 職種Position |
技術職 (AI・データ)
R&D / Engineer /Technician (AI, Data) |
 会社概要Company profile |
各産業現場のお客様が先端技術を実際の業務で使ってもらえるよう、AI×数理最適化のソリューションを提供しています。社会インフラの多くの現場は「後任者不足、属人化問題、コスト削減、CO2削減」などの課題に直面しています。
これらの社会課題に対する深い共感を持ち、複数のシナリオを効果的にシミュレーションし、分析結果を可視化することによって、お客様の最適なオペレーション判断とコスト削減を実現しています。
※主なお客様:電力会社、物流会社、製造メーカー、ディベロッパー(IoT)
We provide AI and mathematical optimization solutions so that customers in various industrial sites can actually use cutting-edge technology in their daily operations. Many social infrastructure sites face challenges such as a shortage of successors, dependence on individual personnel, cost reduction, and CO2 reduction.
Through a deep understanding of these social issues, we simulate multiple scenarios effectively and visualize analysis results, thereby enabling our customers to make optimal operational decisions and reduce costs.
*Main customers: electric power companies, logistics companies, manufacturers, developers (IoT) |
 仕事内容Job description |
【会社/お仕事の魅力】
* 私たちは「技術と意志で社会を変える」ことを本気で追求しています。プロジェクトではエンジニア自身が初期の構想段階から関わり、解法の方針や技術スタックを自ら選定。PoCで終わらせず、最後の社会実装まで伴走する文化があります。また、メンバーは新しい手法の提案や技術検証なども積極的で、自律性と成長意欲を大切にしています。
* 「物理、数学、工学の博士多数」+「重工やメーカ出身社員のドメイン知識」+「コンピューターサイエンス専門家」+「数理最適化の実務20年経験のプロ」で構成されたエンジニア組織。お客様のそれぞれ異なるニーズや制約条件に対して、柔軟かつ確実なソリューションを提供しています。数多いプロジェクトノウハウと顧客ネットワーク、専門家アドバイザーによる最新技術教育が社員の活躍をサポートしています。
* フルフレックス、フルリモート制度と、フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えます。
【お仕事の内容】
私たちは、社会インフラの効率化や安定運用といった高難度の課題に、ヒューリスティック最適化やシミュレーションを武器に立ち向かっています。
案件ごとに異なる問題設定を自ら考え、適切なモデルやアルゴリズムを設計・実装する、まさに“問題解決エンジニア”としての醍醐味を味わえるポジションです。
ユーザーの現場課題に直結した技術が、すぐに社会実装される――そんな実感と手応えを持てる環境です。
《案件例》
* 鉄道・交通分野における様々な計画の最適化ソリューション開発
* 電力需供計画の最適化ソリューション開発
* 配船計画の最適化ソリューション開発
具体的には、以下のような業務を担当してもらいます(能力と希望ベースで担当領域を相談)。
* 最適化エンジンを解法検討の段階から加わり、0から開発
* 大勢のエンジニアで開発している案件に加わり、実装をサポート
* 保守性の高いコードの設計
* 顧客への結果の説明や、要件のヒアリング
* 社内最適化エンジニアへの教育や技術共有
We tackle high-difficulty challenges such as efficiency improvement and stable operation of social infrastructure, using heuristic optimization and simulation as our key tools.
This is a position where you can experience the true appeal of being a "problem-solving engineer," setting problem definitions yourself for each project and designing and implementing appropriate models and algorithms.
It is an environment where technology directly tied to users' on-site challenges is quickly put into social implementation, giving you a real sense of accomplishment and reward.
[Project examples]
* Development of optimization solutions for various planning in the railway and transportation field
* Development of optimization solutions for power supply and demand planning
* Development of optimization solutions for vessel allocation planning
Specifically, you will be responsible for the following tasks (scope of responsibility to be discussed based on your abilities and preferences).
* Develop an optimization engine from 0, joining from the solution research stage
* Join projects being developed by large numbers of engineers and support implementation
* Design highly maintainable code
* Explain results to clients and conduct requirement hearings
* Provide education and technical sharing to internal optimization engineers |
 応募資格Requirement |
【必須要件】
* 以下のいずれか1つを満たすこと
・メタヒューリスティクスアルゴリズムを用いた最適化エンジンの開発経験(年数不問)
・AtCoderのHeuristicレート青色以上、もしくは黄色パフォーマンス以上を出したことがある
・アカデミックでのヒューリスティックアルゴリズムの研究経験 (年数不問)
【歓迎要件】
* PythonもしくはC++を用いたプログラム開発経験
* AtCoder Algorithmレート水色以上
* 数理最適化ソルバー(Gurobi, SCIP, etc.)を用いた実務経験
* 数理最適化インターフェイス(gurobipy, pyomo, OR-Tools)を用いた実務経験
* アカデミックで数理最適化の研究をしていた経験
* プロジェクトマネジメントの経験
* 外国籍の方の場合は、N2以上の日本語スキル
* AWS等のクラウド環境での開発経験
* 電力、配船、鉄道・交通といったドメインに対する知識
* Satisfy any 1 of the following
・Experience developing optimization engines using metaheuristic algorithms (no years requirement)
・Has achieved an AtCoder Heuristic rating of Blue or above, or a Yellow performance or above
・Research experience in heuristic algorithms in academia (no years requirement)
[Preferred requirements]
* Experience developing programs using Python or C++
* AtCoder Algorithm rating of Cyan or above
* Practical experience using mathematical optimization solvers (Gurobi, SCIP, etc.)
* Practical experience using mathematical optimization interfaces (gurobipy, pyomo, OR-Tools)
* Experience researching mathematical optimization in academia
* Project management experience
* For non-Japanese nationals, Japanese language skills at N2 or above
* Experience developing in cloud environments such as AWS
* Knowledge of domains such as power, ship allocation, and railways/transportation |
 日本語力Japanese level |
日常会話
Daily conversation |
 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 |
—
— |
 想定年収Salary |
600万円〜1,200万円
JPY 6,000,000 - 12,000,000 |
 条件・待遇Condition |
【給与】
想定年収:600万円〜1,200万円
※ご経験とスキル・能力によって上下する場合がございます。
理論年収内訳(月額固定給*12か月+賞与)
月額固定給:445,239〜890,699円
<内訳>
基本給:334,485〜669,191円
特別勤務手当:110,754〜221,508円(42時間分の時間外割増手当相当額)
賞与:基本給1か月分を基準とし、評価・業績によって決められた金額を、1年に2回支給(2月・8月)
雇用形態:正社員
【勤務地】
東京都港区北青山3丁目6-7 青山パラシオタワー4F
転勤当面なし
[Salary]
Expected annual salary: 6,000,000 yen to 12,000,000 yen
※ Depending on experience, skills, and abilities, the amount may go up or down.
Theoretical annual salary breakdown (fixed monthly salary × 12 months + bonus)
Fixed monthly salary: 445,239 to 890,699 yen
Base salary: 334,485 to 669,191 yen
Special work allowance: 110,754 to 221,508 yen (equivalent to overtime premium pay for 42 hours)
Bonus: Based on one month of base salary, the amount is determined according to evaluation and company performance, and paid twice a year (February and August)
Employment type: Full-time employee
[Work location]
4F Aoyama Palacio Tower, 3-6-7 Kita-Aoyama, Minato-ku, Tokyo
No relocation for the time being |
 選考についてProcess |
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