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Machine Learning Engineer (Plant)/機械学習エンジニア（プラント）
給与
記載なし※ 募集要項に金額の記載がありません
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 雇用形態
- 正社員
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 記載なし
在宅勤務あり
要約求人票をもとにAIがまとめたものです
プラント自動運転に限定せず、製造業・エネルギー産業などのプラントに関する課題に対し、機械学習エンジニアとしてプロジェクトを推進します。実データの分析や機械学習モデルの開発、数値計算・シミュレーション、物理モデルとデータ駆動モデルを組み合わせたモデリング、評価方法の設計などに取り組みます。顧客ヒアリング、要件定義、技術検証、モデル・アルゴリズム開発、顧客企業への技術説明・助言なども業務に含まれます。
応募資格
必須
- コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験
- コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること
- 特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績
- 実データに基づく問題解決の経験（業界・分野不問）
- 特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
- ソフトウェアの開発経験
- コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムを作成できる
- 特に Python または C++ によるプログラミング能力
- プラント・製造業・エネルギー領域におけるAI活用への興味・関心
次のいずれか
- プラント分野での実務経験
- 物理現象を扱うシミュレーションの実務経験
- 顧客向け研究開発プロジェクトの実務経験
- アプリケーションの開発もしくは運用経験
- 数学、自然科学（物理、化学など）に関する、高校卒業程度の知識（もしくは学習により習得可能なこと）
- チームでの課題解決の経験
- ビジネスレベルの日本語能力（日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当）
歓迎
- 時系列データを用いた予測、異常検知、制御、最適化の研究・開発経験
- 流体、熱、反応、電磁場などの物理現象を扱うシミュレーションの実装・利用経験
- 数値シミュレーションにおけるHPC、並列計算、GPU計算、計算性能を意識した実装経験
- 物理モデルと機械学習を統合する手法の研究・開発経験（サロゲートモデル、Gray-box modeling、Physics-Informed Neural Networkなど）
- 制御工学、数理最適化、プロセス工学、化学工学の知識
- 顧客との共同プロジェクトやPoCを推進した経験
- 機械学習モデルを実システムへ導入・運用した経験
求める人物像
- 未知の領域を学びながら、機械学習とソフトウェアの力で実世界の複雑な課題を解きたい方を歓迎します。
応募について
- プラント、制御工学、流体力学などのドメイン知識は必須ではありません。
募集要項最終確認 9/26
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員（試用期間3ヶ月、本採用と同条件）
- 給与
- 記載なし
- 給与の詳細
- 経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇年2回の人事評価及び会社業績に基づいて決定
- 手当
- 通勤手当在宅勤務手当
- 勤務地
- 東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル
- 働き方
- リモート勤務制度あり （日本国内に限る)ハイブリッド勤務（オフィス出社と在宅勤務を組み合わせての勤務）
- 勤務時間
- 専門労働型裁量労働制（みなし労働時間：8時間）もしくはフレックス制
- 休日・休暇
- 休日：土曜日、日曜日、国民の祝日、国民の休日、年末年始当社規定による年次有給休暇制度（入社時26日付与）育児休暇、慶弔休暇など
- 福利厚生
- 確定拠出年金制度ラップトップPC購入補助定期健康診断実施
- 社会保険
- 社会保険完備（厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険）
- 掲載日
- 2026/09/02 18:08（27日前）
- 最終確認
- 2026/09/26 01:16（3日前）
仕事内容
職務内容
プラント領域では、石油化学プラントの自動運転をはじめ、連続・バッチプロセスを対象とした予測、制御、最適化、異常検知、物理モデルと機械学習の統合など、幅広い課題に取り組んでいます。
PFNがこれまで培ってきた機械学習、数理最適化、数値シミュレーション、ソフトウェア開発の知見を組み合わせ、顧客とともに実世界の複雑なプロセスを理解し、価値ある技術として実装することを目指しています。
本ポジションでは、プラント自動運転に限定せず、製造業・エネルギー産業などのプラントに関するさまざまな課題に対して、機械学習エンジニアとしてプロジェクトを推進していただきます。
実データの分析や機械学習モデルの開発に加え、対象プロセスの物理現象を理解するための数値計算・シミュレーション、物理モデルとデータ駆動モデルを組み合わせたモデリング、評価方法の設計などにも取り組みます。
以下は一例であり、実際の業務は専門性・経験およびプロジェクトの状況を考慮して決定します。
新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、技術検証、レポーティング
プラントの操業データ、設備・プロセス、オペレーションの観察・分析
機械学習の適用可能性を見極め、顧客価値と技術的実現性を両立するタスク定義
時系列予測、異常検知、制御、数理最適化などを用いたモデル・アルゴリズム開発
物理モデル、数値シミュレーションと機械学習を組み合わせたモデリング
実データまたはシミュレーションに基づく評価方法の設計・実装と技術検証
モデルや制御挙動の可視化・説明可能性向上のための手法開発
顧客企業のエンジニアやオペレーターへの技術説明・助言
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