【ヒューリスティック最適化エンジニア】◆フルフレックス、フルリモート制度

私たちは、社会インフラの効率化や安定運用といった高難度の課題に、ヒューリスティック最適化やシミュレーションを武器に立ち向かっています。案件ごとに異なる問題設定を自ら考え、適切なモデルやアルゴリズムを設計・実装する、まさに“問題解決エンジニア”としての醍醐味を味わえるポジションです。ユーザーの現場課題に直結した技術が、すぐに社会実装される――そんな実感と手応えを持てる環境です。
《案件例》
鉄道・交通分野における様々な計画の最適化ソリューション開発
電力需供計画の最適化ソリューション開発
配船計画の最適化ソリューション開発
具体的には、以下のような業務を担当してもらいます（能力と希望ベースで担当領域を相談）。
最適化エンジンを解法検討の段階から加わり、0から開発
大勢のエンジニアで開発している案件に加わり、実装をサポート
保守性の高いコードの設計
顧客への結果の説明や、要件のヒアリング
社内最適化エンジニアへの教育や技術共有

与えられた仕様ではなく、「そもそも何を解くべきか」から考えたい方
技術を社会実装につなげることに面白さを感じる方
検証→失敗→学び→改善というサイクルを楽しめる方
複雑な課題に粘り強く取り組み、最適な解決策を探索できる方
技術・領域の境界を越えたコラボレーションを楽しめる方
周りのサポートに素直に感謝できる方

必須のスキルと経験
以下のいずれか1つを満たすこと
・メタヒューリスティクスアルゴリズムを用いた最適化エンジンの開発経験（年数不問）
・AtCoderのHeuristicレート青色以上、もしくは黄色パフォーマンス以上を出したことがある
・アカデミックでのヒューリスティックアルゴリズムの研究経験 (年数不問)
歓迎のスキルと経験
PythonもしくはC++を用いたプログラム開発経験
AtCoder Algorithmレート水色以上
数理最適化ソルバー(Gurobi, SCIP, etc.)を用いた実務経験
数理最適化インターフェイス（gurobipy, pyomo, OR-Tools）を用いた実務経験
アカデミックで数理最適化の研究をしていた経験
プロジェクトマネジメントの経験
外国籍の方の場合は、N2以上の日本語スキル
AWS等のクラウド環境での開発経験
電力、配船、鉄道・交通といったドメインに対する知識