 職種Position |
技術職 (AI・データ)
R&D / Engineer /Technician (AI, Data) |
 会社概要Company profile |
弊社は「社会の意思決定を支援するための基盤となる、数理最適化プラットフォームを確立する。」をビジョンに掲げ、最適化計算を主とするソフトフェアを開発しています。
社会のインフラ・大規模で複雑な計画業務における最適化問題を上手く改変してハードウェアに伝える、というプロダクトです。
これまでの技術の発展と企業のDXの推進により、予測・分析までは行えるようになってきました。私たちは予測と分析を活用し計画に落とし込むフェーズまでをコンピュータで行えるようにすることで社会がよりコンピューティング能力を活用できるようになると考えています。
そのため最適化技術に特化した研究開発と、その技術を活用した意思決定支援のプラットフォーム開発に注力します。
Their vision is to "establish a mathematical optimization platform that will serve as the foundation for supporting decision-making in society," and they develop software that primarily performs optimization calculations.
Their product skillfully modifies optimization problems in social infrastructure and large-scale, complex planning work, and transmits them to the hardware.
Thanks to technological advances and the promotion of digital transformation in companies, it has become possible to perform predictions and analysis. They believe that society will be able to make better use of computing power by enabling computers to use predictions and analysis to create plans.
To that end, they will focus on research and development specializing in optimization technology, and on the development of a platform for decision-making support that utilizes that technology. |
 仕事内容Job description |
【業務概要】
企業との数理最適化に関する共同研究プロジェクトを担っていただきます。主にプロジェクトの技術コンサルティング及びプロジェクトの取りまとめをお任せします。
※Enterprise企業を中心としたPoCプロジェクトの推進をお任せします。
【業務詳細】
1.技術見解取りまとめ
2.プロジェクト計画書作成
3.プロジェクトデリバリー=数理モデルの構築・実装・レポート作成
※数理最適化の技術的な視点でのプロジェクトデリバリーだけに特化したプロジェクトマネジメント
4.次のプロジェクトにつなげるための積極的な提案
※リード案件の創出、初期面談、見積もりの作成などはビジネスサイドが担当
【これまでの共同研究実績】
・東邦ガス : エネルギー供給の制御
・豊田通商 × Microsoft : 信号機制御の最適化
・KDDI × 日立 : 周波数の割り当て方向の最適化
・ブロードマインド : 保険商品の推薦最適化
・SIer 企業 : シフト最適化
・素材企業 : 材料構造最適化 (ブラックボックス最適化)
※その他、数々のEnterpriseとの共同研究・PoC実績がございます
【仕事の魅力】
弊社では、技術開発・事業開発の両面でグローバルに活躍できる場があります。
IBM、マイクロソフト、AWSといったグローバル企業のエンジニア・研究開発者との共同での技術開発(英語でのやりとり)
多様な国籍・バックグラウンドから構成されるチーム
アジア・ヨーロッパでの海外プロジェクトへの参画機会
また、エネルギー、自動車、交通、物流といった様々な産業における国内外の大企業と、社会実装を目的としてプロジェクトを実施しているため、基礎研究に留まらないところが魅力です。
さらに、スタートアップとしてのスピード感と裁量、大企業の第一線のエンジニア・研究開発者と仕事ができるのが魅力です。
弊社では自身で最適化ソルバーの開発も行なっており研究チームと連携して実務からフィードバックして最適化技術の改善も行えます。
【開発環境】
・主な開発言語: Python
・ライブラリ/フレームワーク/スキーマ: FastAPI
・クラウドサービス: Azure, AWS
・デザインツール:Figma、Photoshop、Illustrator
・開発 CI/CD: GitHub, GitHub Actions, Docker, Kubernetes, Codecov, Datadog
・その他ツール G-Suite, Microsoft teams, Slack,Notion
[Job Summary]
You will be in charge of a joint research project on mathematical optimization with a company. You will mainly be in charge of technical consulting and project coordination.
*You will be in charge of promoting PoC projects, mainly with enterprise companies.
[Job details]
1. Compiling technical opinions
2. Creating project plans
3. Project delivery = building, implementing, and creating reports on mathematical models
※Project management specialized in project delivery from the technical perspective of mathematical optimization
4. Active proposals to lead to the next project
※The business side is responsible for creating lead cases, initial interviews, and creating estimates
[Past joint research results]
・Toho Gas: Energy supply control
・Toyota Tsusho × Microsoft: Optimization of traffic light control
・KDDI × Hitachi: Optimization of frequency allocation direction
・Broadmind: Optimization of insurance product recommendations
・SIer company: Shift optimization
・Material company: Material structure optimization (black box optimization)
※They also have a track record of joint research and PoC with numerous enterprises
[Attractiveness of the job]
At their company, you can play an active role globally in both technology development and business development.
Collaborative technology development with engineers and researchers from global companies such as IBM, Microsoft, and AWS (interactions in English)
Teams made up of people of diverse nationalities and backgrounds
Opportunities to participate in overseas projects in Asia and Europe
In addition, they are conducting projects with large domestic and international companies in various industries such as energy, automobiles, transportation, and logistics with the aim of social implementation, so it is attractive that they do not just do basic research.
Furthermore, the speed and discretion of a startup, and the opportunity to work with leading engineers and researchers from large companies are attractive.
They also develop our own optimization solvers, and can work with research teams to improve optimization technology by providing feedback from practice.
[Development environment]
・Main development language: Python
・Library/framework/schema: FastAPI
・Cloud services: Azure, AWS
・Design tools: Figma, Photoshop, Illustrator
・Development CI/CD: GitHub, GitHub Actions, Docker, Kubernetes, Codecov, Datadog
・Other tools G-Suite, Microsoft teams, Slack, Notion |
 応募資格Requirement |
【必須要件】
・ビジネスレベルの日本語力(N1相当)
・数学、物理学、数理最適化いずれかの分野の修士号を取得しているまたはそれ相当の実務経験
・数理最適化プロジェクトの進め方のイメージを有する
・Pythonでのプログラミング経験
【歓迎要件】
・数学、物理学、数理最適化いずれかの分野の博士号を取得している
・数理最適化の専門的な知識
・ビジネスレベルの英語力
・共同研究プロジェクトにおいて、顧客のニーズを理解し期待値コントロールをしながら適切にプロジェクトのゴールを設定し、適切な人員リソースを割り当て推進することができる能力
・コンサルティングファームなどで技術側の立場で、Enterprise企業とのプロジェクト推進の経験がある方
[Required requirements]
-Business level Japanese language skills (N1 equivalent)
-Master's degree in mathematics, physics, or mathematical optimization, or equivalent practical experience
-Has an idea of how to proceed with a mathematical optimization project
-Programming experience in Python
[Preferred requirements]
-PhD in mathematics, physics, or mathematical optimization
-Specialized knowledge of mathematical optimization
-Business level English
-Ability to understand customer needs and control expectations in joint research projects, set appropriate project goals, and allocate appropriate human resources to promote them
-Experience in promoting projects with enterprise companies from a technical perspective at a consulting firm, etc. |
 日本語力Japanese level |
ビジネス
Business |
 雇用形態Employment type |
正社員
Full-time |
 勤務エリアLocation |
東京都
Tokyo |
 勤務時間Working hours |
裁量労働制/フレックスタイム制
Discretionary work system/Flextime system |
 想定年収Salary |
600~1,000万円
6 to 10 million yen |
 条件・待遇Condition |
試用期間 :3ヵ月間
就業時間 : フレックスタイム制
休憩時間 :60分
休日 :完全週休2日制
休暇 :年末年始休暇・年次有給休暇・セーフティネット休暇・育児介護休暇・ファミリーサポート休暇
残業時間 :あり
受動喫煙防止措置 :屋内禁煙
Trial period: 3 months
Working hours: Flextime system
Break time: 60 minutes
Holidays: 2 days off per week
Vacation: Year-end and New Year's holidays, annual paid leave, safety net leave, childcare leave, family support leave
Overtime: Yes
Measures to prevent passive smoking: No smoking indoors |
 選考についてProcess |
カジュアル面談→技術テスト→技術(最終)面談
※オンライン面接可能
Casual interview → Technical test → Technical (final) interview
*Online interviews are possible |
