掲載データをもとに当社が整理したものです。選考の通りやすさや社風は、担当にお尋ねください。
位置情報・人流分析に特化したテクノロジー企業。東大発の高度な技術を基に、人流ビッグデータの処理・分析・可視化、AI予測、測位信号セキュリティ、衛星利用、IoTソリューションを提供。xPop等のサービスを通じ、国内外の不動産、スマートシティ、交通分野で課題解決に貢献している。
位置情報・人流分析に特化したテクノロジー企業。東大発の高度な技術を基に、人流ビッグデータの処理・分析・可視化、AI予測、測位信号セキュリティ、衛星利用、IoTソリューションを提供。xPop等のサービスを通じ、国内外の不動産、スマートシティ、交通分野で課題解決に貢献している。
休日・休暇
事業フェーズ・仕事の性質
業界（大分類）
システム・技術領域
■仕事概要
LocationMindは、東京大学発の空間情報工学をバックグラウンドに、陸・海・人すべての領域を横断するRWAI (Real World AI) の構築、および社会課題の解消を目指すスタートアップです。
私たちは最新技術・マクロトレンド、社会課題、顧客が直面している課題から発想して、都市・道路・車両・船舶・衛星といった物理世界のインフラを再定義する「課題解決のパートナー」です。現実世界の構造を解き明かし、継続的な意思決定や社会運営を可能にするシステムを社会に実装していきます。
■業務内容
【分析・モデリング】 機械学習モデルを活用した予測モデルを、多様な移動体の分析向けに開発する。（例：人流予測、交通需要予測、店舗の商圏分析モデリングなど）
【データアセスメント】 複数のベンダーから提供される移動体の地理空間データを評価・比較し、データ調達プロセスを支援する。（分析要件を満たすデータの品質・カバレッジ評価）
【ソリューション開発】 当社プロダクトやサービスおよび関連するプロジェクトでの利用を目的とした、移動体の地理空間データ処理ソリューションを設計・開発する。
ビジネス課題のヒアリングから、分析アプローチの設計、データ抽出・加工、インサイト抽出、レポート・ダッシュボード作成までの一連の分析業務を主導する。
上記に関するドキュメントの作成
■業務詳細
クラウド環境(AWS) における位置情報・地理空間データ分析を行なう。
地図データと交通ネットワークデータを処理し、移動体のデータ処理を効率化する。
プロダクトを開発するエンジニアやコンサルタントとの連携のもと、プロジェクト開発を推進するための効果的なコミュニケーションをとる。
抽出したデータインサイトを可視化（BIツール等を活用）し、事業部門や顧客の意思決定を直接的に支援する。※スケーラブルなパイプライン構築やCI/CD環境構築にも、データエンジニアとして、クラウドインフラエンジニアらと連携して進めることもできます。
■入社後にまずお任せしたいこと
既存の処理資産の学習と、それらを活用しての実装
当社が保有する多様な位置情報データの特性理解と、現在進行中の分析プロジェクト・予測モデリングへの参画
■ポジションの魅力
◇未踏のビッグデータに触れる圧倒的な面白さ
通信キャリアやアプリなどから得られるペタバイト級の「移動体・位置情報ビッグデータ」を自由に探索し、高度な分析手法を試すことができる、データ分析エンジニアにとって非常にエキサイティングな環境です。
◇地理情報という社会的インパクトのある分野
LocationMindでは、地理情報システム (GIS) やデータ解析を活用したプロダクトを開発しており、都市計画、防災、交通、マーケティングなど、社会に貢献できるサービスを提供しています。
◇多様なチームでの協働
デザイナーだけでなく、プロダクト開発エンジニア、データエンジニア、コンサルタントと密接に連携しながら、全体を見据えたデータ処理・分析やプロダクト開発に携われます。
◇多様なチームでの協働
デザイナーだけでなく、プロダクト開発エンジニア、データサイエンティスト、コンサルタントと密接に連携しながら、全体を見据えたデータ処理・分析やプロダクト開発に携われます。
◇ 高度なデータアーキテクチャ構築への挑戦ペタバイト級の大規模位置情報データを支えるデータ基盤の根幹に関わり、データベース設計やパフォーマンスチューニングの腕を存分に振るうことができる環境です。
ビジネス課題に対する分析設計、およびPythonやSQL等を用いた高度なデータ抽出・加工・集計・分析の実務経験。
機械学習（教師あり/なし学習）、統計解析を用いた予測モデル構築の実務経験。
移動体や時系列の大規模なrawデータの処理経験。
プログラミング言語: Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn等の分析ライブラリに習熟していること）、SQL
オペレーティングシステムとツール: Linux、Bash
GeoJSON Shapefile、OSM、PBFなどの空間データ形式に関する知識。
GISツール（QGIS等）の利用経験、または空間統計学の知識。
クラウド環境 (特にAWS) での作業経験 (S3、EC2、EKS EMR AWS Glue、Athena、RDSなどのサービスを含む)
Apache Sparkなどのビッグデータフレームワークの利用経験。
データウェアハウスとレイクハウスアーキテクチャに関する理解。
PostgreSQLなどの関係データベースおよび空間拡張機能(例:PostGIS、pgRouting) に関する経験。
BIツール（Tableau, Looker, QuickSight等）を用いたダッシュボード構築経験。
Kaggle等のデータ分析コンペティションでの実績、または関連分野での論文執筆・学会発表経験。
自律的にプロジェクト推進に何が必要かを考えて自走可能な方
新しい技術を学んでその技術を積極的にデータ処理・分析に活かすバイタリティのある方
ビッグデータを用いたデータ加工・集計・分析や、データ分析基盤の構築に興味のある方
複雑なデータ群から、ビジネス価値に直結する「インサイト（示唆）」を発見することに強い情熱を持てる方
LINEで相談する・応募する
フォーム入力も経歴書も不要です。「512:データ分析エンジニア（地理空間ビッグデータ分析）」について聞きたいとLINEで送っていただければ、担当（松岡）が直接お返事します。質問だけ・情報収集だけでもかまいません。
すでに友だちの方は②だけでかまいません（求人名が入った状態でLINEが開きます）。うまく開かないときは、LINEで ID @697nxhbt を検索してください。
「応募する」を押すと、転職支援サービスの申し込みフォームに進みます。企業へ直接応募するのではなく、担当エージェント（株式会社エージェントベスト）が企業へ推薦する形で選考が進みます。ご利用は無料です。
まだ転職を決めていない段階でもかまいません。経歴書のご用意は不要です。この求人の背景や求められている経験など、公開情報にないところからお話しします。
「電話で軽く話を聞きたい」は日程を決めずに、こちらから折り返す形です。ご希望の時間帯だけ伺います。
