職種Position |
技術職 (AI・データ)
R&D / Engineer /Technician (AI, Data) |
会社概要Company profile |
【会社概要】
衛星データ(SATELLITE)×機械学習(AI)×区画技術(GRID)を組み合わせ、農業課題と環境課題の解決を目指すAgriTechスタートアップです。
農地の効率的な管理と活用を支援する革新的なソリューションを提供をすることで、農業の生産性を高め、日本のみならず世界中の農家の暮らしの質を向上させることに取り組み、また、世界的な食糧危機や気候変動の課題にも取り組んでいます。
現在、インド・シンガポールに現地法人を持ち、タイ、インド、ケニアといった幅広い地域にまたがる新興国でもビジネス展開しております。
This is an AgriTech startup aiming to solve agricultural and environmental challenges by combining satellite data (SATELLITE), machine learning (AI), and land parceling technology (GRID).
By providing innovative solutions that support the efficient management and utilization of farmland, they strive to enhance agricultural productivity and improve the quality of life for farmers not only in Japan but around the world. At the same time, they are also addressing global issues such as food security and climate change.
Currently, they have local subsidiaries in India and Singapore, and they are expanding their business into emerging markets across diverse regions, including Thailand, India, and Kenya. |
仕事内容Job description |
【募集背景】
同社は衛星データを用いて土壌や農作物のデータ解析を行い、その情報を元に土壌中の炭素貯留量や農地からの温室効果ガスの排出量を推定する技術を開発しています。
その解析結果をもとに、カーボンインセットやカーボンクレジットを創出することを目指し国内外で取り組みを進めています。カーボンインセットやカーボンクレジットの創出には科学的なエビデンスに基づいた定量評価の結果を提供する必要があります。
そのため当社のR&Dチームでは、衛星データや営農アプリへの農家のインプットデータ等を用いてカーボンインセット・カーボンクレジット創出に関する方法論の確立を目指しており、一緒に取り組んでいただける研究員を募集いたします。
# ミッション
営農向けアプリケーションは、衛星データで解析した農地の土壌状態を可視化し、農家の肥料の削減と地球温暖化対策につながるアプリケーションです。農林水産省の支援を得て開発に取り組んでおります。
農業生産現場において、どこに、どれだけ、どの肥料をまけばいいかということは経験や勘に依存してしまいます。その結果として、過剰な肥料を散布してしまうことで生産コストの増加のみならず、余剰な肥料成分が温室効果ガスとして排出されることで地球温暖化の原因のひとつにもなっています。一方、土壌分析を行った上で、適正施肥を行う試みも現場レベルで行われていますが、土壌分析は、土壌を採取して検査機関に送るなど手間も大きい作業です。
営農向けアプリケーションでは衛星画像から土壌の化学性などを分析するAIモデルを開発しており、アプリケーション上の地図で圃場の状態を確認することが可能です。生産者や営農指導・肥料販売に関わる方々が衛星データ解析を気軽に利用し、区画ごとに土壌の状態を把握し最適な肥料の選択や量の調整がすぐにわかるアプリケーションも実装しております。
化学肥料の削減は二酸化炭素排出量を減らし、カーボンクレジットの創出につながります。
日本と新興国ではお米の値段の違いもあり、日本ではカーボンクレジットによる農家さんの利益創出は2%ほどと大きなインパクトではありませんが、新興国では約15%ほどあり、農家さんの利益がUPし収益改善につながるため、新興国の農家さんの収益UPにもつなげていくことを目指しています。
# 業務内容
国内外で作物栽培、土壌、温室効果ガス排出量などのデータを収集します(主にはフィールドワークを行う現地のチームとの連携を行います)。また、収集したデータの精緻化や前処理などを行い、土壌炭素貯留量や温室効果ガスの排出量を推定するプロセスベースモデルや機械学習モデルの開発を行います。また、個別のPoC案件においては、メンターの指導を受けながら、責任を持って、データ収集、解析から論文執筆や特許申請などを行います。
◆具体的な業務内容
- 上級研究員(Senior Research Scientist)が行う研究開発の補助(データ収集・整理・前処理など)
- 個別PoCにおけるデータ解析
- 論文執筆
◆勤務環境
プロダクトとしてはすでに複数あり、これから成長する余地が大きく、開発の取り組みテーマも幅広い状況です。
未経験の領域でも、意欲があれば挑戦できる環境です。
言語:Typescript / Python/ Rust
アーキテクチャ:redux / atomic design
ライブラリ・フレームワーク:React.js / Next.js / Django REST framework DB:PostgreSQL ( PostGIS )
インフラ:AWS( EC2 / EKS / S3 / RDS等 )
バージョン管理:Git
リポジトリ管理:GitHub
コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord
# カルチャー
◆部署について
所属部門:R&D
◆部門カルチャー
同社は民間企業ですが、業務と並行して研究活動に取り組んでいただくことも可能な環境です。論文の執筆や学会、学術会への参加など、これまでのキャリアを継続して積んでいただけます。
また、応募者の業績や適性に応じて、大学・研究機関に在籍したままサグリの業務を行う待遇を検討いたします(業務委託や共同研究などのような契約形態)。
将来的に大学・研究機関でキャリアを築きたい方も歓迎いたします。
[Back ground of requruiting]
The farming application "Sagri" visualizes soil conditions of farmland analyzed by satellite data, helping farmers reduce fertilizer use and contribute to mitigating global warming. This development is supported by the Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries of Japan.
When using fertilizers in agriculture, farmers typically rely on intuition to determine where, how much, and what type of fertilizer to apply. This can lead to excessive use, increasing costs and leaving unabsorbed fertilizer in the soil, which contributes to global warming. Soil testing involves labor-intensive processes of soil collection and laboratory analysis.
The app develops AI models to analyze soil components from satellite images, allowing farmers to easily view field conditions on a map. This application helps farmers quickly understand the optimal type and amount of fertilizer to use for each plot.
Reducing chemical fertilizers decreases CO2 emissions and creates carbon credits. While the impact of carbon credits on farmer profits is about 2% in Japan, it can be around 15% in emerging countries, significantly improving farmers' revenues. Sagri aims to enhance the income of farmers in developing countries through extensive use of satellite data.
◆Specific Job Responsibilities
・Collect data on crop, soil, and greenhouse gas emissions domestically and internationally (mainly overseas) in cooperation with local fieldwork teams.
・Organize and preprocess data to make it ready for training machine learning models and calibrating process-based models.
・Handle individual PoC projects with responsibilities for data collection, analysis, paper writing, and patent applications under mentor guidance.
◆Their Development Environment
They already have multiple products with significant growth potential, and the scope of development themes is broad. Even in unfamiliar areas, you can take on challenges if you are motivated.
<Technologies>
Languages: TypeScript / Python / Rust
Architecture: Redux / Atomic Design
Libraries/Frameworks: React.js / Next.js / Django REST framework
DB: PostgreSQL (PostGIS)
Infrastructure: AWS (EC2 / EKS / S3 / RDS, etc.)
Version Control: Git Repository
Management: GitHub
Communication Tools: Slack / Zoom / Discord / Google meet
# Culture
◆About the Department
Department: Engineering Dept.
Members: 11 full-time employees
Supervisor: CRO Tanaka
◆Department Culture
It is a private company, but they offer an environment where you can engage in research activities alongside your duties. You can continue your career in writing papers, attending conferences, and participating in academic societies. Depending on your achievements and suitability, we can consider arrangements where you remain affiliated with a university or research institution while working with them (such as contracting or joint research). They welcome individuals who wish to build their careers in academia or research institutions in the future. |
応募資格Requirement |
【必須要件】
- 数理モデリング、統計解析、機械学習を利用した研究で業績のある方
- 機械学習・統計モデルの開発
- 農業・環境分野におけるフィールドワーク経験
- 査読付き論文を単独で書けるスキル(PhD)
- 研究内容を英語でプレゼンできる英語力(海外事業部とのコミュニケーション、学術論文のレビューや執筆も業務内容になります。TOEFLやIELTSのスコアを有することが望ましいですが、ない場合は英語での面接を実施する可能性もあります)
- 日常会話レベル以上の日本語力
【歓迎要件】
- 博士号を有している
【求める人物像】
- 同社のビジョン、ミッション、バリューに共鳴していただける方
- 大学・研究機関との連携や共同研究を積極的に行う意欲がある方
- 社会課題を解決するようなプロダクトを未来志向で開発していくことにチャレンジしたいとお考えの方 - 専門分野だけに限らず、業務の幅を広げ、新たな技術をキャッチアップしていく向上心をお持ちの方
- チームのコミュニケーションと情報共有を重視し、新しいスキルを学び取得する意欲が高い方
- 顧客のフィードバックに真摯に耳を傾け、応える姿勢がある方
- スピード感のある環境で働くことを楽しみ、大きな変化を受け入れる方
[Requirements]
・Proven research achievements using mathematical modeling, statistical analysis, and machine learning.
・Development of machine learning and statistical models.
・Fieldwork experience in agriculture or environmental sectors.
・Ability to write peer-reviewed papers independently (PhD).
・Proficiency in presenting research in English (communication with international business units, reviewing, and writing academic papers).
[Preferred Experience/Skills ]
・Holding a PhD.
[Who They Want to Work With ]
・Shares their vision, mission, and values.
・Proactively collaborates with universities and research institutions.
・Challenges themselves to develop future-oriented products that solve social issues.
・Expands their work scope beyond their specialty and continuously catches up with new technologies.
・Values team communication and information sharing, with a high willingness to learn new skills.
・Listens sincerely to customer feedback and responds proactively.
・Enjoys working in a fast-paced environment and embraces significant changes. |
日本語力Japanese level |
初級
None |
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 |
フレックスタイム制導入(コアタイム有)
Flexible time system (with core time) |
想定年収Salary |
400万円~800万円
¥4M - ¥8M |
条件・待遇Condition |
試用期間 :3ヵ月間
休日 :完全週休2日(土・日)、祝祭日
休暇 :夏季休暇、年末年始休暇、その他の休暇有 (年間休日 120日以上)
残業時間 :あり(月平均20時間)
受動喫煙防止措置 :屋内全面禁煙
福利厚生 :社会保険完備、通勤手当(会社規定に沿う)、その他福利厚生有
勤務時間:フレックスタイム制導入(コアタイム有)
始業時間帯:6:00~10:00
終業時間帯:15:00~22:00
コアタイム:10:00~15:00
休憩時間:1時間
※残業は推奨しておらず、平均20時間程度です。
Employment Type: Permanent
Trial period: 3 months
Estimated annual income: ¥4M - ¥8M
Work location: Tokyo
Working hours: Flexible time system (with core time)
Starting time: 6:00 AM - 10:00 AM
Ending time: 3:00 PM - 10:00 PM
Core time: 10:00 AM - 3:00 PM
Break time: 1 hour
Holidays: 2 days a week (Saturdays and Sundays), national holidays
Vacation: Summer vacation, year-end and New Year holidays, and other vacations available
Overtime: Average month
Benefits: Complete social insurance, commuting allowance (according to company regulations), and other benefits |
選考についてProcess |
募集人数: 数名
応募に必要な書類:履歴書、職務経歴書
オンライン面接:可
面接の言語:英語/日本語
面接回数/流れ:3回 (書類選考→1次面接+プレゼン→2次面接→最終面接→オファー面談)
*採用状況や求職者の方によって変更あり
Number of applicants: A few
Documents required for application: CV
Online interview: Available
Interview language: English(/Japanese)
Number of interviews (flow): 3 times
* May change depending on the situation of the candidate |