株式会社Luupの04：MLエンジニア / データサイエンティストの求人

株式会社Luupは、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティシェア「LUUP（ループ）」を日本各地で展開しています。

街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、LUUPのポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。LUUPを通して、移動におけるさまざまな問題を解決し、新たな街の未来を創造します。

現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡など全国34エリア、15,500ポート、車両40,000台でサービスを展開しています。

将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。（会社HP：https://luup.sc/ ）

【募集背景とポジションについて】
LuupのMLエンジニア / データサイエンティストは、需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など幅広い重要課題に取り組みます。機械学習や数理モデル、動画・画像解析など多様な技術を活用し、既存機能の改善だけではなく、新しい機能やサービスをゼロから設計・実装します。

課題の構造化や仮説立案といった上流工程から、モデル・アルゴリズムの設計、実装、システムへの統合、運用・改善までを一貫してリードします。精度の高いモデルを構築するだけでなく、現場の制約や運用のリアルを踏まえ、継続的に使われる仕組みとして根づかせていくことが求められます。

技術的な専門性を活かすと同時に、事業・現場・ユーザーのリアルに深く関与し、複雑な構造を理解・モデル化します。現実世界の複雑な課題に技術で挑み、成果を実サービスや社会に実装していく挑戦に魅力を感じる方に最適なポジションです。

【業務内容】

• ビジネス課題の構造化と、課題解決のための定量的アプローチの設計・実行
• 各種データの探索的分析・可視化・統計的検定などを通じた課題発見、仮説構築、改善施策の提案
• 各領域（需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など）におけるモデル / アルゴリズムの設計・実装・本番運用までの一連のプロセスの推進
• モデルや分析結果に基づく意思決定支援と施策立案
• 経営陣・プロダクト・オペレーションなど多様なステークホルダーと連携した課題解決の推進
• 中長期的なデータ活用戦略の立案と、新技術・手法のR&Dの企画・推進

【MLエンジニア / データサイエンティストとともに挑戦したい事業課題】

• 各地域や時間帯における需要予測モデルの構築
• 需要予測に基づくリアルタイムなプライシングや車両配置最適化
• バッテリー交換・車両回収・車両整備を含むオペレーション全体の最適化
• エリアクラスタリングやポート戦略の設計と意思決定の支援
• 画像・動画データを活用した、ポート返却状況や走行時の安全性に関する自動検知機能の設計・実装
• 利用ログや車両のセンサーデータを活用した異常検知アルゴリズムの設計・実装
• ユーザー行動や属性に基づくセグメンテーションとパーソナライズ手法の設計
• ユーザーおよびオペレーション向けのルートナビゲーション機能の開発・改善
• KPI間の因果関係モデル化による、機能や事業をモニタリングする仕組みの構築
  ※上記は一例です。主体的に新規の分析やプロジェクトをご提案いただくことも大歓迎です！

【魅力】
＜Luupならではの多様なデータ＞
アプリ利用ログ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTによる位置情報、オペレーションログなど、ソフトウェア開発・ハードウェア設計・現場運営を一貫して担うLuupならではの多様で豊富なデータを最大限に活用できます。データを統合的に活用しながら、深い分析が可能です。

＜データドリブンな文化で働く＞
経営陣をはじめ全社にデータを重視するカルチャーが根付いており、モデルや分析に対する理解と期待が高い環境です。事業・プロダクト・オペレーションなどあらゆる意思決定において、MLエンジニア / データサイエンティストの視点や知見が積極的に求められています。少人数でスピーディに意思決定が行われるため、煩雑な調整を挟まず、本質的な課題に集中しやすい環境です。

＜街づくりへの貢献＞
Luupのサービスは単なる移動手段にとどまらず、都市の交通インフラや街のあり方そのものに影響を与えます。例えばポート戦略や車両の再配置は、人々の移動行動や街のにぎわいを変え、地域の活性化や持続可能な都市づくりに直結します。MLエンジニア / データサイエンティストは、その意思決定をデータとモデルで支え、街づくりの一翼を担います。

＜新しい技術への挑戦＞
モビリティという実世界の複雑さに向き合うために、機械学習・統計・最適化・シミュレーション・コンピュータービジョンなど、幅広い技術領域の活用が求められます。既存の枠組みにとらわれず、新たなアルゴリズムや手法に挑戦し、それを実サービスに接続するところまでやりきることが歓迎されるカルチャーです。

＜前例のない課題解決への挑戦＞
世界でも類を見ない大規模なポートモデル、都市ごとに異なるユーザー特性、無数のトレードオフなど、簡単に正解が見つからない課題に挑みます。既存の成功事例をコピーして適用することはできません。試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出し、社会的に意義のある事業の実現に真正面から向き合います。

＜事業の成長を日常の中で実感＞
データ分析や施策の成果が、街に広がるポートや実際に利用するユーザーの姿として現れます。自分の仕事が人々の移動や街のにぎわいを変えていく様子を、日常の中で直接感じることができます。

・Luupの事業・ミッションに共感していただける方
・オーナーシップを持ち、事業成長を推進する熱意がある方
・チームで協力しながら働ける方
・顧客視点を重視し、現場のリアルな課題解決に向き合える方
・新しい技術や知識の習得に積極的な方
・曖昧な状況や前例のない課題にも、柔軟に対応し、前向きに取り組める方

・Luupの事業・ミッションに共感していただける方
・機械学習や統計モデリングなどのプロジェクト実務経験（5年以上）
・アプリケーションやシステムの開発・運用経験
・SQLやPythonなどを利用したデータ抽出や加工を行う能力
・統計学、機械学習、コンピュータサイエンスの体系的な知識
・ビジネス課題を理解し、適切な手法を選択・実装できる能力
・他部署と連携してプロジェクトを進めるためのコミュニケーション力

・予測モデル・最適化アルゴリズムの設計・実装経験
・画像や動画データを活用したプロジェクト経験
・位置情報データを活用したプロジェクト経験
・生成AIやLLMを活用したプロジェクト経験
・MLOpsやデータ基盤の設計・構築経験
・Airflow, dbtなどのオーケストレーションやETLツールの利用経験
・クラウドプラットフォーム（GCP / AWS等）での本番環境の構築・運用経験
・モビリティ分野での業務経験