【データアナリスト(プロダクトマネジメント本部)】社会インフラ創出など社会貢献性の高い事業内容/技術レベルの高い開発集団/スーパーフレックス/フルリモート

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年収

600万円〜1,200万円

勤務地

東京都

職種

データサイエンティスト

フレックス出勤・時差出勤
モダンな技術を採用
転勤なし
技術試験なし

求人情報

仕事内容

タクシー配車サービス『GO』に関するデータ分析に携わっていただきます。 GO株式会社ではエンドユーザーとタクシー事業者の双方から大量のデータを収集し、プロダクト改善や事業の意思決定に関わる分析を日々行っています。累計3,500万ダウンロードを超えるユーザーの行動データ等、1日に10億レコード規模のデータを扱うことができる環境は日本になかなかありません。 社内ではデータの生成・収集・加工をデータエンジニアと分業する体制が敷かれており、アナリストが本来の分析業務に集中できる環境が整っています。 プロダクトと事業に深く寄り添い、交通・社会課題の解決にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。 【業務詳細】 - タクシー配車サービスGO事業に関するデータ分析  -定量的な意思決定サポートおよび施策評価  -重要KPIの定量モニタリング  -課題の発見から提案までを主体的に行うプロダクト分析 【募集背景】 タクシー配車サービスGO事業のデータ分析需要の高まりに伴い、データアナリストの増員を図ります。 このポジションでは、事業の成長を支えるためのデータ分析とインサイト提供を強化します。 【本ポジションの魅力】 ・本ポジションのミッションは「データから得られる様々なインサイトを発信することでプロダクトや事業を正しい方向に導く」です。  - 単なるデータ分析ではなく、プロダクトや事業を”根幹から”見つめていくポジションで、組織からのプレゼンスも非常に高いです。 ・日本有数の動体データを扱っていただきます。  - 3,500万ダウンロードのユーザデータ・累計数億kmを超える走行データ(地球の円周の数百〜数千倍の走行データ)を抱えています。
仕事内容の変更範囲
当社の定める業務

必須条件

- データ分析の実務経験(3年以上) - SQLを利用した分析経験(3年以上)  - with句 / 各種JOIN / 各種集計関数 - PythonやRを利用した分析経験 - 分析 / 集計要件作成の経験 - 分析結果を踏まえプロダクト、業務を改善した経験 - BIツールの利用経験
求める人物像
・ロジカルに物事を考えることができる方 ・定例業務だけでなく、イレギュラーの業務も臨機応変に対応でき、楽しみながら仕事ができる方 ・周囲と円滑にコミュニケーションを取り業務を進めることができる方 ・自律的に業務を推進することができる方

歓迎要件

- BigQueryの利用経験 - Lookerの利用経験 - 機械学習 / 統計学の実務での利用経験

想定年収

600万円〜1,200万円(給与形態:月給制)
想定年収補足
・スキル・経験に応じて決定します ・月45時間分の固定残業手当を含む  ※管理監督者での採用の場合、固定残業手当の支給はありません ・成果連動一時金 年1回
賞与・昇給
昇給:2回

おすすめポイント

★社会貢献性の高い事業内容 GOのサービスは成長すればするほど社会インフラになっていくものばかりです。下記がGOの強みであり、社会インフラを作り上げる環境が整っております。 ・様々な自社サービスを展開しており、自社で鮮度の良いデータを、移動情報だけでなく、映像データも含めて収集できる ・サーバサイドだけでなく、ML、CVなど、いわゆるAIも含めた優秀なエンジニアがいて、社内で一気通貫に開発が行える。 ・データ活用の一適用先である地図業界と、MoTのエンジニアの間で意思疎通のための“通訳”をするための『地図』を分かっている人がいる。 【参考資料】 テックブログ:https://techblog.goinc.jp/ GOのエンジニア組織についてhttps://go-on.goinc.jp/n/ned199bbed1b4 ★経営方針の透明性とナレッジシェアの文化 GO株式会社では各々がオーナーシップを持って業務に当たれるように情報をオープンにすることを大切にしており、社内での情報共有についての取り組みも積極的におこなっております。 例えば、Weekly StandUpという取り組みでは、毎週金曜夕方、両代表が自ら進行しつつ、全社で情報共有の場を設けています(オンラインにて実施) また、取締役、本部長などが参加する会議(経営会議のような位置づけ)についての議事録は毎週全社にSlackで公開され、“今会社で何が議論されているのか”を可視化して共有することを行っております。 「技術を無料で使う代わりに、みんなで技術や知恵を持ち寄ろう」というオープンソースなど、ナレッジシェアの取り組みも活発です。 ★柔軟な働き方が実現可能 コアタイムなしのスーパーフレックス(健康管理の観点から6:00-22:00の間での勤務を推奨) 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なオフィスフリー制度(開発系職種限定:エンジニア、PdM、デザイナー) リモートワーク・オフィス出社は自由に選択可能(チームごとに一定のルールあり) 【参考資料】 働く環境:https://goinc.jp/career/environment

ポジション

職種
・データサイエンティスト

配属先

部署の特徴・業務環境
【所属組織】 - 人数: 人数:データインテリジェンス部全体で25名、そのうちデータアナリストは10名 - 役割:プロダクトマネージャーや開発チームと連携し、タクシー配車サービスGO事業のデータ分析を担当。データ分析を通じて意思決定をサポートし、施策評価やプロダクトの改善に貢献します。 - カルチャー:データドリブンなアプローチを重視し、俯瞰的な視点とコミュニケーションを大切にします。 - 仕事の進め方:プロジェクトごとにチームを編成し、プロダクトマネジメント本部と緊密に連携。企画・設計から効果分析まで担当し、定期的なミーティングで進捗確認を行い、データチェックや分析結果のレビューを実施します。

開発環境

開発言語
Python
DB・DWH
BigQuery

雇用形態

正社員

勤務形態

フレックスタイム制
就業時間補足
・スーパーフレックスタイム制:労働時間を従業員の決定に委ねる。(コアタイムなし) ・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。
所定労働時間
7時間45分

残業時間

固定残業時間
月45時間

予定勤務地

〒106-0041 東京都港区麻布台1丁目3-1麻布台ヒルズ森JPタワー 23F
転勤の有無
なし

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

制度

職場環境補足
・スーパーフレックスタイム制:労働時間を従業員の決定に委ねる。(コアタイムなし) 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。

休日・休暇

土日祝休み、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇
育児・介護
介護休暇
育児・介護補足
・子の看護等休暇(小学3年生修了までの子について、1人につき年間5日間。時間単位での取得も可能)

諸手当

残業手当、通勤手当、リモートワーク手当
諸手当補足
・ニューノーマル手当(月額1万円) ・児童手当(1人につき5千円/月、3人目から1万円/月) ・児童手当(1人につき5千円/月、3人目から1万円/月)

その他

書籍購入補助制度、服装自由
その他補足
・トライアルタクシー制度(上限合計1万円/月)  ※タクシーを知ることを目的とし、業務外でのタクシー乗車費用を会社が一部補助 ・ウェルカムランチ制度 ・部活動制度 ・私服勤務OK

選考情報

選考内容

選考情報
・面接 2回 ・リファレンスチェックあり
選考情報補足
1. 書類選考 2. 一次面接 3. リファレンスチェック └最終面接の調整と並行してリファレンスチェックを実施します。過去実績や得手不得手についてヒアリングした上で最終面接を実施することで、より精度高くGO Inc.とのミスマッチを減らし、入社後の働きやすさ向上を目的として取り入れています。 4. 最終選考

GO株式会社の企業情報

企業について

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

会社情報

企業名
GO株式会社
企業理念
「移動で人を幸せに。」 かつてみんなと同じであることが良いとされた時代があった。 定時出社、大量輸送、みんなが世の中の形に合わせて生きてきた。 しかし時代は変わりつつあり、ひとりひとりの価値感に合わせて社会が形を変えていく必要がある。 どんな時代もヒトは移動し、モノは移動し、その移動量がわたしたちの豊かさを示してきた。 ヒトの移動、モノの移動。言い換えればそれは人々の暮らしを豊かにする価値の移動。 わたしたちはそれぞれの形に合わせて移動を最適化し、豊かに届けたい。 都市化による交通渋滞、交通事故。過疎化による公共交通の空白地帯。 そんな交通不全な状態も、まだまだ解決されていない。 いつの時代も、移動を進化させてきたのはテクノロジーの力だ。 これまで人類は素材や動力の技術革新で、輸送のスピードと量を向上させてきた。 さらにこれからは、データを活用し、ひとりひとりのニーズに最適化していく必要がある。 そして移動したいヒトやモノ、移動の提供に携わる全てのヒトやモノが、共に安心・安全に移動できる世界を、 つくりたい。 目指そう。ストレスのない、もっとやさしい未来を。 移動で人を幸せに。
Webサイト
設立年月日
1977年08月
本社所在地
〒106-0041 東京都港区麻布台1丁目3-1麻布台ヒルズ森JPタワー 23F
資本金
1億円
売上高
15億4400万円
従業員100名以上
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GO株式会社の募集中の求人

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GO株式会社

Webプロダクトエンジニア_GO BUSINESS

■必須条件

以下をすべて満たす方 * 3年以上の、WebアプリケーションおよびそのバックエンドAPIサーバの開発・運用経験 * JavaScript/TypeScriptおよびReactを用いたフロントエンドの開発経験 * システムの要件定義から仕様設計、開発、テストの経験 * エンジニア・非エンジニア含めたチーム開発の経験 * GitHubなどを用いたチーム開発の経験

800万円〜1,200万円

サーバーサイドエンジニア, フロントエンドエンジニア

GO株式会社

DBRE_技術戦略部

■必須条件

* MySQLまたはPostgreSQLの本番環境での3年以上の運用経験 * AWSまたはGCPにおけるマネージドDB(Aurora、Cloud SQLなど)の運用経験 * 何らかのプログラミング言語によるアプリケーション開発経験

900万円〜1,200万円

データベースエンジニア

GO株式会社

【プロダクトマネージャー(オープン)】社会インフラ創出など社会貢献性の高い事業内容/技術レベルの高い開発集団/スーパーフレックス/フルリモート

■必須条件

・プロダクトマネージャー 、エンジニア、デザイナー、リサーチャー、データーアナリスト、事業開発、マーケティングなどのポジションで、Webシステムやアプリなどのソフトウェアプロダクトまたはハードウェアプロダクトの開発に携わった経験(目安3年以上) ・課題を発見し、その課題を解決するための仮説の立案と、プロダクト戦略や機能、施策への落とし込みを行う能力 ・ステークホルダーのあらゆる意見に真摯に耳を傾けながら、担当プロダクトのあるべき姿を考え尽くせる胆力とバランス感覚 ・プロダクト開発を推進していく高いコミュニケーション能力とリーダーシップ ・困難に直面しても絶対に諦めず、「妥協案」ではなく「正しく前に進む方法」を考え、結果を出せるオーナーシップ

600万円〜1,200万円

プロダクトマネージャー(PdM)

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株式会社オージス総研

(東京)データサイエンティスト

■必須条件

・Pythonを用いたデータ分析の実務経験(目安3年以上) ・SnowflakeもしくはDatabricksなどのクラウドデータ基盤に格納されたデータを対象に、 ・データ抽出・加工・分析を行った経験(クラウドデータ基盤自体の設計・構築・運用経験は問いません) ・データ分析案件において一部でも分析設計や要件整理に関与した経験

570万円〜930万円

データサイエンティスト

サイバーエージェントグループ

【価格エージェント】データサイエンティスト

■必須条件

・Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の 実務経験(目安:3年以上) ・SQLを用いたデータ抽出・加工の経験 ・統計学・機械学習に関する体系的な知識と実装経験 ・モデル設計から検証・改善までを一貫して担った経験

504万円〜1,500万円

データサイエンティスト

サイバーエージェントグループ

【価格エージェント】PdM/データサイエンティスト

■必須条件

・Pythonを用いたデータ分析・統計モデリングの実務経験 ・SQLを用いたデータ抽出・加工・分析経験 ・事業課題を理解し、課題設定・分析設計・KPI設計・効果検証まで一気通貫で推進した経験 ・分析結果や技術的論点を構造化し、社内外の関係者との合意形成や意思決定につなげた経験 ・職種の境界を越えて、ビジネス・プロダクト・分析の複数領域を横断してプロジェクトを前進させた経験

504万円〜1,500万円

データサイエンティスト, プロダクトマネージャー(PdM)

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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