フルリモートのデータアナリストの求人情報

■■ 募集背景 ■■ 株式会社ニーリーの「Park Direct事業」では、月極駐車場オンライン契約・顧客管理サービスの提供を通じて、月極駐車場の業務・サービスのDX推進だけではなく、これまでオンライン上に利用可能な形で存在していなかった駐車場データと車ユーザーデータのオンライン化を推進しています。 2019年に業界初でリリースしてからオンライン契約可能な駐車場の掲載台数を着実に積み上げてきており、３年連続No.1となっています。この業界トップの駐車場データと車ユーザーデータ基盤を活かし、モビリティプラットフォームとして今後カーライフがより充実するようなサービスやEV（電気自動車）を普及させるためのサービスを次々とリリースしていきます。 2023年5月に、データを用いてPark Direct事業を支えるチームとしてAnalyticsチームが発足し、データ分析基盤の整備を進めてきました。 データ分析基盤は2023年12月から運用を開始し、現在ではPark Direct事業にまつわる様々なデータが基盤に集約・整理され、分析可能な状態になっています。 それに伴い、Analyticsチームには多数のデータ抽出・分析依頼が寄せられており、各部署や経営の意思決定を支える役割を果たしています。 しかし、依頼を介して事業に貢献できている一方で、よりプロアクティブな「提案型」のデータ分析が不足しているという課題があります。 SQLや統計の知識があり、データ分析基盤上のデータ構造を正確に理解したアナリストが、ビジネスチームと密にコミュニケーションを取り事業課題を詳細に把握することで、ビジネスチームだけでは発見・解決が難しい課題を解決できると考えています。 提案型のデータ分析を強力に推進するために、1人目のデータアナリストを募集するに至りました。 ■■ 業務内容 ■■ Analyticsチームの主な業務内容は、事業や経営の意思決定を支援するためのデータ分析・可視化、必要なデータの収集・統合および自動化、データ分析の環境整備・民主化推進です。 その中でデータアナリストは「事業や経営の意思決定を支援するためのデータ分析・可視化」に集中的に対応します。 ■■ 本ポジションの魅力 ■■ データアナリストとしてPark Directのデータ分析・可視化を行うことの魅力として、次が挙げられます。 1. 分析のターゲットユーザーが複数存在する Park Directのサービスは駐車場の管理会社と駐車場ユーザーの双方に提供されているため、 　・to B: 不動産管理会社向け 　・to C: 駐車場ユーザー向け 　・to Inhouse: 自社向け という3方向の分析をする必要があります。特に、to B/to Cの両方の分析を行える環境は貴重ではないでしょうか。 2. 事業貢献のチャンスが多い 月極駐車場業界はデジタル化が始まって間もないため、データ分析のブルーオーシャンです。これからデータに基づく最適化を進める局面にあり、シンプルなデータ分析でも要点を押さえれば大きな効果を生み出すことができます。 既にデジタル化が進んでいる業界とは異なり、効果を生み出しやすい点が大きな魅力です。 3. 保有しているデータがユニーク ニーリーは「駐車場の賃料・区画・位置データ」「車両データ」「駐車場ユーザーのデモグラフィックデータ」といった、電子化に非常に手間のかかるデータの電子化を率先して進めてきました。 社内のデータ分析基盤には、それらのデータに加え、Park Direct事業にまつわるユニークなデータが集約・整理され、分析可能な状態になっています。 サイト上の行動データのような一般的なWebサービスでも扱うデータに加え、上述のようなリアルワールドデータがあり、アナリストにとってワクワクする環境だと思います。 4. 部署・領域を横断した取り組みが可能 Analyticsチームは、様々な文脈で他部署と連携しています。例えば「データによる業務効率化・意思決定支援」という文脈では、経営企画・事業企画・営業・マーケティング・クライアントサクセス・カスタマーサクセスといったビジネス部署と連携しています。 また、「アプリケーション上でのデータ活用」という文脈では、機能開発チーム・SREチーム・デザインチームと日々密にコミュニケーションを取っています。 部署・領域を横断して他メンバーと協業する機会が豊富なため、自チームだけでは解決し難い大きな課題に挑戦できます。 また、技術的にも領域を越境することは開発組織としても推奨しています。「ロールを進化させる」というキーワードのもと、肩書や役割にとらわれることなくチャレンジをしています。データアナリストというポジションではありますが、アナリティクスエンジニアやデータエンジニアの領域にもチャレンジし、自らのロールを拡大していただければと思います。 ■■ 具体的な業務内容 ■■ ・データ利用者と連携してのKPI定義・可視化・レポーティング ・データ分析に基づく業務改善や施策の提案 ・施策の効果やKPI変動要因の解析 ・アドホックなデータ集計依頼の対応 ・データ分析スキル (主にSQL) の民主化 ・予測・レコメンデーション ■■ 技術環境 ■■ ・DWH・データベース: BigQuery, Aurora (PostgreSQL), DynamoDB ・BIツール: Redash, Looker Studio ・ETLツール: trocco ・バックエンド：Python (Django) ・フロントエンド：TypeScript, Angular, React ・インフラ：AWS/GCP ・ミドルウェア：Redis, Nginx ・モニタリング：CloudWatch, Datadog ・CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理：JIRA ・品質保証：Autify ・チャット：Slack ・ナレッジツール：Confluence ■■ 一緒に解決していきたい課題 ■■ ・ビジネスチームとデータアナリストの連携を強化し、依頼ベースでなく提案ベースでデータに基づく業務改善や施策を実施できるようにする ・KPI変動要因の解析プロセスの迅速化 ・データ分析・集計依頼への対応キャパシティの増強 ・事業や経営に関するKPIの集計定義の統一・明文化 ■■ 組織体制 ■■ Analyticsチーム 　- 社員2名 　- 業務委託メンバー1名 　- 副業メンバー1名 ※Analyticsチームの取り組みについては、以下のnoteもご覧ください。 データ分析の宝庫を前にして〜Analyticsチーム1年目の取り組み～ （https://note.nealle.com/n/n4ccdae85a1a4） 【改正職業安定法に基づく記載】 ・業務内容 雇入れ直後：上記記載の通り 変更の範囲：自社事業の推進および付随するすべての業務 ・就業場所 雇入れ直後：本社・自宅・その他会社指定場所 変更の範囲：本社・自宅・その他会社指定場所

『タウンWiFi byGMO』をはじめとして、弊社で開発するさまざまなtoCアプリのデータ分析・データ基盤構築を行なっていただきます。 アプリの改善施策をメンバーが作成する際、その精度を上げるために定量面からサポートをお願いします。ユーザーの声やこれがやりたいというメンバーの思いがもちろん大事なのですが、そのアイディアの精度を高めるためorアイディアを生みやすくするためにユーザーの行動データの分析が必須だと考えています。 ユーザーのドロップ率や、よく見られている機能、その機能の使われ方など、アプリで取得しているログを解析して、データの観点でサービスを把握することがプロダクトを良くする第一歩です。 それをデータアナリストにやってもらえると、他のメンバーが出す施策へのデータ面からのアドバイスや、プロダクトをよくするために有用になるデータの提供ができ、プロダクトを良くするためのデータドリブンな意思決定ができるので、大変助かります。 また、リリース前にどういうテストを実施すると効果が測定できるかを考え、リリース後に効果測定を実施することで、自分たちの仮説があっていたかが検証され、さらなる改善が行えますので、テスト設計や効果測定もお願いしたいです。 さらには、サービスのデータ面での現状や、リリースした効果が全員で共有できるようなダッシュボードの構築も行っていただきたいです。プロダクト作りにおいて、関係する全員が同じデータをみて、サービスの現状を知ることが非常に重要です。そのための基盤構築も非常に重要な業務の一つでして、そこへのリソースも優先的に割り振られています。 ▶︎ 会社紹介資料：https://speakerdeck.com/townwifi/31 ▶︎Wantedly：https://www.wantedly.com/projects/1235730

▼ベーシックについて ベーシックは「問題解決の集団として、情熱を妨げる世の中のあらゆる問題解決をやり抜き、多種多様な企業が強みに集中できる世界を創造する」をミッションに掲げ事業を展開するテクノロジーカンパニーです。 BtoB企業がマーケティングを行う上で直面している知識・環境・人員の不足の問題を解決するため、フォーム作成管理ツール「formrun」、日程調整ツール「bookrun」、BtoBマーケティングの効率化を実現する支援サービス「ferret」、BtoBマーケティングのオールインワンツール「ferret One」、BtoBマーケティングのコンサルティング支援サービス「ferretソリューション」、Webマーケティングメディア「ferretメディア」など、様々なサービスを展開しています。 ▼仕事内容 社内の自社サービスに蓄積されるユーザーデータを分析し、事業の成長に向けてデータ活用を進めていただくためのデータ人材を募集しています。 ■まずはここから 　実際のプロダクトデータをSQLを用いて扱っていただきながら、データベースの構造やデータの定義についてキャッチアップしていただきます。 ■ユーザー理解のための分析にトライ 　ユーザーの属性と、実際の利用傾向を掛け合わせて分析し「どんなユーザーが、どのようにサービスを使っているのか？」を明らかにします。 ■ダッシュボードの作成・運用でレポーティングスキルを習得 　プロダクト運用に欠かせないKPIをモニタリングするダッシュボードの構築・改善を通じてレポーティングスキルを身につけていただきます。 ■そしてプロジェクト推進へ 　マーケティングやプロダクトといった他部署と連携しながらデータに基づいた意思決定を支援する役割を担えるようになっていただきます。 ※データ分析業務では以下のようなツールや言語を活用しています ・BigQuery：大規模データの抽出・加工・集計 ・Python / R：データ加工、可視化、統計分析、機械学習の実験 ・Tableau / Looker Studio：ダッシュボード作成や定常レポートの可視化 ・Google スプレッドシート：軽量なデータ検証や共有 ・生成AI：データ分析のコード補助、調査、仮説立案のブレインパートナーとして活用 ・Trocco：データ基盤整備のためのETLツールとして活用 ▼仕事の魅力 ◎ データの力でPLG SaaSのグロースに貢献する経験 国内ではまだ希少なPLG（Product Led Growth）型SaaSにおいて、プロダクトを通じてユーザーに価値を届けるグロース体験に関われます。ユーザー行動をもとにした課題発見や改善提案を通じて、プロダクト主導で成長するビジネスに分析で貢献するスキルを身につけていただけます。 ◎ ダイナミックな事業環境での仮説検証の実践 formrunは、ユーザーの行動がそのままプロダクト成長に直結するPLGモデルです。 「分析 → 気づき → 改善」のサイクルが高速に回る環境の中で、仮説検証を繰り返しながら成長する実感を得られます。数字だけでなく、ユーザーの声や行動をもとにしたプロダクト改善にも携われます。 ◎ 分析ツール・生成AIを活用したスキル習得 業務ではBigQueryやLooker、Python、Rなどの分析ツールに加え、ChatGPTなどの生成AIも積極活用しています。効率良く分析や調査、施策立案を進めながら、現場で求められる実践的なデータリテラシーとツールスキルを身につけることができます。 ◎プロダクト改善に直結するデータ分析経験 ユーザーの属性・行動・利用傾向といった多様なデータにアクセスでき、データに基づくプロダクト改善に携わる経験を積むことが可能です。単なる数値報告にとどまらず、「どう改善すればプロダクトがもっと使われるか」までを考える視点を養うことができます。

## 募集背景 主力のスキマバイトサービス「タイミー」は、リリースからわずか約6年で、ワーカー数1,100万人（※2025年4月時点）を突破し、導入事業者数180,000企業（※2025年4月時点）企業超という驚異的な成長を遂げました。しかしながら、私たちの目標はさらに高く、社会インフラとしての地位を確立することにあります。現在、労働人口のごく一部にしか利用されていないタイミーですが、その可能性は計り知れません。社会インフラとしての役割を果たすための挑戦は、これからが本番です。 この大きなビジョンを実現するためには、データが中心となる事業基盤の構築が不可欠です。私たちは、社内のデータ駆動型意思決定を推進し、ビジネス各方面に対し、データ分析を通した事業成長に貢献することを目標に掲げ、日々の取り組みを進めています。 現在、タイミーでは、これらの目標を達成し、スポットワークを新しい社会インフラにしていくための核となる、シニアデータアナリストを募集しています。 ## 業務内容 当社のデータアナリティクス部門で、シニアデータアナリストとしてご活躍いただきます。本ポジションでは、事業部、プロダクトチーム、マーケティングチームと密接に連携し、サービスデータ、広告データ、SFA・CRMデータ、自社アンケート結果など、多岐にわたるデータの分析を行います。分析から得られたインサイトを元に、各ステークホルダーを巻き込み、各プロジェクトの意思決定をリードする役割を担っていただきます。 * 事業課題の特定やサービス改善のためのログデータ分析 * 分析を通した将来傾向の予測 * アンケートデータ、定性データの分析 * A/Bテストを含む効果検証の設計、検証業務 * 因果推論および因果探索手法を通したビジネスレバーの同定 ### 組織構成 以下3つのユニットで構成されており、様々なバックグラウンドを持つメンバーが3ユニット合計で20名所属しております。 * プロダクトアナリティクス ユニット（プロダクトの機能開発に関わる分析をするチーム） * マーケティングアナリティクスユニット（マーケティングに関わる分析をするチーム） * ビジネスアナリティクスユニット（経営や事業活動に関わる分析をするチーム） ※配属後のユニット間の異動あり <プロダクトアナリティクス> ToB、ToC問わず、サービスユーザーに新たな価値を届けるために、どのようなオポチュニティがあるのか、データ分析から得られた示唆を元に提案、ディスカッションする役割をお任せします。 <マーケティング＆ビジネスアナリティクス> 現在の事業課題の特定だけでなく、将来起こりうる問題の予測を行い、その問題解決に必要なことを、関係部署や意思決定者に伴走する形でリードしていただきます。

## 事業内容 当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、スキマバイトアプリ「タイミー」などの事業を展開しております。 近年、少子高齢化に伴い、労働に従事する人口の不足が深刻化し、それと同時に働き手に対する負荷が大きくなっています。 当社が提供している「タイミー」は、人手不足の解消や職場環境の改善など、企業が抱える「人」に関する経営課題を解決することができます。 また、人々の働き方を根底から変え、従来のアルバイトや派遣業界が抱えていた課題を解決し、一人一人が好きな時に働き、様々な仕事を経験することで人生の可能性を広げ、自分の時間をより豊かにできる世界を目指します。 サービスリリースから約6年経過した現在、 ・ワーカー数 1,190万人 ※2025年7月時点 ・導入事業者数 200,000社 ※2025年7月時点 ・導入事業所数 392,000万拠点 ※2025年7月時点 を突破しました。 今後は、スポットワークをさらに世の中に広げることで国内の労働市場における課題を解決することを主軸としつつ、「はたらく」に留まらない多様なアプローチで、「一人ひとりの時間を豊かに」する挑戦を続けていきます。 採用特設LP <https://corp.timee.co.jp/special-recruit/> 会社説明動画 <https://youtu.be/0JzkjwqK4Vg> ## 募集背景 主力のスキマバイトサービス「タイミー」は、リリースからわずか約6年で、ワーカー数1,190万人（※2025年7月時点）を突破し、導入事業者数200,000社 （※2025年7月時点）企業超という驚異的な成長を遂げました。しかしながら、私たちの目標はさらに高く、社会インフラとしての地位を確立することにあります。現在、労働人口のごく一部にしか利用されていないタイミーですが、その可能性は計り知れません。社会インフラとしての役割を果たすための挑戦は、これからが本番です。 この大きなビジョンを実現するためには、データが中心となる事業基盤の構築が不可欠です。私たちは、社内のデータ駆動型意思決定を推進し、ビジネス各方面に対し、データ分析を通した事業成長に貢献することを目標に掲げ、日々の取り組みを進めています。 現在、タイミーでは、これらの目標を達成し、スポットワークを新しい社会インフラにしていくための核となる、シニアデータアナリストを募集しています。 ## 業務内容 当社のデータアナリティクス部門で、シニアデータアナリストとしてご活躍いただきます。本ポジションでは、事業部、プロダクトチーム、マーケティングチームと密接に連携し、サービスデータ、広告データ、SFA・CRMデータ、自社アンケート結果など、多岐にわたるデータの分析を行います。分析から得られたインサイトを元に、各ステークホルダーを巻き込み、各プロジェクトの意思決定をリードする役割を担っていただきます。 * 事業課題の特定やサービス改善のためのログデータ分析 * 分析を通した将来傾向の予測 * アンケートデータ、定性データの分析 * A/Bテストを含む効果検証の設計、検証業務 * 因果推論および因果探索手法を通したビジネスレバーの同定 ### 組織構成 以下3つのユニットで構成されており、様々なバックグラウンドを持つメンバーが3ユニット合計で20名所属しております。 * プロダクトアナリティクス ユニット（プロダクトの機能開発に関わる分析をするチーム） * マーケティングアナリティクスユニット（マーケティングに関わる分析をするチーム） * ビジネスアナリティクスユニット（経営や事業活動に関わる分析をするチーム） ※配属後のユニット間の異動あり <プロダクトアナリティクス> ToB、ToC問わず、サービスユーザーに新たな価値を届けるために、どのようなオポチュニティがあるのか、データ分析から得られた示唆を元に提案、ディスカッションする役割をお任せします。 <マーケティング＆ビジネスアナリティクス> 現在の事業課題の特定だけでなく、将来起こりうる問題の予測を行い、その問題解決に必要なことを、関係部署や意思決定者に伴走する形でリードしていただきます。 ## 扱っているデータ * アプリユーザーのアクセスログ * 募集内容やマッチングに関する各種データ * 地理空間データ * レビュー情報や評価データ * 広告データ * カスタマーサポートへの問い合わせデータ * SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ * アンケートやサーベイデータ * 人事データ ## データアナリティクス部の特徴 * 向上心のあるメンバーが多く、データアナリティクス部全体で週に約2〜3回の勉強会が実施されています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。 ※参考記事：[データアナリストの勉強会をご紹介します！](https://tech.timee.co.jp/entry/2023/09/20/144453) * 一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。※TDE10の取り組みについては[こちら](https://product-recruit.timee.co.jp/tde10)を参照ください * フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 * 心理的安全性が高い組織を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。 ※参考記事：[心理的安全性の勉強会を開催しました](https://tech.timee.co.jp/entry/2023/02/02/105555) * データ基盤上に、データウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。 * 経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、業務に対して非常に協力的です。 * 課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。 ## タイミーのデータアナリストとして働く魅力 * 会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、経営陣とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。 * サービス・組織が急成長しているフェーズであるため、多岐にわたり、数多くの分析のテーマが存在しています。 * ステークホルダーを巻き込み、データアナリスト主体で課題特定から分析、アクションの提案までを行うことが可能です。 * 社会貢献性の高いサービスであるため、社会的な課題に対して、いかに貢献できるサービスを作り上げていくかを考えながら、データアナリストとして働くことができます。 * 分析ツール、データ基盤が整備されているため、分析業務に集中することができます。 ## インタビュー記事 ## 採用要件 ### MUST * タイミーのビジョンやミッションへの共感 * SQLやPythonを使用して分析業務を行い、事業課題を解決したご経験 * 解くべき課題を設定し、課題に対する仮説を構築する能力 * データ基盤、DB、DWHに対する基本的な知識 * 特定分野（マーケティング、オペレーション、ファイナンスなど）の深い理解 * 推定や検定、線形モデルなど、統計についての知識（統計検定2級相当以上） * A/Bテスト、DID、傾向スコアマッチング、RDDなどの効果検証手法の理解 * チーム内外のメンバーと連携して、円滑に業務遂行を行うためのコミュニケーション能力 * 複数人での分析プロジェクトを推進したご経験 ### WANT * Looker、LookerStudio、Tableau、PowerBIなどのBIツールの利用経験 * DB、DWH、データマートの設計・構築のご経験 * 事業会社においてマーケティングの実務経験 * システム管理者としてSalesforceを設計、運用されたご経験 * KaggleやSignateなどの分析コンペで入賞された実績がある * 5名以上のメンバーをマネジメントしたご経験 ### 基礎能力・スタンス * 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 * 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 * 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 * 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方

### GOについて [ ](https://speakerdeck.com/mobilitytechnologies/about-go-inc) ### 仕事概要 GO Inc.の各種モビリティサービスを通じて発生した交通情報ビッグデータの活用を通じて、身近な交通を劇的に進化させるための仮説構築からデータ収集・分析・可視化・自動化などのデータによる意思決定プロセスの実行と、当社のデータについての戦略立案までをお任せします。 データ分析により、モビリティサービスの利用者と運び手への理解を深め、需要と供給に影響を与える施策を評価し、不確実性を適切に取り扱うことで事業の未来を予測する中心的な役割です。身近な交通の進化にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。 ### 業務内容 ・データドリブンなアプローチで、曖昧で困難なビジネス課題を解決する ・事業部門とのコミュニケーションにより、仮説を立て、分析の方向性を決める ・モデリング、分析、実験、シミュレーションなどのデータサイエンスの手法を実行する ・事業部門に分析内容を共有し、事業の方向性に対する決断をサポートする ### 募集背景 GO Inc.ではタクシーアプリ『GO』を中心に、モビリティ業界のデジタル化を推し進めています。 そのためには、モビリティを利用するユーザだけではなく、運行責任を負う事業者、実際に運転をするドライバー、法整備を進める政府・中央官公庁、課題に直面する地方自治体など、様々な関係者とともに、モビリティのあるべき姿を考え、そして実行に移していく必要があります。 決められた正解も無い中で、戦略レベルで何を描くべきか、戦術レベルで実行したことが効果があったのかについて、真正面から考えられるような分析スキルやビジネススキルを持った仲間を集めることが急務となっています。 ### 解決したい課題 ・長期的なユーザ行動のモデリングと推定 ・売上とコストをユーザレベルで管理するユニットエコノミクスの健全性評価と改善パラメータの推定 ・供給力不足に対する施策の効果量シミュレーション ・場所、時間帯、天候、タクシー利用意向などを考慮した顧客体験と継続・離脱の関係を明らかにする ### 本ポジションの魅力 ビジネス意志決定者と直接コミュニケーションを取りながら、自分の分析結果を使って、会社の根幹に関わる意思決定や製品の変化に携わることができます。 ### 開発環境 プログラミング言語：Python、R ライブラリ：pandas、statsmodels、lightgbm、pymc、econml、dowhy データベース：BigQuery 可視化：plotly、Kepler.gl、Looker ### 所属組織 AI技術開発部分析グループは4名体制です。 Lookerでの集計・可視化などの分析依頼については、プロダクトマネジメント本部 データインテリジェンス部が対応しています。 プロジェクトベースで進めたい新規機能案件や、シミュレーション、モデリングを伴う案件は、分析グループが担当し、事業責任者や渉外、マーケなどの担当者と一緒にプロジェクトベースで進行します。プロジェクトスケジュールは定式化されてはいないため、内容に応じてスケジュール調整しながら行っています。 また、分析グループでは「統計的因果推論」の技術に注目し、週1回の勉強会で積極的に知識のアップデートを図るなど、自己研鑽を欠かさないようにしています。 ### 応募資格 _■必須の経験／能力_ 以下すべての要件を満たす方 ・回帰・分類・クラスタリング手法を使用した分析業務の実務経験 ・SQL・Python・R 等を用いたアドホック分析・モデル作成・データ処理バッチの開発・運用の経験 ・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_ ・ユーザ定義関数やパフォーマンスチューニングなどの高度なSQLの利用経験 ・ABテストなどの効果検証の実務経験 ・機械学習を用いた静的データ・時系列データの予測・判定・分類システムの実務導入経験 ・ベイズモデリングや統計的因果推論など、不確実性や因果関係をモデル化する手法の実務経験 ・Tableau・Looker などBIツールの利用経験 ・マーケティング・営業・事業企画など非システム系部門に対する分析業務の実務経験 ・事業戦略立案に携わった経験 _■求める人物像_ ・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 ・「広い視野」と「長い視点」と「柔軟性」を持って自ら行動できる方 ・継続的に求められるスキル向上に努められる方 ・相手を尊重したコミュニケーションを取れる方 ### 組織風土 _■オンボーディング_ GO Inc.では入社いただいた皆様が、新しい環境でつまづくことなく、成長し活躍いただけるように、会社・事業・組織・人を知るプログラムを様々設けています。 業務ツールや社内ルールのオリエンテーションはもちろん、各事業責任者に直接事業について質問できる事業理解プログラム、実際にタクシーに搭載されている機器と配車の仕組みを目の前で体感するフィールドエンジニア体験会、両代表とのコミュニケーションを目的とした社長&会長と話す会、カスタマーサポートの最前線をリアルに体験するプログラム等、GOの多岐にわたる事業や組織を理解できるように構成されています。 配属先上長との1on1はもちろん、入社1ヶ月・3ヶ月のタイミングにおいては事業部担当のHRBPとの面談も実施します。インプット中心の1ヶ月目から、アウトプット中心にしつつ立ち上がりをスムーズにしていく3ヶ月目まで、配属先のトレーナーやメンター、HRBPと幅広くサポートできる環境を揃えています。 _■エンジニア組織風土_ エンジニア組織では、技術のインプット・アウトプットを積極的に行っています。 テックブログや、YouTubeでの月1回の[TechTalk配信](https://go-on.goinc.jp/n/n4bddf672b775) 、様々な社内勉強会、そしてiOSDCやDroidkaigi、技術書展等のスポンサー、情報処理学会など学会での発表等、幅広く技術情報発信に取り組んでいます。 また、エンジニアのスキルアップを促進するために『[Engineer Challenge Week](https://go-on.goinc.jp/n/n03e1ca85aacd)』という、2週間を新たな知識や技術の習得に充てることができる取り組みも行っています。 GO Inc.にはパパママ世代も多いことから、子育てをしながら働くエンジニア (<https://go-on.goinc.jp/n/nee1b68438747>) が多く、またオフィスフリー制度を活用して、地方から働くエンジニアもいます。 それぞれのライフスタイルに合った働き方をしながらチーム開発を行っているため、チームが集まるミーティングでは業務以外にも積極的に雑談の時間を設けたり、日帰りワーケーションでチーム外のメンバーとの交流を図ったりと、コミュニケーションを大事にします。 ### 参考記事 * [「データ分野で先駆者となり業界を牽引していく」会社の戦略策定の根幹を担うGOのデータアナリストとは](https://go-on.goinc.jp/n/n28c5be95ed69) * [Kaggle「Grandmaster」も在籍！ AI技術者たちの専門性追求を後押しするGOの自己研鑽カルチャー](https://go-on.goinc.jp/n/n2d2900d98332) * [GO TechTalk #26 GISや因果推論でビジネス課題を解決：GO Inc. データアナリストによる実践事例](https://techblog.goinc.jp/entry/2024/06/24/122428) * [タクシーアプリ『GO』の施策検証、因果推論が解決します #mot\_tech\_talk](https://lab.mo-t.com/blog/mot-online-techtalk-14) ### 参考サイト [GO Inc. Entrance Book for AI Engineer](https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-AI-Engineer-39ecce3c396044c2a0d8c8068d92dfab) [GO Tech Blog](https://techblog.goinc.jp/) （GO Inc.のエンジニアが技術情報を紹介するブログ） [GO-on](https://go-on.goinc.jp/)（GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ） [オフィスフリー制度](https://go-on.goinc.jp/n/nece2dde0c633)（全国どこからでも勤務できる制度） [トライアルタクシー制度](https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510) （タクシー乗車費用を会社が一部補助する制度） [Engineer Challenge Week](https://go-on.goinc.jp/n/n03e1ca85aacd)（半年に2週間、業務を離れてスキルアップに集中できるプログラム）