【地方フルリモート/機械学習エンジニア/機械学習モデルを本番システムに組み込み、運用・改善した実務経験3年以上】AI・機械学習・数理最適化を用いて物流最適化に挑む!
おすすめポイント
★“予測→意思決定”まで一気通貫で携われる圧倒的な裁量
機械学習モデルの構築だけでなく、
数理最適化による意思決定ロジックの実装まで自分で担えるポジションです。
単なる分析やPoCではなく、事業・現場を動かすアルゴリズムを本番で動かせるため、
ML+最適化のフルスタックなスキルを伸ばしたい人に最適な環境です。
★現実世界の巨大な物流ネットワークを動かすダイナミズム
自分が作った最適化アルゴリズムが
在庫配置、配送効率化、倉庫作業改善 といった
物理世界の動きを直接変えるインパクトを持ちます。
業務改善の成果が「時間短縮」「コスト削減」「配送負荷軽減」と
社会インフラの維持や課題解決に直結する、大きなやりがいが得られます。
★フルリモート・フレックス可の柔軟な働き方 × 社長直下チームのスピード感
コアタイムなしのフルフレックス
フルリモートOK(必要に応じて出社調整)
社長直下で約5名の小規模精鋭チームのため意思決定が速い
技術選定からプロダクト企画まで裁量があり、
自分の提案がスピーディーにプロダクトへ反映される環境です。
業務内容
■お仕事内容
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
募集要項
| 募集職種 | |||
|---|---|---|---|
| リモートワーク補足 | 雇用形態 | 正社員 | |
| 勤務時間・勤務形態 |
【勤務時間】 ・コアタイム:無し ・フレキシブルタイム:無し ・標準労働時間:10:00-19:00 【働き方】 フルフレックス制 【時間外労働の有無】 有 月平均15時間 【裁量労働制の採用】 無 【休憩時間】 60分 |
想定年収 | 500万円 〜 1,000万円 |
| 語学力・国籍 |
|
||
| 開発環境 | <技術スタック>(共通) ・開発言語:PHP/Laravel, JavaScript/TypeScript, React/Python ・インフラ:AWS、Google Cloud、Datadog ・CI/CD:GitHub、GitHub Actions、Docker、Terraform ・開発環境:PhpStorm、VS Code、Vim、Emacs、Mac、Windows、Ubuntu(開発環境は指定はないため、ご自身のお好きな環境で開発できます) ・コミュニケーション:Slack、Google Meet、Google Workspace |
||
| 求めるスキル | 【必須スキル・ご経験】 ▼機械学習 ・機械学習モデル(需要予測、推薦、分類など)を本番システムに組み込み、運用・改善した実務経験3年以上 ・PoC(概念実証)や分析レポート作成に留まらず、自ら実装・システム化まで行った経験 ・機械学習を含む計算機科学分野の論文を読解し、その手法を実装する能力 ・機械学習における大学学部レベルの基礎知識 ▼バックエンド開発 ・Python (FastAPI, Django等), Go, Java等を用いたWeb API・バックエンドシステムの設計・開発・運用経験 ・AWS/GCP等のクラウド環境でのインフラ構築・運用 【歓迎スキル・ご経験】 ▼数理最適化 ・大学学部レベルの数学(線形代数、微積分、統計)の基礎知識を有し、業務上必要であれば新しいアルゴリズム分野(組合せ最適化など)を主体的に学習できる ▼企画経験 ・AI・機械学習・数理最適化を用いたプロダクトやプロジェクト、システムを提案・企画・推進し、ビジネス的価値を創出した経験 ★求める人物像 ・人の役に立つサービスをつくりたい/社会課題の解決をしたいと思える方 ・プロダクトのサービス成長に興味がある方 ・オーナーシップを持って積極的に課題に向き合える方 ・チームワークを大事に、考えやアイデアを積極的に共有できる方 |
||
| 開発経験 | |||
| 就業場所 |
【雇入れ直後の就業場所】
自宅/本社 【就業場所の変更の範囲】 会社の定める場所 |
契約/試用期間 |
【契約期間】
期間の定めなし 【契約更新】 無 【契約更新の上限】 無 【試用期間】 有 3ヶ月 ※試用期間中の条件の変更:無し |
| 給与 |
【基本給】 月額317,000円~ ※ 固定残業代は除く 【賃金形態】 月給制 【固定残業代】 40時間/月 99,000円~ ※ 40時間を超える時間外労働、休日労働、深夜労働について割増賃金を追加で支払う |
休日・休暇 | 完全週休2日制(土・日) |
| 待遇・福利厚生 |
【待遇・福利厚生】 ・ピアボーナス制度(Uniposを利用中) ・ウェルカムランチ ・メンタートレーナー制度 ・書籍購入制度 ・資格取得支援制度 ・リモート勤務 ・社用PC貸与(Macbook or Windows選択可) ・Anniversary休暇 などなど 【交通費手当(出社の際)】 通勤手当:全額支給(上限なし) 【PC貸与有無】 【手当・インセンティブ】 有 【リモートワーク手当】 無 【受動喫煙防止措置の有無】 有 【受動喫煙防止措置】 屋内全面禁煙 【受動喫煙防止措置の特記事項】 無 |
||
| 加入保険 | 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、社保完備 | 選考プロセス | ▼カジュアル面談 ▼書類選考 ▼面接複数回 ▼オファー ※現在、面接はオンラインメインで実施しています。ご希望に合わせて出社での面接も可能です。 ※フローは途中変更となる可能性があります |
企業情報
| 企業名 | 株式会社オープンロジ | ||
|---|---|---|---|
| 本社所在地 | 東京都豊島区東池袋1丁目34-5 いちご東池袋ビル9F | ||
| 会社設立年月日 | 2013/12/25 | ||
| 従業員数 | 150人 | ||
| 企業HP | https://corp.openlogi.com/ | ||
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