年収

600万円〜1,200万円

勤務地

東京都

職務内容

仕事概要
配車アプリ『GO』(https://go.goinc.jp/)を支えるデータサイエンティストとして、顧客満足度の向上とドライバーの収益最大化などの配車事業の根幹となる課題に対して、アルゴリズム開発や改善、各種施策の効果検証を担っていただきます。データ分析を通じてビジネス課題を発見し、機械学習や数理モデルを活用したシステムの設計·開発から実装、評価までを一貫して担当することで、事業成長に直接的に貢献する重要な役割です。

<業務内容>
·データ分析に基づく施策立案と意思決定支援:データ分析を通じてビジネス上の課題を発見し、機能改善や新規機能開発などの施策を立案することで、事業の意思決定を支援します。
·コアアルゴリズムの設計·開発·運用:配車ロジック、移動時間予測(ETA)、料金設定(プライシング)など、事業の根幹となるシステムのアルゴリズムを設計·開発し、その継続的な改善と運用を担います。
·施策の効果検証とモニタリング:A/Bテストの実験デザインから実装、評価までを行い、開発した機能やアルゴリズム変更の効果を科学的に検証します。また、KPIを設計·分析し、事業の状況を可視化·評価します。

<募集背景>
私たちのサービスは日々拡大しており、それに伴いデータサイエンスで解決すべき課題も複雑化·高度化しています。気候変動やインバウンド観光客の急増といった社会の変化に対応し、より快適で信頼性の高い移動インフラを提供するため、データとアルゴリズムの力をさらに強化する必要があります。事業のコアを進化させるというミッションを共に推進し、チームの能力を次のレベルへ引き上げていただける新たな仲間を募集します。

<解決したい課題>「なぜ特定の配車利用が増えないのか」「ユーザー体験と収益のバランスを最適化する価格戦略は何か」といった、事業の根幹に関わる課題

<本ポジションの魅力>
このポジションの最大の魅力は、自身の開発したアルゴリズムが数多くのユーザーとドライバーの体験に直接的なインパクトを与え、日本の移動インフラそのものを変革していく手応えを感じられる点です。データがサービスの品質に直結する環境で、自動運転という歴史的な転換点を見据えながら、最先端の技術で社会課題の解決に貢献できます。科学的なアプローチで事業価値の最大化を追求するカルチャーの中で、スキルを存分に発揮し成長できる
環境です。

<開発環境>
プログラミング言語:Python
ライブラリ:pandas,statsmodels, lightgbm
データベース:BigQuery
可視化:plotly,Kepler.gl, Looker,streamlit

<所属組織>
■アルゴリズムグループ:8名
事業部、PdM、エンジニアなどの担当者と連携しながら、課題発見や施策検討を行い、実サービスにおいて必要な機能追加や改善を推進します。

<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、アウトブ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と幅広くサボ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·アウトブ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、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』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.にはバ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、日帰リ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。

<会社の特徴>
1.国内最大級のタクシーアプリ「GO」
全国のタクシー会社と提携し、 ** 1都1道2府38県(※2025年時点) ** に展開
配車依頼から決済までスマホーつで完結
「AI予約」など独自機能で利便性向上

2.モビリティ業界のDX推進
タクシー·交通事業者に対し、業務効率化·配車最適化·デジタル決済などのソリューション提供
「GO Business」など法人向けサービスも展開

3.テクノロジー企業としての開発力
アプリ開発力、ビッグデータ解析、AIアルゴリズムを活用し、ルート最適化·需給予測などを実現
KDDIグループと資本提携し、5G·loT連携も強化

4.自動運転·MaaS領域への参入
自動運転タクシーや次世代交通の実証実験にも積極的に参画
日本の都市交通の未来を担う存在として注目

5.ブランディングと広告戦略が巧み
著名人を起用したCM、交通広告などで「タクシー=GO」の認知向上
モビリティを「移動のUX(体験価値)」として捉えたマーケティング展開

企業名

GO株式会社

本社所在地

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

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

有給休暇（初年度は入社月に応じて最大10日※入社日に付与）,年末年始休暇,慶弔休暇,介護休暇（介護の必要な家族1人につき年間5日間）

情報更新日

2026/01/27

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

600万円〜1,200万円

リモートワーク

平均年齢

36歳

ポジションの魅力

社会インフラに直結するインパクト:
自身が開発したアルゴリズムが数千万人規模のユーザーとドライバーの移動体験に直接影響を与え、日本の移動インフラそのものを変革する手応えを得られます。
コアビジネスを担う希少ポジション:
配車ロジック・移動時間予測（ETA）・プライシングなど、サービスの根幹を支えるアルゴリズム設計・開発・運用を一気通貫で担えるポジションです。事業成長に直接貢献できる役割です。
自動運転・MaaSを見据えた最前線の環境:
自動運転タクシーや次世代交通の実証実験にも積極的に参画するGO株式会社において、歴史的転換期に向けた最先端技術開発に携わることができます。
科学的アプローチが根付く組織カルチャー:
A/Bテストの設計・実装・評価、KPI設計・分析など、データと科学的思考をもって意思決定を支援するカルチャーが浸透しており、データサイエンティストが主体的に活躍できる環境です。
充実した技術成長支援制度:
テックブログ・月次TechTalk配信・社内勉強会・学会発表など技術情報発信が活発なほか、「Engineer Challenge Week」として2週間を新技術習得に充てられる制度もあります。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験
pandas / statsmodels / LightGBM 等ライブラリの活用経験
BigQuery等のデータウェアハウスを用いたデータ処理経験
A/Bテストの設計・実装・評価の実務経験
ビジネス課題の発見・施策立案・効果検証の経験
数理モデルや機械学習を活用したシステム設計・開発経験

必須スキル（ソフト）

ビジネス課題を構造化する思考力:
データの背後にあるビジネス上の課題を自ら発見・定義し、解決策を論理的に立案できる力が求められます。
クロスファンクショナルな連携力:
事業部・PdM・エンジニアなど多様なステークホルダーと協力しながら施策を推進するため、円滑なコミュニケーションと調整力が必要です。
科学的・定量的な思考姿勢:
感覚ではなく、データと統計に基づいた仮説検証・意思決定を習慣的に行える姿勢が重視されます。
オーナーシップと主体的行動力:
「コトに向かう」カルチャーのもと、自らKPIを設計・モニタリングし、問題意識を持って課題解決に取り組む姿勢が求められます。
変化への適応力と学習意欲:
気候変動やインバウンド急増など社会環境の変化に対応しながら、アルゴリズムを継続的に改善・進化させる柔軟な思考と学び続ける姿勢が必要です。

歓迎スキル

配車・物流・交通領域の知見:
移動時間予測（ETA）、需給最適化、ルーティングなどモビリティ特有のドメイン知識があると、即戦力として活躍しやすい環境です。
プライシング・収益最適化の経験:
ダイナミックプライシングや収益最大化に関するモデリング・施策立案の経験がある方は、事業のコアアルゴリズム強化に直結した貢献が期待されます。
可視化・BIツールの活用経験:
Plotly・Kepler.gl・Looker・Streamlit等を用いたダッシュボード構築や分析結果の可視化・共有経験があると業務にスムーズに適応できます。
強化学習・オペレーションズリサーチの知識:
配車ロジック最適化など複雑な意思決定問題に対して、強化学習やOR手法を適用した経験がある方は特に歓迎されます。

この求人で得られるスキル

大規模リアルタイムデータを用いたアルゴリズム設計力:
全国数十万台規模のタクシーから収集されるリアルタイムデータを活用した配車ロジック・ETA・プライシングアルゴリズムの設計・改善スキルを実務の中で高められます。
A/Bテスト・実験設計の高度な実践力:
実サービスでのA/Bテスト設計から実装・統計的評価まで一気通貫で担うことで、因果推論や統計的検定の実践的スキルが磨かれます。
プロダクト開発サイクル全体への関与経験:
課題発見・施策立案・アルゴリズム実装・KPIモニタリングまで一貫して担当することで、データサイエンスをビジネスに結びつける総合的なスキルが身につきます。
モビリティ・MaaSドメインの専門知識:
自動運転・ライドシェア・次世代交通インフラという成長領域の最前線で、移動最適化に関する希少なドメイン知識を獲得できます。
社外発信・研究活動を通じた技術的プレゼンス向上:
情報処理学会などの学会発表やテックブログ執筆、TechTalk登壇などを通じて、業界内での技術的プレゼンスを高める機会が得られます。

キャリアマップ

現在
シニアデータサイエンティスト配車ロジック・ETA・プライシング等のコアアルゴリズムを主導し、複数施策を同時推進できるリードレベルへ成長するステップです。A/Bテスト設計や効果検証でのオーナーシップを高めます。
テクニカルリード／アルゴリズムスペシャリスト特定ドメイン（配車最適化・需給予測・プライシング等）の技術専門家として、アーキテクチャ設計や新規アルゴリズム研究を主導します。学会発表や対外的な技術発信でも存在感を発揮できます。
アルゴリズムグループマネージャー 8名規模のアルゴリズムグループを率いるマネジメントポジションです。事業部・PdM・エンジニアとの連携を統括し、チームのアウトプット最大化に責任を持ちます。
プロダクト責任者（PdM）／ML Platform責任者データサイエンスの知見を活かしてプロダクト全体の方向性を担うPdMや、ML基盤の整備・推進を担うプラットフォーム責任者へのキャリア展開も視野に入ります。
上場後のエグゼクティブ・社外展開上場準備中の同社において、IPO後のグロースフェーズを担うCDO（最高データ責任者）や、新規事業・グループ会社でのデータ組織立ち上げリーダーとしての道も開けます。

AI 口コミまとめ

GO株式会社は口コミサイトの集計データによると平均満足度はおおむね3.4〜3.9点程度で評価されており、年収水準や働き方の柔軟性に対してポジティブな評価が目立ちます。口コミサイトの集計データでは平均年収は約690〜787万円前後とされており、特にエンジニア・スペシャリスト職では高水準の報酬が得られる傾向があります。リモートワークとフレックス制の活用により、子育て世代を含む多様な働き方ができる点が高く評価されています。一方で、評価制度の透明性や組織運営に関してはばらつきのある口コミも見受けられます。

【ポジティブな評価】
1. 年収・報酬水準：口コミサイトの集計データによれば、年俸制を採用しており報酬水準は業界平均と比べて高めとの評価が多く、AI・データサイエンス領域のスペシャリストでは年収1,000万円超のオファーも確認されています。
2. 働き方の柔軟性：コアタイムなしのフレックスタイム制とハイブリッド勤務が整備されており、「スーパーフレックス×リモート中心で働き方の自由度が高い」という声が多く見られます。開発職はオフィスフリー制度によ...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り447文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。

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