株式会社NearMeの機械学習エンジニア（モビリティサービス開発）の求人

会社概要

【シェア乗り×AIで「第4の公共交通機関」を創る】
NearMe（ニアミー）は、独自のAIを用いたルーティング最適化技術によって、「移動をシェアする」という新しい選択肢を提供しているテクノロジーカンパニーです。

■ 私たちのミッションと挑戦
『地域資産と人々のニーズをマッチングするプラットフォームを作る。』
タクシー業界が抱える低い実車率（約40%）という「もったいない」空きリソースと、空港や観光地の混雑、高齢化による移動手段の不足といった「移動の課題」を、AIテクノロジーによって結びつけています。

■ 主なサービスと実績
バスのような手軽さと、タクシーのようなドアツードアの快適さを両立させた「スマートシャトル」を展開。予約人数は既に50万人を突破しています。

• エアポートシャトル： 自宅から空港までを定額で結ぶサービス（羽田・成田・関西など全国9空港で展開中）
• 日常・観光利用： 街中タクシーの相乗り割引（最大50%OFF）や、観光用のジャンボタクシー貸切
• 地域インフラの最適化： 通勤・通学・通院・買い物など、人々の移動データを活用した持続可能な街づくりの支援

NearMeは単なる配車サービスではありません。移動データを活用し、将来的には地域住民の生活スタイルに合わせた都市開発までを見据えています。
移動のストレスをなくし、安全で快適なドアツードア移動が当たり前になる世界。そんな「新しい公共交通」を社会実装していくフェーズで、一緒に創り上げていただける方を探しております！

■業務内容

需要予測やオペレーション効率化など、モビリティサービス特有の課題に対して、機械学習を活用したプロダクト開発および研究開発に携わっていただきます。

単なるモデル開発にとどまらず、データ分析、アルゴリズム設計、システム実装を通じて、機械学習を実際のプロダクト価値へとつなげる役割を担っていただきます。

• 移動需要予測や業務最適化に関する機械学習モデルの設計・実装・評価・改善
• 機械学習モデルのプロダクト適用に向けたエンジニアリング（データパイプライン構築、推論環境構築、運用改善など）
• 実験設計および効果検証
• 機械学習モデルの継続的な運用・監視・改善
• TypeScript等を用いたWebアプリケーションおよび周辺システムの開発
• ユーザー行動や運行データの分析を通じたプロダクト改善提案
• 必要に応じたアルゴリズム設計や数理的アプローチによる課題解決
• オペレーターやカスタマーサポートなど現場メンバーからのフィードバックを活用した継続的な改善活動

機械学習、ソフトウェアエンジニアリング、データ分析を横断しながら、ユーザー価値と事業成果の向上に取り組んでいただきます。

■技術スタック

・言語・フレームワーク：TypeScript（Next.js, React）、Python、Rust
・データベース：MySQL、DynamoDB、BigQuery
・インフラ：AWS、Google Cloud（一部）、Azure（一部）、Kubernetes
・CI/CD・監視：GitHub Actions、OpenTelemetry
・その他、Slack、Notion、Figma、GitHub Copilot、Claude Code

• 機械学習領域を主軸にしつつ、Webのバックエンド開発の経験があり、どちらも広く技術を探求できる方
• 機械学習だけでなく、ソフトウェアエンジニアリングやプロダクト開発にも関心を持てる方
• 形式知だけでなく、仮説検証を繰り返しながら、データと実装の両面から課題解決に取り組める方
• 自ら学び、技術を深掘りできる意欲のある方

• Pythonによる開発経験
• Webアプリケーション開発経験（言語不問）
• 機械学習モデルの開発・評価・改善経験（実務・研究・個人開発を問わない）
• コンピュータサイエンスやアルゴリズムに関する基礎理解
• データ分析業務（探索、前処理、可視化など）の経験

• ベンチャー企業やメガベンチャーでのプロダクト開発経験
• 競技プログラミングやKaggleの参加経験
• 数理最適化の経験
• 時系列予測の経験
• 地理空間データの分析経験
• 機械学習の最新の論文のキャッチアップ経験
• AWS/GCP上でのML基盤運用経験
• Rust/Go/C++などのパフォーマンス志向な言語の経験
• OSS活動、技術発信経験（ブログ、Qiita/Zenn、GitHub等）