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中途採用
データサイエンティスト
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エントリー
on 2021/03/15 920 views

機械学習モデル構築に関わる要件定義から精度改善まで!データサイエンティスト

株式会社Mobility Technologies

株式会社Mobility Technologiesのメンバー もっと見る

  • ・Kaggle Master (Competition Rank Highest 300 / 138,947 位)(金1, 銀6(うちsolo 3), 銅5 (うちsolo 5))
     https://www.kaggle.com/kenmatsu4
    ・SIGNATE 産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト 2位
    ・Qiita 統計/機械学習などの記事を執筆 コントリビューション数で記事投稿ユーザ約5万名中21位(2019年12月現在)
    ・Slideshare: https://www.slideshare.net/matsukenbook/presentations

    参画プロ...

  • 深層学習を中心としたコンピュータビジョンに関する研究開発を行っています。最新の技術をキャッチアップしつつ、必要十分な技術をスピード感を持ってビジネスに活用していきます。

  • 低レイヤの技術が好き

  • Mobility Technologiesのエンジニア担当リクルーター
    (2020年4月の事業統合前はDeNAオートモーティブ)
    その前は、IBMコンサルタント→人材ベンチャーでのRPO立ち上げ

なにをやっているのか

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

なぜやるのか

「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!

どうやっているのか

Mobility Technologiesでは、「MoT 4WHEELS」というValueを掲げています。

- 全方よしを考える。
ユーザーファースト。そんなのは当たり前だ。タクシー会社、乗務員、クライアント、株主を含めたあらゆるステークホルダー、社会にとっての最適解。ここに進むためにはどうするのか。考えながら働こう。「全方」をどこまで想像できるか。これはイマジネーションの問題でもある。

- コトに向かって走れ。
なんのためにここで働くのか。「移動で人を幸せに」というミッションの実現のためだ。自分や他人のことをあれこれ考えること。セクショナリズムに縛られること。そんなことにエネルギーを費やすより、純粋にコト=ミッションの実現に向かおう。わたしたちは走る会社だ。全員でコトに向かって走れ。常にスピード感を持って行動しよう。

- 共闘がいちばん燃える。
そもそも敵同士が統合してできた組織だ。出自もカルチャーも違うことのほうが多い。でも。マンガでもドラマでも、ライバル同士が手を組んで戦う展開はとにかく熱い。社内で、社外で、そんな燃える共闘ができることは、わたしたちの大きな武器だ。違うから嫌う。それはこどもだ。違いを認めあい、感謝と尊敬の気持ちを持ってお互いを高め会えたときに、わたしたちは最強のチームになれるだろう。

- 挑戦と利益がエンジン。
挑戦も利益も大事。わたしたちは交通という社会インフラを担う立場。責任は大きい。ミッションを実現するためには、もっと力をつけなくてはならない。企業としても個人としても、力を増していくことはできることを増やす。より影響力を持ち社会に貢献できることにつながる。ミッションも利益もどちらも諦めない。それがわたしたちのエンジンだ。

こんなことやります

# 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

会社の注目のストーリー

タクシーアプリ「JapanTaxi」と「MOV」をわずか5ヶ月で統合―― 開発責任者が語る、新タクシーアプリ「GO」誕生秘話
エンジニアにとって魅力しかない、移動の未来へ繋がるアプリ開発の現在地
【後編】MoTのMVVができるまで 〜MoT 4WHEELSに込めた想い〜
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会社情報
株式会社Mobility Technologies
  • 2020/04 に設立
  • 360人のメンバー
  • 1億円以上の資金を調達済み /
    3000万円以上の資金を調達済み /
    TechCrunchに掲載実績あり /
  • 東京都港区六本木3-2-1 住友不動産六本木グランドタワー16F 
  • 機械学習モデル構築に関わる要件定義から精度改善まで!データサイエンティスト
    株式会社Mobility Technologies