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| 部署・役職名 | 地図×機械学習エンジニア(ETA/ルーティング精度改善) |
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| 仕事内容 |
当社は顧客の配送計画作成を支援するソリューションLoogia(ルージア)を提供しており、その中で配送計画の質を向上するための要素技術として自社地図基盤の運用開発も行なっています。 社内で開発したカスタムマップは最終的に経路探索エンジンから用いられ、お客様毎の細かな事情を反映したルーティングを実現するなど、様々な側面から計画の付加価値を高める貢献をしています。 顧客への提供価値を最大化するためには、以下のような「現実の挙動」を再現するため、GISデータと実績データを活用した機械学習領域の強化が必要となっています。 - 実際の交通状況との乖離 - 時間帯・地域による移動時間の変動 - 配送特有の制約(停車・積み下ろし等) その中核を担うポジションとして、GIS×機械学習エンジニアを募集します。 【ミッション】 現実の交通・配送の挙動をデータから再現し、最適化アルゴリズムが「現場で使える意思決定」を導ける状態を実現する 【職務内容】 1. ETA(到着予測)の高度化 - GPSログや配送実績データを用いた到着時間予測モデルの構築 - 時間帯・曜日・地域特性を考慮したモデル設計 2. 移動コストのモデリング - 道路ネットワーク上の移動時間・コストの推定 - 時間依存グラフ(time-dependent graph)の設計 3. 空間データ × 時系列データの統合 - GISデータと実績データの統合・特徴量設計 - ノイズ・欠損を含む実運用データへの対応 4. アルゴリズムとの接続 - 最適化アルゴリズムへの入力データ設計 - モデル改善によるルーティング精度向上 5. モデルの継続改善 - 精度モニタリング・評価指標設計 - 新規データを活用したモデル更新・改善 【このポジションの特徴】 - 「予測」がそのまま「意思決定」になる領域 - GIS / 機械学習 / 最適化アルゴリズムの交差点 - 数百万〜数千万件規模の実運用データを扱う - 机上の最適化ではなく「現場で使える精度」を追求 【技術スタック一例】 - 言語:Python / SQL - インフラ:GCP(BigQuery 等) - その他:GISデータ / GPSログ / 各種MLライブラリ |
| 労働条件 |
■雇用形態:正社員 ■試用期間:6ヶ月※条件変更なし ■勤務地:リモート可能(月1出社あり) ※受動喫煙対策/完全分離 ■勤務時間:フレックスタイム制(コアタイム10:00-16:00) ■休日:完全週休2日制(土日)、夏季休暇、年末年始休暇(年間休日125日以上) ■福利厚生:各種社会保険完備、交通費実費支給、リフレッシュ手当て、移住支援制度、引越し費用全額負担(当社規定による) |
| 応募資格 |
【必須(MUST)】 - Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験- SQLによるデータ処理・分析スキル - 回帰 / 時系列モデルの理解 - 機械学習モデルの開発・改善経験 - 大規模データの処理・分析経験 【歓迎(WANT)】 - 地理情報(GIS)に関する知識・実務経験- グラフ構造・ネットワークデータの理解 - 時空間データのモデリング経験 - 最適化アルゴリズムに関する知識 - BigQuery / Spark 等の分散処理基盤の利用経験 ■求める人物像 - データから「現実の挙動」を再現することに興味がある方 - モデル精度だけでなく、プロダクトでの活用まで考えたい方 - 不確実性やノイズを前提に設計できる方 - 抽象化と実装を行き来できる方 |
| アピールポイント | 自社サービス・製品あり ベンチャー企業 20代管理職実績あり 2年連続売り上げ10%以上UP 年間休日120日以上 産休・育休取得実績あり ストックオプション制度あり 教育・研修制度充実 資格支援制度充実 Uターン・Iターン歓迎 マネジメント業務なし フレックスタイム 月平均残業時間20時間以内 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/04/09 |
| 求人番号 | 7966157 |
採用企業情報
- 株式会社オプティマインド
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- 資本金100百万円
- 会社規模31-100人
- SIer
- ソフトウエア
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会社概要
【設立年月】2015年6月
【代表者】松下 健
【事業内容】ソフトウェアの開発と販売
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