas、statsmodels、lightgbm、pymc、econml、dowhy データベース：BigQuery 可視化：plotly、Kepler.gl、Looker 所属組織 AI技術開発部分析グループは4名体制です。 Lookerでの集計・可視化などの分析依頼については、プロダクトマネジメント本部 データインテリジェンス部が対応しています。 プロジェクトベースで進めたい新規機能案件や、シミュレーション、モデリングを伴う案件は、分析グループが担当し、事業責任者や渉外、マーケなどの担当者と一緒にプロジェクトベースで進行します。プロジェクトスケジュールは定式化されてはいないため、内容に応じてスケジュール調整しながら行っています。 また、分析グループでは「統計的因果推論」の技術に注目し、週1回の勉強会で積極的に知識のアップデートを図るなど、自己研鑽を欠かさないようにしています。 応募資格 ■必須の経験／能力 以下すべての要件を満たす方 ・回帰・分類・クラスタリング手法を使用した分析業務の実務経験 ・SQL・Python・R 等を用いたアドホック分析・モデル作成・データ処理バッチの開発・運用の経験 ・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 ・ユーザ定義関数やパフォーマンスチューニングなどの高度なSQLの利用経験 ・ABテストなどの効果検証の実務経験 ・機械学習を用いた静的データ・時系列データの予測・判定・分類システムの実務導入経験 ・ベイズモデリングや統計的因果推論など、不確実性や因果関係をモデル化する手法の実務経験 ・Tableau・Looker などBIツールの利用経験 ・マーケティング・営業・事業企画など非システム系部門に対する分析業務の実務経験 ・事業戦略立案に携わった経験 ■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 ・「広い視野」と「長い視点」と「柔軟性」を持って自ら行動できる方 ・継続的に求められるスキル向上に努められる方 ・相手を尊重したコミュニケーションを取れる方 組織風土 ■オンボーディング GO Inc.では入社いただいた皆様が、新しい環境でつまづくことなく、成長し活躍いただけるように、会社・事業・組織・人を知るプログラムを様々設けています。 業務ツールや社内ルールのオリエンテーションはもちろん、各事業責任者に直接事業について質問できる事業理解プログラム、実際にタクシーに搭載されている機器と配車の仕組みを目の前で体感するフィールドエンジニア体験会、両代表とのコミュニケーションを目的とした社長&会長と話す会、カスタマーサポートの最前線をリアルに体験するプログラム等、GOの多岐にわたる事業や組織を理解できるように構成されています。 配属先上長との1on1はもちろん、入社1ヶ月・3ヶ月のタイミングにおいては事業部担当のHRBPとの面談も実施します。インプット中心の1ヶ月目から、アウトプット中心にしつつ立ち上がりをスムーズにしていく3ヶ月目まで、配属先のトレーナーやメンター、HRBPと幅広くサポートできる環境を揃えています。 ■エンジニア組織風土 エンジニア組織では、技術のインプット・アウトプットを積極的に行っています。 テックブログや、YouTubeでの月1回のTechTalk配信 、様々な社内勉強会、そしてiOSDCやDroidkaigi、技術書展等のスポンサー、情報処理学会など学会での発表等、幅広く技術情報発信に取り組んでいます。 また、エンジニアのスキルアップを促進するために『Engineer Challenge Week』という、2週間を新たな知識や技術の習得に充てることができる取り組みも行っています。 GO Inc.にはパパママ世代も多いことから、子育てをしながら働くエンジニア (https://go-on.goinc.jp/n/nee1b68438747) が多く、またオフィスフリー制度を活用して、地方から働くエンジニアもいます。 それぞれのライフスタイルに合った働き方をしながらチーム開発を行っているため、チームが集まるミーティングでは業務以外にも積極的に雑談の時間を設けたり、日帰りワーケーションでチーム外のメンバーとの交流を図ったりと、コミュニケーションを大事にします。 参考記事 「データ分野で先駆者となり業界を牽引していく」会社の戦略策定の根幹を担うGOのデータアナリストとは Kaggle「Grandmaster」も在籍！ AI技術者たちの専門性追求を後押しするGOの自己研鑽カルチャー GO TechTalk #26 GISや因果推論でビジネス課題を解決：GO Inc. データアナリストによる実践事例 タクシーアプリ『GO』の施策検証、因果推論が解決します #mot_tech_talk 参考サイト GO Inc. Entrance Book for AI Engineer GO Tech Blog （GO Inc.のエンジニアが技術情報を紹介するブログ） GO-on（GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ） オフィスフリー制度（全国どこからでも勤務できる制度） トライアルタクシー制度 （タクシー乗車費用を会社が一部補助する制度） Engineer Challenge Week（半年に2週間、業務を離れてスキルアップに集中できるプログラム） 続きを見る
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データアナリスト（プロダクトマネジメント部）／フルリモートOK
仕事概要 タクシー配車サービスGO事業に関するデータ分析に携わっていただきます。 弊社のサービスではタクシー事業者様、エンドユーザー様双方から大量のデータを収集し分析することができます。 日本の法人・個人タクシーの総台数約22万台のうち半数の約10万台がGO Inc.の提携車両となっており、これだけ多くの動体データを扱える会社は日本になかなかありません。 プロダクトに寄り添い、身近な交通の進化にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。 ・定量的な意思決定サポート・施策評価 ・分析課題の発見から提案までアナリスト主体で行うプロダクト分析 [利用ツール] SQL ：BigQuery 言語 ：Python, Rなど BIツール：Looker 業務詳細 タクシー配車サービスGO事業に関するデータ分析 定量的な意思決定サポートおよび施策評価 課題の発見から提案までを主体的に行うプロダクト分析 データの定量モニタリング SQL（BigQuery）、Python、R、Lookerなどのツールを使用してデータ分析を実施 募集背景 タクシー配車サービスGO事業のデータ分析需要の高まりに伴い、データアナリストの増員を図ります。 このポジションでは、事業の成長を支えるためのデータ分析とインサイト提供を強化します。 本ポジションの魅力 本ポジションのミッションは「データから得られる様々なインサイトを発信することでプロダクトや事業を正しい方向に導く」です。 - 単なるデータ分析ではなく、プロダクトや事業を”根幹から”見つめていくポジションで、組織からのプレゼンスも非常に高いです。 日本有数の動体データを扱っていただきます。 - 日本の法人 / 個人タクシーの総台数・約22万台のうち、半数の約10万台が弊社の提携車両です。 - 2,800万ダウンロードのユーザデータ・累計数億kmを超える走行データ（地球の円周の数百〜数千倍の走行データ）を抱えています。 所属組織 人数：データインテリジェンス部全体で20名、そのうちデータアナリストは8名。 役割：プロダクトマネージャーや開発チームと連携し、タクシー配車サービスGO事業のデータ分析を担当。データ分析を通じて意思決定をサポートし、施策評価やプロダクトの改善に貢献します。 カルチャー：データドリブンなアプローチを重視し、俯瞰的な視点とコミュニケーションを大切にします。 仕事の進め方：プロジェクトごとにチームを編成し、プロダクトマネジメント本部と緊密に連携。企画・設計から効果分析まで担当し、週次のミーティングで進捗確認を行い、データチェックや分析結果のレビューを実施します。 必須の経験／能力 データ分析の実務経験（3年以上） SQLを利用した分析経験（3年以上） - with句 / 各種JOIN / 各種集計関数 分析 / 集計要件作成の経験 分析結果を踏まえプロダクト、業務を改善した経験 BIツールの利用経験 望ましい経験／能力 BigQueryの利用経験 Lookerの利用経験 機械学習 / 統計学の実務での利用経験 求める人物像 ・ロジカルに物事を考えることができる方 ・定例業務だけでなく、イレギュラーの業務も臨機応変に対応でき、楽しみながら仕事ができる方 ・周囲と円滑にコミュニケーションを取り業務を進めることができる方 ・自律的に業務を推進することができる方 参考記事 Google Cloud Next Tokyo ’24 「DL 数 2200 万超のタクシーアプリにおけるデータ活用術：Dataform と Looker で実現する指標管理」 登壇動画 発表資料 データ分析で終わらない。プロダクトの企画・設計から深く関わるGO Inc.の分析部隊 これだけの「動体データ」を持つ会社は珍しい。プロダクトと共に成長できるフィールド タクシーアプリ『GO』のプロダクト開発におけるデータ分析の進め方 参考サイト GO Tech Blog GO-on（GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ） ライフもキャリアも充実。全国どこからでも勤務できる「オフィスフリー制度」とは タクシー乗車費用を会社が一部補助する「トライアルタクシー制度」 とは 続きを見る
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データエンジニア（プロダクトマネジメント部）／フルリモートOK
仕事概要 タクシー配車サービス『GO』に関するデータ分析に携わっていただきます。2800万ダウンロードのユーザアプリケーションや10万台規模のタクシー車両のデータを収集し、これらのデータ活用を通して事業貢献していただきます。 データは全社データ基盤に蓄積され、そのデータを約20名のデータアナリストやデータサイエンティストが利用しています。データ活用の成果はビジネス担当やプロダクトマネージャをはじめとする全社の様々な組織で利用されるとともに、AIの元データとしても使われています。 本ポジションは、全社データ基盤のデータエンジニアです。必要なデータを社内外から収集し、データ基盤に蓄積。活用のニーズにもとづいてデータモデリングしたり、分析ツールを提供することで、全社のデータ活用を支援します。 業務詳細 ■データの生成・収集 - 分析に必要なデータをアプリケーションログに出力させるための設計。ログの出力、ログの収集 - ユーザの端末や車載デバイスからデータ収集。 - 業務データベースからのデータ収集。 - 社外からのデータ収集。 ■データの蓄積 - 全社データ基盤であるGoogle CloudのBigQueryに蓄積。管理。 ■データマートの作成 - 分析の要件に応じたデータモデリング。データマートの作成。 - BIツールLookerのセマンティックレイヤーである「LookML」の開発 - Google CloudのdataformやAirflow(Cloud Composer)などを活用してデータ加工パイプライン構築 - データマートやセマンティックレイヤーの本番運用。データ品質のモニタリング。 ■データ活用のための活動 - データ活用のための分析ツール(LookerやStreamlitなど)の提供 - メタデータ整備 - データガバナンスのための利用ルールの策定 解決したい課題 データドリブンの意思決定が徹底された会社であり、何をするにもデータが求められます。 また、会社の成長スピードが早く、新規の案件がどんどん生まれます。 そのため、会社全体でデータに対するニーズが高まっており、手が足りません。 本ポジションの魅力 ・2800万DLのスマホアプリや10万台規模のタクシー車両のデータなどモビリティ関係のビッグデータを保有し、このデータ活用を通して事業貢献できます。 ・データドリブンな社風であり、どんな案件でもデータが求められます。そのため「データ基盤を作ったけど使われない」「データ分析結果が事業に使われない」といったことは一切なく、データが事業に活用されていることを肌で感じられる現場です。 ・データエンジニアとしてのキャリアは不問です。これまでエンジニアとしてキャリアを積んできた方であれば、本ポジションでの経験を積めばデータエンジニアになれます。 ・モダンな環境で最先端のデータエンジニアリングが出来ます。オンプレミスやレガシーなシステムはなく、技術的な負債と向き合うことが少ないです。 所属組織 ・人数：グループは正社員が5名、業務委託が4名です。 よく一緒に仕事をするチーム：データ基盤エンジニアが5名、データサイエンティストが9名、データアナリストが10名。 ・カルチャー：社内のだれでもSlackに気軽に相談できます。データアナリストやその先にいる事業担当ともシームレスに会話できるため、「情報が降りてこない」や「何でこの仕事をするのか」といったことが少ないです。成果に向かって、部署を越えて一丸となって進めます。 必須の経験／能力 SQLを使った開発経験。複数のテーブルにまたがる集計クエリの開発経験。 データベースのテーブル設計の経験(テーブル正規化など） Pythonを使ったシステム開発の経験 バッチ処理の開発経験 チーム開発の経験(Gitを使ったPRベースの開発) 望ましい経験／能力 データモデリングの経験（OLAPキューブ等） データアナリストとして、データをもとにしたプロダクト改善した経験 高度なSQL開発技術(window関数や地理空間クエリの利用など) 本番環境でのSQLやバッチ処理の運用・保守経験（同一システムを１年以上） BigQueryやRedShiftなど、データウェアハウス製品の使用経験 LookerやTableauやPowerBIのBI製品の使用経験、それらに対するデータつなぎこみ経験 Airflow(Cloud Composer)などの、ジョブコントローラ or データパイプライン製品の使用経験 Dataform, dbtなど、SQLフレームワークの使用経験 Google Analytics, Adjust, Karte,などの使用経験 プロジェクト管理業務の経験 求める人物像 ・技術を手段と捉え、技術の磨き込みよりも事業貢献を優先できる方 ・ロジカルに物事を考えることができる方 ・定例業務だけでなく、イレギュラーの業務も臨機応変に対応でき、楽しみながら仕事ができる方 参考記事 Google Cloud Next Tokyo ’24 「DL 数 2200 万超のタクシーアプリにおけるデータ活用術：Dataform と Looker で実現する指標管理」 登壇動画 発表資料 データを通じて、GOの未来を決めていく。データアーキテクトグループの存在意義とは データ分析で終わらない。プロダクトの企画・設計から深く関わるGO Inc.の分析部隊 参考サイト GO Tech Blog GO-on（GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ） ライフもキャリアも充実。全国どこからでも勤務できる「オフィスフリー制度」とは タクシー乗車費用を会社が一部補助する「トライアルタクシー制度」 とは 続きを見る
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