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量子データサイエンティスト

株式会社グリッド

テック 東京都港区 企業サイト 掲載 6/30

給与

600〜1200万円/年※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

勤務地
東京都港区
雇用形態
正社員
働き方
ハイブリッド勤務
年間休日
120日

完全週休2日

仕事内容リサーチサイエンティスト

量子データサイエンティストとして、量子技術を社会インフラの最適化問題に実装・検証し、PoCから実運用までを担うポジションです。量子アルゴリズムの実装、ユースケース開発、実案件へのアサイン、最新技術の社会実装を行います。必須スキルとして量子コンピューティングの基礎知識とPython開発能力が求められます。

仕事内容

  1. 量子回路/量子アルゴリズム/量子シミュレーション等の実装と検証
  2. 社会インフラ領域の課題に対し、量子技術の適用仮説を立案し、PoC設計(指標、比較対象、統計的評価、再現性担保)を推進
  3. 顧客のプロジェクトにおいて、数理最適化エンジニアと協力し、ハイブリッド(量子+古典)アルゴリズムの適用可能性を検討・検証
  4. 最先端の論文知識を実務上の制約条件(コスト、計算時間、精度)の中で最適化し、プロダクトへ反映

このポジションの役割

  1. 量子計算技術を、実務の制約(計算時間、精度、コスト、再現性、運用性)を前提に成立させ、PoCから実運用までの技術ロードマップを策定・推進
  2. 数理最適化エンジニアと連携し、古典計算・近似・サロゲート等の手段も含めた選択肢の中で、量子技術を「必要なところに、必要な形で」組み込み、最短で価値を出す

本ポジションの魅力

  1. あなたの書いたコードが、日本の電力を守り、物流を効率化する実運用システムに組み込まれる手触り感がある
  2. 日本語能力不問・フルリモート相談可能で、世界中のトップタレントとフラットに議論できる環境
  3. 年齢不問で、量子物理や量子情報の深い専門性をビジネスの力に変えたいプロフェッショナルを歓迎

働き方

  1. スーパーフレックス制度/リモートワーク制度あり
  2. 出社頻度・勤務時間は原則として本人の裁量(ルールとしても柔軟に運用)
  3. プロジェクト状況により出社が必要となる場合がある
  4. 勤務時間:フレックスタイム制(コアタイムなし)※試用期間中も適用

募集背景・ポジション概要

  1. 当社は「AI×数理最適化」をコア技術に、電力需給・物流網・鉄道網といった社会インフラの計画業務を革新する東証グロース上場企業
  2. カーボンニュートラルの実現やサプライチェーンの複雑化に伴い、古典コンピュータのみでは計算時間が指数関数的に増大する「組合せ爆発」の課題に直面
  3. 量子コンピューティングの実用化フェーズを最速で進める体制を強化
  4. 量子技術を最適化に限定せず、機械学習や不確実性下の評価・シミュレーションにも適用し、価値検証(PoC)から実運用までを担う

求める人材像

  1. 「最新技術に興味がある」だけでなく、「それをどう使うか」を粘り強く考え抜ける方
  2. エンジニアやコンサルタントと連携し、専門外の視点も取り入れながらプロジェクトを推進できる方
  3. 未知の領域に対して、自ら手を動かして検証することにワクワクできる方
完全週休2日年間休日120日以上フレックス

募集要項最終確認 8/5

雇用形態
正社員
想定年収
600〜1200万円/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
リサーチサイエンティスト
経験年数
不問
掲載日
6/30
最終確認
8/5

応募資格(必須)

  • 量子コンピューティング(量子計算、量子アルゴリズム)の基礎知識。
  • Pythonを用いた開発・実装能力。
  • 論文・技術情報を読み解き、仮説→実装→評価まで自走できる能力。
  • 研究だけでなく「実社会の課題を技術で解決したい」という強い意欲。
  • 量子SDKを用いた実装/検証(Qiskit, PennyLane, JijZept等)
  • 不確実性下の評価・シミュレーション(モンテカルロ、シナリオ評価、リスク指標等)の実務/研究
  • 数理最適化または機械学習の実務/研究(量子領域へのキャッチアップ意欲を含む)

歓迎する経験

  • 量子SDKでの検証設計、ベンチマーク、統計的評価、再現性担保(実験ログ、比較設計、レポーティング)
  • 数理最適化ソルバー(Gurobi, CPLEX等)の使用経験
  • 機械学習(予測、異常検知、時系列等)の実装・評価経験(PyTorch等)
  • 不確実性下評価(モンテカルロ、シナリオ評価、リスク指標等)の設計・実装経験
  • 物理学、数学、またはコンピューターサイエンスの博士号(PhD)。
  • 大規模な実データを用いたシミュレーションや分析の経験。
  • 実験管理/MLOps、パイプライン整備、顧客要件定義・技術提案の経験

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

Python数理最適化量子アルゴリズム量子コンピュータCPLEXGurobiML Ops経験PyTorchコンピュータサイエンスリスク指標数学機械学習モデル開発経験Claude CodeCursorDevinOpenAI CodexSlack生成AI活用

この求人は株式会社グリッド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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