職務内容

MC Digitalは2019年9月に三菱商事からの出資のもと設立されたテクノロジーカンパニーです。三菱商事の新規事業企画、新規サービスプロダクト開発を行います。

2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。
・需要予測
　‐食品流通における需要予測モデル構築
　‐自動車産業における部品需要予測モデル構築
　‐再生可能エネルギー産業における発電量予測
　‐金融産業におけるコモディティ価格予測
・数理最適化
　‐食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化モデル構築
　‐自動車産業における倉庫在庫の数理最適化モデル構築
　‐鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化
　‐配送産業における配送効率化のための組合せ最適化モデル構築
　‐鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化
・パーソナライゼーション
　‐電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測
　‐自動車産業における顧客分析やマーケティング支援
　‐銀行・金融産業におけるデフォルト予測

三菱商事の扱う幅広い産業(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)を扱う為、グローバルな幅広い分野に関わることができます。また、開発のみでなく、三菱商事の新規事業担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。

【業務内容】
顧客の課題や今後効率化していきたい要望を、機械学習や数理最適化を通して解決します。
・機械学習モデルの構築 (需要・供給予測、金利予測等)
・数理最適化モデルの構築 (配送最適化、発注量最適化等)
・機械学習パイプラインの構築等によるPoCの効率化
・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供

PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

また、顧客への提案・折衝などデータコンサルタント業務をおこなう機会もあります。
顧客企業の情報を活用したコンサルティング業務をおこなう機会もあり、機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティングやマネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。

【利用するフレームワーク・ツール等】
・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等
・強化学習 : Stable Baselines
・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines
・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等
・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等
・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等

【社員について】
社員は70人程度ですが、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際科学オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。優秀なデータサイエンスチームのメンバーと最適なソリューションを議論していける環境が揃っています。

【ピックアップ記事】
・技術関連
MC DIGITALブログ
　https://www.mcdigital.jp/blog/so-nakashima-4sq/
PG BATTLE 2022 「企業の部」優勝者インタビュー 
　https://products.sint.co.jp/topsic/blog/pgbattle2022-company-interview
・会社概要関連
多様な業界の知見を生かした「DX」で社会に変革を：朝日新聞GLOBE＋
　https://globe.asahi.com/article/14503670


日本の産業を変えていきたい、自分のプログラミングを使って最適化したいと思う人は是非ご応募ください。

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採用の流れ

1: 応募
2: 会社説明 兼 面談 (2～3回)
3: オファー

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