株式会社Mobility Technologies

【モビリティプラットフォーマーを目指し、タクシー業界の次の100年の歴史を創る為、「Go」などを展開】

・タクシーアプリ『GO』：約10万台のネットワークを有する同社が、2020年9月よりスタートしたNo.1*タクシーアプリです。
タクシー車両とリアルタイムな位置情報連携と高度な配車ロジックで「早く乗れる」体験を提供しています。
ユーザー向けアプリの他に、乗務員向け支援ソリューションも提供しています。
・タクシーのビジネス利用に特化した法人向け管理サービス 『GO BUSINESS』：「JapanTaxi/JapanTaxi BUSINESS」：日本初となるタクシーをスマホで注文完結ができるスマホアプリ。
・フードデリバリーアプリ『GO Dine』：日本初となるタクシーフードデリバリー専用アプリ
・次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』：ドライブレコーダーをベースとした専用車載器から得られる各種データから、交通事故に繋がる可能性の高い危険シーンを自動検知し、運転傾向を分析する、AIとIoTを掛け合わせた交通事故削減支援サービスです。
・東京・国内設置台数No.1のタクシー・サイネージメディア「Tokyo Prime」：都心のタクシー利用者というセグメントに対しての広告媒体。

【日本交通子会社「Japan Taxi」とDeNAの配車アプリ「MOV」が事業統合、2023年4月1日より「GO株式会社」として新しくスタート】
「MaaS Japan」等のワードで現在変革期を迎える「移動」分野、交通サービスを提供する様々なリーディンカンパニーとともに、交通変革を巻き起こしていきます。日本国内においてNo.1、No.2のタクシー配車アプリを統合し、サービスの質の高さ、安全性で定評のある日本のタクシーにIoT（モノのインターネット）を取り入れていくことで、日本市場に適したモビリティ産業の確立・発展を目指します。

（1）配車アプリ事業…ユーザーのタクシー乗車体験を向上
（2）タクシーDX事業…IT活用によりタクシー会社の負担軽減や付加価値向上をサポート
（3）次世代モビリティ事業…未来の移動を見据えた研究開発を推進

【国内最大級配車手配アプリ×インターネット/ AIでシェアNo.1】
日本国内において「No.1：JapanTaxi」、「No.2：MOV」が統合し、国内最大のモビリティサービスカンパニーとなりました。また、DeNAの得意とするインターネット、AIの技術も取り入れることでサービスの質、安全性を追求したサービスを目指します。タクシー配車アプリで著名な「Uber」は世界展開をしておりますが、Uber社は日本ではうまく事業展開ができておりません。同社の配車可能なタクシー車数は約7万台。全国のタクシーが約24万台のため20％のシェアを誇ります。

【「タクシー会社」であり、且つ「タクシー配車アプリ」の両者を運営しているのは同社のみです】
同社はタクシー会社最大手の「日本交通株式会社」をグループ会社に持っています。自社で「車」と「アプリ」の両方のサービスを展開するのは国内で同社のみです。また、車内広告の「Tokyo Prime」は電通社と資本業務提携をしたことにより、車内広告という市場で新たな顧客を獲得に動いています。

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。

■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。

【具体的には】
・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

【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

・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

【歓迎】
・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