機械学習エンジニア条件を変える閉じる
仕事内容機械学習エンジニア
数理最適化エンジニアとして、AIと数理最適化手法を用いて社会インフラ分野の課題解決をリードするポジションです。電力需給計画や配船計画の最適化など、大規模な計画業務をAIで効率化するプロジェクトに携わります。フルフレックス・フルリモート制度を活用し、裁量を持って自由に行動できる環境です。
募集背景・仕事内容
- お客様の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリードする
- 電力需供計画の最適化AIソリューション開発
- 配船計画の最適化AIソリューション開発
- センサデータを用いた時系列予測、異常検知ソリューションの開発
- 位置情報データを用いた人流分析、シミュレーション作成
- お客様の課題解決のためのリサーチ、検証
- 最適化エンジン/ソルバーの設計、実装、結果レポーティング
- シミュレータの実装
- 社内のデータサイエンティストを対象にした技術力向上のための教育活動
- SaaSプロダクトの開発における技術ディスカッションに参加
業務環境と魅力
- 全社員に共通する「社会をよくしたいと思う志」がある
- 機械学習、強化学習、量子コンピューターという最先端技術に投資している
- 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
- 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
- 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る
人材像
- 社会インフラ業界における課題をITの力で解決したいと思う人
- 課題解決に主体的に取り組める人
- 向上心を持って幅広く領域にチャレンジしたい方
- 周りのサポートに素直に感謝できる人
募集要項最終確認 8/5
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 800〜1200万円/年
- 勤務地
- 東京都港区
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 120日
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 経験年数
- 不問
- 掲載日
- 6/29
- 最終確認
- 8/5
応募資格（必須）
- 数理最適化技術の実務経験（年数不問）
- Pythonを用いたプログラム開発経験
歓迎する経験
- 数理最適化ソルバー(Gurobi, CPLEX, etc.)を用いた実務経験
- ヒューリスティックアルゴリズムの実装経験
- 競技プログラミングでの実績（例：AtCoder Heuristics Contest）
- 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
待遇・福利厚生
- AIツール利用費補助
- 休暇制度
- 社内コミュニケーション
求めるスキル・経験
この求人は株式会社グリッドの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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- 年収800万以上4,276
- 年収1000万以上1,213
- 完全週休2日31,016
- 年間休日120日以上27,659
- フレックス19,708