職務内容

■ 一言でいうと
機械設計という未開拓の計算問題を、1年目から一緒に定義して解いていくAlgorithm Engineerを募集します。
新卒を研修要員・補助要員としては扱いません。能力があれば、実際の技術課題を一つ任せます。

■ AtCoderには問題文があります。WOGOでは、問題文を作るところから始まります。
AtCoderでは通常、問題・入力・制約・評価方法が最初から与えられています。
WOGOの仕事は、その一段前から始まります。顧客から聞いた現実の課題に対して、「そもそも何を計算問題として解くべきか」を考えるところからです。
ここが、競技プログラミングの次の挑戦として面白いところだと考えています。

■ WOGOについて
WOGOは、3D × AIを軸に、製造業における設計・製造のあり方そのものを変えることを目指す、東京大学 電子情報工学科発のスタートアップです。

機械・設備・建築といった現実世界のものづくりでは、いまも多くの知的作業が熟練者の経験に依存しています。設計、製図、検図、過去設計の検索、設計変更、設計ルールの確認、製造可能性の確認 ── そのどれもが、属人的な判断の積み重ねで成り立っています。

私たちは3D・CAD・図面・AIを扱う技術を通して、この設計業務そのものを大きく変えようとしています。現在は、3D自動検図、AI自動製図、CAD設計自動化、2D / 3Dデータ活用、設計ナレッジ活用など、製造業の設計工程そのものに関わるプロダクト・ソリューションを開発しています。

目標は明確です。ものづくりの生産性を10倍にすること。そしてこの領域で、世界No.1を狙えるポジションに私たちはいます。

■ 目指している世界：Claude Code for Mechanical Design
ソフトウェア開発では、AIがコードの意味を理解し、人間からの要求をもとに変更を支援できる世界が現実になりつつあります。
WOGOが目指しているのは、機械設計における同じ変化です。設計成果物や設計条件をコンピュータが理解し、人間の要求に応じた設計・変更・検証を高度に支援できる世界。いま人間の設計者が行っている知的作業のかなりの部分を、コンピュータが理解し、支援できるようにしたいと考えています。

■ なぜアルゴリズムが必要なのか
機械設計の自動化は、単純な生成AIアプリケーション開発ではありません。
現実の設計には、複雑な3D形状、多数の部品、部品間の関係、多数の設計条件、製造上の制約、性能・品質要求、企業固有のルールが同時に存在します。しかも実際の顧客データは常に綺麗とは限らず、要求も完全には形式化されていません。
そのためWOGOでは、「複雑な現実世界の問題を計算可能な問題へ変換し、それを高速・堅牢に解く能力」そのものが競争力になります。アルゴリズムが面接問題ではなく、本番プロダクトの競争力になる会社です。

■ 1年目から任せたいこと
用意された仕様を実装するだけのポジションではありません。最初は先輩エンジニアと一緒に進めますが、早い段階から次のサイクルを回していただきます。
・顧客課題を理解する
・問題を定式化する
・技術的なアプローチを検討する
・アルゴリズムを設計する
・実装する
・評価方法を設計する
・実データで検証する
・Productionまで持っていく

■ 競技プログラミング経験がなぜ活きるのか
「競技プログラミング経験歓迎」で終わらせたくないため、その理由を書きます。

・問題を構造化する力
設計現場から来る要求は、競技プログラミングの問題文のようには整理されていません。「この作業をもっと自動化したい」「このチェックに時間がかかる」といった状態から始まります。そこから、本質的な変数は何か、何が制約なのか、何を評価すべきか、どの部分が難しさの原因なのかを見抜く必要があります。競技プログラミングで鍛えた問題分解・抽象化の能力が、そのまま活きます。

・Computational Geometry
3DやCADを扱う上では、幾何学的な問題がプロダクトの中核に現れます。形状同士の関係を判定する、形状を比較する、空間内の配置を扱う、大規模な3Dデータを高速に処理する、複雑な形状から必要な情報を抽出する。AtCoderで幾何問題を考えるのが好きだった方にとっては、その問題解決力を実世界の3Dに持ち込める仕事です。

・Graph Algorithm / Data Structure
機械や設備は、多数の部品や属性、制約が相互に関係しながら成立しています。要素間の関係を表現する、ある変更の影響範囲を求める、大規模な構造を解析する、必要な情報を高速に探索する。こうした問題が頻繁に現れる領域です。

・Optimization / Search
設計では、条件を満たす答えを求めるだけでなく、多数の制約を満たしながらより良い設計案を見つけることが求められます。とくにAtCoder Heuristic Contestで培った「巨大な探索空間の中から、限られた計算時間でできるだけ良い解を見つける」能力は、そのまま武器になります。入力も評価関数も現実世界由来なので、必ずしも綺麗な最適化問題として定式化できるとは限りません。何を状態として持つか、どのように探索するか、どこまで厳密解を求めるかといったところから考える仕事があります。

・Numerical Computing / HPC
3Dや物理世界を扱う以上、数値計算、線形代数、高速化、並列処理も重要になります。計算量だけでなく、メモリ使用量、キャッシュ効率、数値誤差、安定性が、そのままプロダクト品質に影響します。

・Compiler / Programming Languages
CADや製造業の経験は必須ではありません。Compiler、Programming Languages、Static Analysis、DSLなどを深く扱ってきた方とも、非常に相性が良いと考えています。複雑な情報を構造化し、その意味を理解し、安全に解析・変換する。この考え方は、私たちが取り組んでいる問題にも深くつながっています。

・OSS / ライブラリ開発
既存ライブラリを使うだけでなく、ライブラリそのものを作れる方を高く評価します。学生のうちからOSSにコントリビュートしてきた方、自分でライブラリを書いてきた方を歓迎します。

■ 一緒に働くメンバー
・東京大学 電子情報工学科発のスタートアップ
・東大出身のエンジニアが20名以上在籍
・AtCoder 暖色（黄色以上）のメンバーが複数在籍
・AI（画像処理、3D処理、生成AI）の研究室出身者が複数名
幾何、最適化、機械学習、大規模なソフトウェア開発。それぞれの領域で技術的に議論できる相手が社内にいます。

■ これまでの実績
創業以来、複数のプロダクトを立ち上げ、グローバル展開も経験してきました。
スマートフォン3Dスキャンアプリ「WIDAR」は100万ユーザー以上に利用され、Apple WWDCでも紹介されました。
現在取り組んでいる製造業向けの事業も、同じく世界を狙っています。

■ 2027年卒業・修了予定の方へ
・2027年4月入社を想定しています。入社時期はご相談に応じます。
・学部卒・修士卒・博士卒のいずれも歓迎します。
・在学中の長期インターンからの接続も歓迎です（長期インターンの求人も掲載しています）。
・まずは「話を聞いてみたい」だけでも歓迎です。カジュアル面談から始められます。

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採用の流れ

応募 → カジュアル面談 → 書類選考 → 一次面接 → 二次面接（技術確認） → 内定
https://herp.careers/v1/wogo

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