株式会社グリッドからの求人
数理最適化スペシャリスト募集 ◎1000万以上積極的検討◎社会貢献◎リモート勤務◎Cursor導入済
職務内容
※具体的な業務内容はカジュアル面談にてお伝えしております!面談をご希望の方は、お気軽にご連絡ください! 【あなたと実現したい未来】 グリッドは、各産業現場のお客様が先端技術を実際の業務で使ってもらえるよう、AI×数理最適化のソリューションを提供しています。社会インフラの多くの現場は「後任者不足、属人化問題、コスト削減、CO2削減」などの課題に直面しています。グリッドはこれらの社会課題に対する深い共感を持ち、複数のシナリオを効果的にシミュレーションし、分析結果を可視化することによって、お客様の最適なオペレーション判断とコスト削減を実現しています。 ※主なお客様:電力会社、物流会社、製造メーカー、ディベロッパー(IoT) 産業現場における「最先端技術の活用」はその重要性と可能性が日々高まり、グリッドが参画するプロジェクト数も年々増加しています。 機械学習や最適化を用いたアルゴリズム開発メンバーを増強する一環として、その中でもプロジェクトの技術方針をリードする数理最適化エンジニアを募集します。 【AtCoderユーザーを求める理由】 弊社が抱える数理最適化プロジェクトにおいて、AtCoderユーザーが持つ以下の能力がジャストフィットすると考えています。 - アルゴリズムへの深い理解 AIエンジンの高速化は性能向上のために重要です。 日頃から多くのアルゴリズムに慣れ親しんでいる皆さんの知見をぜひ活かして欲しいです。 - 高い実装力 AIエンジンの開発においては、実験→性能評価のサイクルを高速に回す必要があります。 1000をゆうに超える問題を解いてきたAtCoderユーザが持つ常軌を逸した実装力が活きると考えています。 - メタヒューリスティックアルゴリズムが必要な問題への対応力 メタヒューリスティックアルゴリズムが必要な案件では、問題の特性を分析し、良い解が持つ構造を見抜いたり、小さな改善を繰り返す必要があります。 ヒューリスティックコンテストで鍛えられた対応力で一緒に性能が高いエンジンを作りましょう。 ★グリッドでは社内で多くの競技プログラマーが活躍しています! https://gridpredict.jp/column/20231206 【業務内容】 お客様の様々な課題をヒアリングし、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。案件は以下のようなものがあります。 ・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 具体的には以下のような業務を担当してもらいます。 ・要件・制約条件に適した最適化アルゴリズムの提案と実装 ・最適化アルゴリズムの研究開発 ・社内のデータサイエンティストを対象にした最適化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最適化技術提案 【業務環境と魅力】 ・エンジニア全員にCursorのビジネスライセンスを付与。エンジニアの働きやすさを追求しています。 ・社員同士仲が良く、誕生日を祝ったり、ボードゲームをしたりしています!行動指針は「高い人間性と高い専門性を両立した人材を目指す」で、助け合いと教え合いが自慢ポイントです! ・何よりグリッドを強くするのは、全社員に共通する「社会を良くしたいと思う志」です。最適化や量子コンピューターという最先端技術に投資すると同時に、その技術がどのように実社会・インフラ現場で使われ続けるかを全社員が日々考えています。 ・「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。お客様毎の異なるニーズや制約条件に対して、柔軟かつ確実なソリューションを提供しています。 ・数多くのプロジェクトナレッジ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しています。 ・フルフレックス、在宅勤務制度(関東内対象)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ます。
採用の流れ
カジュアル面談→1次面接→コーディングテスト(Python)→2次面接→内定 ※カジュアル面談は要望時のみ。
求人詳細
| 給与 | 年収 700万円 〜 |
|---|---|
| 待遇 | 正社員 |
| 開発環境 | C++ Python3 Linux Mac OS Windows Git 日本語 英語 |
| 応募要件 |
必須要件【必須の知識とスキル】 ・PythonもしくはC++を使ってコーディングが出来ること ・外国籍の方の場合は、N2以上の日本語スキル 以下のいずれか(いずれも一度以上) ・競技プログラミングコンテストでの上位入賞経験 ・混合整数計画問題をGurobi等のソルバーを使って解く実案件を主導した経験 ・メタヒューリスティックアルゴリズムを使う実案件を主導した経験 歓迎要件【歓迎の知識とスキル】 ・AHCでの実績 ・レート青色以上 ・パフォーマンス黄色以上を出した経験 ・機械学習の実務経験やKaggleでの実績 |
| 勤務時間および休憩時間 | フレックスタイム制度(コアタイムなし) 6時間以上勤務する場合は1時間休憩。 |
| 手当 | 上記の給与は理論年収です(月額固定給12か月分+賞与2か月分)。※1000万以上積極的検討 月額固定給には見込み残業代42時間分が含まれます。(実際の全社員平均残業時間は10~20時間) 通勤手当:就業規則に従い、オフィス出社の実費を支払います。 |
| 勤務地 | 東京都 港区北青山3-11-7 Aoビル6F |
| 勤務地へのアクセス | 東京メトロ銀座線/半蔵門線/千代田線 表参道駅より徒歩3分 アクセス抜群のおしゃれオフィスです。 |
| 休日・休暇 | 120日以上/年 ■完全週休2日制(土・日) ■祝日、年末年始(12/29~1/3)など ■有給付与あり ■リフレッシュ休暇3日/年間 |
| 保険 | 健康保険(関東ITS)・厚生年金・雇用保険・労災保険・介護保険 完備 |
| 受動喫煙防止措置 | 喫煙可能区域での業務なし |
| その他 | ■全エンジニアCursor利用可能 ■コミュニケーションツール:slack、Google Workspace ■技術書籍購入補助 ■大学先生による技術レクチャー(2025年は最適化セミナー) ■社内技術勉強会 ■エンジニア合宿(ハンズオンなど)(自由参加) ■社内スポーツ大会(フットサル、登山、釣りなど)(自由参加) |
企業情報
| 企業名 | 株式会社グリッド |
|---|---|
| 事業概要 | ・AI受託開発・提供 ・様々な計画業務の数理最適化 ・AIシステム開発・提供。 ・量子コンピューターアプリケーション開発など |
| 企業の特徴 | ドメインコンサルティング能力 × 先端技術実装能力 × フランクな社風 × 採用と育成への積極的な投資 ★AtCoder Sランク、Aランク社員在籍中。競プロ勉強会あり★ ★全社員の7割技術職★ それぞれの専門性を持ったエンジニア達が、高いコミュニケーション能力とチームワーク能力を発揮して、強いソリューションを作り上げて、業界で勝ち抜いている組織です。AI・数理最適化・データ分析を専攻したエンジニア、物理学や数学をベースに製造業やエネルギー業の会社で働いてたエンジニアが多く在籍しています。環境系のテーマに興味を持って水量予測やCo2削減のプロジェクトに取り組んだ経験があるエンジニアもいます。 また、Web系の受託案件と自社のSaaS開発も行っており、フロントエンドとバックエンドなどWeb系システム開発のエンジニアが在籍しています。 |
| 本店所在地 | 東京都 東京都港区北青山3-11-7Aoビル6F |
| 代表者 | 曽我部完 |
| 設立日 | 2009年10月 |
| 従業員数 | 121人(2024年10月時点) |
| 平均年齢 | 37歳 |
| 株式公開 | 東京証券取引所グロース市場 |
| 主要株主 | 三井物産株式会社、伊藤忠商事株式会社、丸紅株式会社 |
※具体的な業務内容はカジュアル面談にてお伝えしております!面談をご希望の方は、お気軽にご連絡ください! 【あなたと実現したい未来】 グリッドは、各産業現場のお客様が先端技術を実際の業務で使ってもらえるよう、AI×数理最適化のソリューションを提供しています。社会インフラの多くの現場は「後任者不足、属人化問題、コスト削減、CO2削減」などの課題に直面しています。グリッドはこれらの社会課題に対する深い共感を... [詳細]
| 給与 | 年収 700万円〜 |
|---|---|
| 勤務地 | 東京都 港区北青山3-11-7 Aoビル6F |
| アクセス | 東京メトロ銀座線/半蔵門線/千代田線 表参道駅より徒歩3分 アクセス抜群のおしゃれオフィスです。 |
| 待遇 | 正社員 |
| 開発環境 | C++ Python3 Linux Mac OS Windows Git 日本語 英語 |
| 必須要件 | 【必須の知識とスキル】 ・PythonもしくはC++を使ってコーディングが出来ること ・外国籍の方の場合は、N2以上の日本語スキル 以下のいずれか(いずれも一度以上) ・競技プログラミングコンテストでの上位入賞経験 ・混合整数計画問題をGurobi等のソルバーを使って解く実案件を主導した経験 ・メタヒューリスティックアルゴリズムを使う実案件を主導した経験... |
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【会社概要】 グリッドは、サプライチェーン、電力、スマートシティといった社会インフラ分野において、AI技術を活用し企業のデジタル化を支援する、国内でも希少なテクノロジー上場企業です。独自プラットフォームの開発をはじめ、機械学習や強化学習など最先端技術を活用したソリューションを提供し、企業のさまざまな課題を解決してまいりました。 こうした技術力を活かし、当社ではお客様の業務にAIを活用いただけるよう、ア... [詳細]
| 給与 | 年収 700万円〜1200万円 |
|---|---|
| 勤務地 | 東京都 港区北青山3-11-7 Aoビル6F |
| アクセス | 東京メトロ銀座線/半蔵門線/千代田線 表参道駅より徒歩3分 アクセス抜群のおしゃれオフィスです。 |
| 待遇 | 正社員 |
| 開発環境 | Javascript Python3 TypeScript Linux 日本語 |
| 必須要件 | • Webアプリケーション開発における5年以上の実務経験 ・機能の振る舞いをフロントエンド、バックエンドそれぞれで設計し、実装した経験(開発言語不問) ・チームワークを重んじ、円滑かつ主体的なコミュニケーションができる方 ・AWSなどのクラウドサービス上での開発経験 ・Git、GitHub、GitLabなどのバージョン管理ツールの使用経験 ... |
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【会社概要】 当社は、テクノロジーコンサルティングやAI開発といった役務提供、自社クラウドプラットフォームの提供を通じて企業のデジタル化を支援する、テクノロジースタートアップ企業です。社会インフラ分野に特化している国内でも稀有な企業であり、機械学習・強化学習などの最先端技術を用い、アルゴリズムとテクノロジーでこれまでのインフラを再定義することで、未来の社会を支えるインフラを創造します。 <主な事業... [詳細]
| 給与 | 年収 500万円〜1200万円 |
|---|---|
| 勤務地 | 東京都 港区北青山3-11-7 Aoビル6F |
| アクセス | 東京メトロ銀座線/半蔵門線/千代田線 表参道駅より徒歩3分 アクセス抜群のおしゃれオフィスです。 |
| 待遇 | 正社員 |
| 必須要件 | 希望ポジションに関する実務経験、またはそれに準するスキル |
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※以下よりさらに具体的には、カジュアル面談にて積極的にお答えしています!面談をご希望の方は気軽にメッセージください! 【あなたと実現したい未来】 グリッドは、各産業現場のお客様が先端技術を実際の業務で使ってもらえるよう、AI×数理最適化のソリューションを提供しています。社会インフラの多くの現場は「後任者不足、属人化問題、コスト削減、CO2削減」などの課題に直面しています。グリッドはこれらの社会課題に対... [詳細]
| 給与 | 年収 500万円〜700万円 |
|---|---|
| 勤務地 | 東京都 港区北青山3-11-7 Aoビル6F |
| アクセス | 東京メトロ銀座線/半蔵門線/千代田線 表参道駅より徒歩3分 アクセス抜群のおしゃれオフィスです。 |
| 待遇 | 正社員 |
| 開発環境 | C++ Python3 Linux Mac OS Windows Git 日本語 英語 |
| 必須要件 | ・PythonもしくはC++を使ってコーディングが出来ること ・大学レベルの数学能力 ・外国籍の方の場合は、N2以上の日本語スキル |
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※以下よりさらに具体的には、カジュアル面談にて積極的にお答えしています!面談をご希望の方は気軽にメッセージください! 【あなたと実現したい未来】 グリッドは、各産業現場のお客様が先端技術を実際の業務で使ってもらえるよう、AI×数理最適化のソリューションを提供しています。社会インフラの多くの現場は「後任者不足、属人化問題、コスト削減、CO2削減」などの課題に直面しています。グリッドはこれらの社会課題に対... [詳細]
| 給与 | 年収 500万円〜1200万円 |
|---|---|
| 勤務地 | 東京都 港区北青山3-11-7 Aoビル6F |
| アクセス | 東京メトロ銀座線/半蔵門線/千代田線 表参道駅より徒歩3分 アクセス抜群のおしゃれオフィスです。 |
| 待遇 | 正社員 |
| 開発環境 | Python2 Python3 Django Linux Mac OS Amazon Web Service 日本語 |
| 必須要件 | 以下のうち、<いずれか>の経験をお持ちの方。 - 機械学習や強化学習などのAIを用いた分析経験(期間不問、2回以上のプロジェクト経験) - 数理最適化アルゴリズムの知識と経験(実務経験お持ちの方は年収優待) - シミュレータの作成経験とAIについて学んだ経験 |
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