【データサイエンティスト】GO株式会社の求人/転職/採用情報(ITエンジニア) #21746

GO株式会社

【研究開発（R＆D）】CVエンジニア／深層学習を中心としたCV技術を活用／国内フルリモート可

  • 年間休日120日以上
  • 残業少なめ
  • 服装自由
  • フレックス制
  • 外国籍の方も活躍中
  • 年俸制導入
年収
600～1,200万円
働き方
フルリモート
最寄り駅
六本木一丁目駅 (東京都)
職種
データサイエンティスト

この求人を転職相談

仕事内容について

CV（コンピュータビジョン）エンジニアは、深層学習（Deep Learning）を中心としたCV技術を活用し、同社におけるさまざまなモビリティ事業に貢献するための研究開発やそのサービス実装を担当するポジションです。純粋な研究開発だけではなく、それを実際のサービスに落とし込むところまで広く技術・興味を持っている方を同社は求めています。

＜具体的な業務内容＞
・CV分野における要素技術の研究開発（ドライブレコーダ映像等における物体認識、ドライバ行動認識、3次元空間認識、SLAM/SfMなど）
・開発したCV技術の実サービスへの実装、運用
・プロジェクトに応じた効率的なデータ収集、アノテーション方法の設計

＜CV技術が支える事業の例＞
・DRIVE CHART
https://drive-chart.com/

・空間情報プロジェクト
https://mo-t.com/news/pr/2022/05/10/5gbjx1pgcoftwipizhkvt8/

＜解決したい課題＞
CV技術によるプロジェクト貢献（以下は具体例）
・エッジデバイス（ドラレコ）でのリアルタイム物体検出
・ドラレコ映像からのドライバ状態推定 ・道路標識に代表される多クラス、不均衡なデータセットでの効果的な学習
・車両走行空間の3次元認識

【仕事の特色】
＜企業の魅力＞
■参考記事
・事業力＆技術力の両輪で生み出す、“移動の未来”へつなげる「モビリティ×CV」テクノロジー
https://now.mo-t.com/n/nbfdf838afbb8?gs=8f50c77c9ca9

■参考サイト
・GO Inc. Entrance Book for Engineer （まずはじめに知っていただきたい情報がまとまっています）
https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Entrance-Book-for-Engineer-e3e916579fc64696bef64488f4c7e73c

・MOT Lab（同社のエンジニアが技術情報を紹介するブログ）
https://lab.mo-t.com/blog/tag/AI

・GO ON（同社の人や組織、事業について知れるブログ）
https://now.mo-t.com/

・ライフもキャリアも充実。全国どこからでも勤務できる「オフィスフリー制度」とは
https://now.mo-t.com/n/nece2dde0c633

＜募集背景＞
GO Inc.では、次世代AIドラレコサービス「DRIVE CHART」や「道路情報の自動差分抽出プロジェクト」など高度なCV技術をコアとして社会課題を解決するためのプロジェクトを推進しています。
深層学習の登場によりCV技術は大きく飛躍しましたが、社会実装においては単なる既存技術の適用だけでは不十分なことがほとんどであり、それらの本質を深く理解し、自分たちの課題に合わせて改良していくことが不可欠です。
また、データ収集やアノテーションなどCVのモデル開発以外の部分も非常に重要です。
GO Inc.における既存プロジェクトの発展、また新たな可能性の模索に向け、CVの研究開発から実装、またその周辺も含めて一気通貫に推進できるCVエンジニアを求めています。

＜開発環境＞
・プログラミング言語：Python
・ライブラリ：PyTorch、TensorFlow、NumPy、pandas等（特に制約なし）
・計算機：主にAWSのEC2（一部オンプレGPUマシン）

＜配属予定チーム＞
CVエンジニアはサーバエンジニアやMLOpsエンジニア、アノテーションチーム等と協力しながらCV要素技術の研究開発とそのサービスへの実装を幅広く担当します。
サービス全体の設計や開発は他チームが実施しますが、その中で動作するCV機能の性能やコードの品質はCVエンジニアが責任を持ちます。
CVに対する専門性とエンジニアリング力の双方が高いレベルで求められるため、輪講形式での最新論文へのキャッチアップやDeNAとの共催での勉強会などを毎週実施しています。
また自己研鑽の推進のため工数面・金銭面でのサポートも実施しています。

必須条件

＜経験＞
・深層学習に関する3年以上の研究開発または実務経験、それに準ずる技術水準
・上記においてCV分野での独自モデル実装やスクラッチからの既存モデルの再現実装経験

＜仕事への姿勢＞
・技術のみにとらわれず、サービスの成功を第一に考えるマインドを持っている方
・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
・モビリティ領域の進化や社会貢献に共感する方
・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身につけられる方

この仕事で取り扱う技術

言語

Python

開発ツール

GitHub

Docker

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キャリアアドバイザーのおすすめポイント

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募集要項

募集職・職位
業界
  • IT・通信
  • インターネット/ソフトウェア/スマートフォンアプリ
歓迎要件

＜経験＞
・機械学習を利用したユーザ向けサービスでの、設計/開発/運用経験
・深層学習分野におけるOSSへの貢献実績
・CV分野における国際学術会議や論文誌等の発表実績
・Kaggle等のコンペプラットフォームにおける称号及びコンペでのメダル獲得経験
・GitHubを利用したチーム開発
・Dockerを利用した開発
・AWSやGCPなどのクラウドを利用したシステム開発

雇用形態

正社員

想定年収

600～1,200万円 （給与形態：年俸制）

■賞与・昇給
賞与：
昇給：査定：年2回

■募集職種の年収例

※スキル・経験によって相談に応じます

■給与・評価等備考
・給与：スキル・経験によって相談に応じます。

予定勤務地
東京都港区
就業時間
09:00～18:00  フレックスタイム制 
就業時間備考
■スーパーフレックスタイム制（コアタイム無し）
・労働時間を従業員の決定に委ねます。
・労働日の選択を認める制度ではないため、所定労働日は原則勤務
平均残業時間
10~30時間
年間休日
120日
服装
私服
リモート
ワーク

フルリモート

本ポジションはフルリモートワークOKです（ただし国内のみ）。出社日数の指定はございません。（参考記事：https://now.mo-t.com/n/nece2dde0c633）※会社より指定があった場合は、出社していただく必要がございます（入社日や退職日等）。

フレックス
あり
副業

可

福利厚生

■保険制度
健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険 / 通勤手当 / 慶弔休暇 / 年末年始 / 有給休暇

■制度
＜福利厚生制度＞
ジョブグレード制度、トライアルタクシー制度（月額1万円）、書籍購入制度、
技術カンファレンス参加費負担（国内外）、海外学会参加支援有り、
自己学習のためのクラウド利用支援有り、オフィスフリー制度、
リモートワーク環境有り、ウェルカムランチ制度、部活動制度、
周年記念イベント、カスタマーサクセス体験会、日帰りワーケーション

■福利厚生備考
・トライアルタクシー制度（月額1万円）：タクシーを知るために乗車運賃を会社が支給（1回4,000円まで）
・オフィスフリー制度：日本国内であればどこでも居住でき、遠隔地からの勤務が可能
　※ 開発系職種限定（エンジニア、PdM、デザイナー）
・部活動制度：異なるグループに所属する社員3名以上で活動する部活動に対して、部費の一部を会社が補助します。
・カスタマーサクセス体験会：アプリ利用者・タクシー事業者のリアルな声を聞くことができる体験会を定期的に開催しています。
・日帰りワーケーション：部署を超えたコミュニケーションを活性化する「日帰

休日休暇

■休日制度
週休2日制（土・日）、祝、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇、介護休暇

■休暇備考
・介護休暇：介護の必要な家族1人につき年間5日間

手当

交通費（上限5万円／月）、ニューノーマル手当（月額1万円）

GO株式会社の事業内容

タクシー事業者等に向けた配車システム提供などモビリティ関連事業

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  • 【研究開発（R＆D）】CVエンジニア／深層学習を中心としたCV技術を活用／国内フルリモート可
  • 年収600～1,200万円
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職種の説明

データサイエンティストの仕事は、企業が抱える膨大なデータを、統計学などを用いて構造化しながら整理し、そのデータを活かしてアクションを起こすために、解析結果を導きだすことです。 そのため、データを分析する手法について詳しく、ツールの操作に長けています。 データサイエンティストの求人をお探しの方は、ぜひ一度レバテックキャリアにご相談ください。


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中途での転職を考えている方へ

中途での転職の場合、給与や事業内容を重点的にチェックする方は多いと思いますが、より良い企業への転職を考えた際に注目すべきポイントは、「福利厚生の充実度」とも言われています。 各種手当や休暇、年金関連など確認すべき項目は多岐に渡りますが、最も確認すべきことはご自身が重要視すること（インセンティブ・教育制度・育児や介護休暇など）が福利厚生として位置づけられているかどうか。また、正社員・契約社員などご自身が希望する雇用形態で適応しているかの確認が重要となります。


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