 職種Position |
技術職 (AI・データ)
R&D / Engineer /Technician (AI, Data) |
 会社概要Company profile |
深層学習を用いた画像認識技術などの産業応用、ネットワークの圧縮技術によるエッジAIの開発、自律エージェントのアルゴリズム開発とドローン等への応用に取り組み、基礎技術の開発から実ビジネスまでをつなぐ事業を行っています。J-Startupにも選出され日本発の人工知能ベンチャーとして注目を集めています。
プロダクトには画像認識による外観検査や自立飛行ドローン、建設機械等の自動化(自動操縦)、空調最適化、脳波データ活用などがあり
導入先クライアントはKDDIやDAIKIN、HITACHI、HONDA、TOYOTAなど多様な業種に渡ります。
They are working on industrial applications of image recognition technology using deep learning, edge AI development using network compression technology, and autonomous agent algorithm development and application to drones, connecting basic technology development to real business. They were also selected for J-Startup and are attracting attention as a Japanese AI venture.
Products include appearance inspection using image recognition, autonomous flying drones, automation (autopilot) of construction machinery, air conditioning optimization, and utilization of brainwave data.
Clients who have implemented the products include KDDI, DAIKIN, HITACHI, HONDA, TOYOTA, and many other industries. |
 仕事内容Job description |
建設ソリューション事業部空調最適化チームにおいて、空調最適化ソリューション事業を担当していただきます。
当社では、大型熱源機器運転制御やビルの空調制御等による空調最適化ソリューションを提供しています。機械学習/強化学習の技術を用いて、空調需要量予測および予測に基づく空調機器の最適運転制御を行うプロダクトの開発を進めていただくことが業務となります。
【業務内容】
・地域冷暖房、大型熱源向け省コスト空調機器運転制御システムの開発
・空調最適化システムのプロダクト開発
・営業チームと連携した対クライアント折衝、および、コントロール
参考:
- https://www.araya.org/service/air-conditioning/
- https://www.araya.org/publications/news20220509/
【得られる経験】
・実際に使われている商業施設やオフィスの空調を自分のコードで制御することができ、AI技術の社会実装経験を得ることができます。
・クラウド基盤からAIモデル開発・設備連携までを一気通貫で担当し、エネルギー×AIのフルスタックスキルを習得できます。
【社風】
・ロジカルな思考を好む社員が多い
・質問をすれば他部門であっても知識を共有してくれる社員が多い
・仕組みを形骸化させず、意味があるものにするためにはどうしたら良いのか、疑問を投げかけたり提案したりできる環境
You will be in charge of the air conditioning optimization solutions business in the Air Conditioning Optimization Team of the Construction Solutions Division.
Their company provides air conditioning optimization solutions such as large heat source equipment operation control and building air conditioning control. Your job will be to develop products that use machine learning/reinforcement learning technology to predict air conditioning demand and optimally control the operation of air conditioning equipment based on the prediction.
[Job Description]
- Development of cost-saving air conditioning equipment operation control systems for district heating and cooling and large heat sources
- Product development of air conditioning optimization systems
- Negotiations with clients in cooperation with the sales team and control
Reference:
- https://www.araya.org/service/air-conditioning/
- https://www.araya.org/publications/news20220509/
[Experience you can gain]
- You will be able to control the air conditioning of commercial facilities and offices that are actually used with your own code, and gain experience in the social implementation of AI technology.
- You will be responsible for everything from cloud infrastructure to AI model development and equipment integration, and you will acquire full-stack skills in energy x AI.
[Corporate culture]
- Many employees prefer logical thinking
- Many employees will share their knowledge with you, even if they are from a different department, if you ask a question
- An environment where you can ask questions and make suggestions about how to make the system meaningful without it becoming a mere formality |
 応募資格Requirement |
【必須要件】
・AI、機械学習、DeepLearningに関する知識・経験 (特にPythonでのプログラミング経験)
・システム、プラント、工場の最適化や自動制御に関する知識・実務経験、もしくはデータマイニング、センサーデータ解析、時系列予測、統計的因果推論に関する知識・実務経験
・基礎的な英語力(リサーチ観点で必要となる読み書き能力)
【歓迎要件】
・多目的最適化、モデル予測制御、強化学習、シミュレータ構築に関する知識・実務経験
・モデル予測制御や強化学習を用いたシステム、プラント、工場の最適化に関する実務経験
・EnergyPlusを使ったシュミレーション経験
[Required requirements]
- Knowledge and experience in AI, machine learning, and deep learning (especially programming experience in Python)
- Knowledge and practical experience in optimization and automatic control of systems, plants, and factories, or knowledge and practical experience in data mining, sensor data analysis, time series forecasting, and statistical causal inference
- Basic English skills (reading and writing ability required from a research perspective)
[Preferred requirements]
- Knowledge and practical experience in multi-objective optimization, model predictive control, reinforcement learning, and simulator construction
- Practical experience in optimization of systems, plants, and factories using model predictive control and reinforcement learning
- Simulation experience using EnergyPlus |
 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 |
フルリモート
Full remote work |
 勤務時間Working hours |
フルフレックス
Full flex |
 想定年収Salary |
500~800万円
5 to 8 million yen |
 条件・待遇Condition |
雇用形態 :正社員
試用期間 :3ヵ月間
想定年収 :500～800万円
勤務地 :東京、フルリモート可
勤務時間 :フレックスタイム制(フレキシブルタイム 5:00～22:00)
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
残業時間 :平均月20時間
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
Employment Type: Permanent
Trial period: 3 months
Estimated annual income: ￥5M-8M
Work location: Tokyo, full remote available
Working hours: Flextime system (flexible time 5:00-22:00)
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 20 hours
Benefits: Complete social insurance, commuting allowance (according to company regulations), and other benefits |
 選考についてProcess |
募集人数:1
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:日本語
面接回数(流れ):3回
海外在住の方の応募:可
*候補者の状況によって変更あり
Number of applicants: 1
Documents required for application: resume, resume of work
Online interview: Available
Interview language: Japanese
Number of interviews (flow): 3 times
Application for overseas residents: Available
* May change depending on the situation of the candidate |
