データサイエンティスト

株式会社Mobility Technologies（以下、MoT）は、JapanTaxi株式会社と、DeNAのタクシー配車アプリ『MOV』やAIを活用した事故削減サービス『DRIVE CHART』などが事業統合して誕生しました。

「移動で人を幸せに」

かつてみんなと同じであることが良いとされた時代があった。
定時出社、大量輸送、みんなが世の中の形に合わせて生きてきた。
しかし時代は変わりつつあり、ひとりひとりの価値感に合わせて社会が形を変えていく必要がある。

どんな時代もヒトは移動し、モノは移動し、その移動量がわたしたちの豊かさを示してきた。
ヒトの移動、モノの移動。言い換えればそれは人々の暮らしを豊かにする価値の移動。
わたしたちはそれぞれの形に合わせて移動を最適化し、豊かに届けたい。

都市化による交通渋滞、交通事故。過疎化による公共交通の空白地帯。
そんな交通不全な状態も、まだまだ解決されていない。

いつの時代も、移動を進化させてきたのはテクノロジーの力だ。
これまで人類は素材や動力の技術革新で、輸送のスピードと量を向上させてきた。
さらにこれからは、データを活用し、ひとりひとりのニーズに最適化していく必要がある。
そして移動したいヒトやモノ、移動の提供に携わる全てのヒトやモノが、共に安心・安全に移動できる世界を、つくりたい。

目指そう。ストレスのない、もっとやさしい未来を。
移動で人を幸せに。

このミッションに共感し、一緒にチャレンジしてくれる仲間をお待ちしています！

仕事内容

配車アプリ「GO」（https://go.mo-t.com/）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。

・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

必須の経験・能力

・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 
・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
・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

・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
・実サービスにおける機械学習応用、問題解決に興味のある方
・サービスをより良くするために自律的に考え、行動し、推進できる方
・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
・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
・チーム開発において、相手を尊重したコミュニケーションを取れる方