【Data scientist】最先端技術を実世界に実装するデータサイエンティスト

インフラ+LIFE+イノベーション

インフラと社会を、その先へ

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に対し、AI技術を用いて企業のデジタル化を支援する、日本国内では希有なテクノロジース上場企業です。国内でも数少ない独自プラットフォームの開発や、社会インフラ分野を中心に機械学習・強化学習などの最先端技術を用いたソリューションを提供することで、企業の様々な課題を解決してまいりました。

▼GRID 
https://gridpredict.jp/company

AI系のスタートアップは今や様々な企業が多方面でビジネスを展開しておりますが、弊社が挑戦している領域は、人間が既にできることをAIに置き換えるのではなく、人間では容易に思いつくことができずに多くの時間を費やしてしまう計画業務を対象に、企業の事業全体に関わるような課題に対してAIを活用することで、顧客の課題解決を支援しています。

産業界のほとんどでは、需要供給、設備能力、天候その他の外的な要因も含む様々な要素を考慮した複雑な計画が組まれ、計画作成担当者はとても労力がいる作業を行っています。そこで、人間が策定するには非常に困難で複雑な計画業務をAIが瞬時に導き出し、社会インフラ分野の計画業務最適化に取り組んでいます。

2015年にAI事業を本格的に開始して以降、有り難いことに多方面から評価を頂いており、大手インフラ企業との協業プロジェクトを多数抱えるなど、国内外での注目度も高い企業として成長を遂げております。

▼プロジェクト例（一部紹介）

・AIで発電所の運転効率化、ベンチャーと北電が新システム開発
https://www3.nhk.or.jp/sapporo-news/20240603/7000067426.html

・グリッドが北海道電力と協業、AI・デジタルツインで火力・水力発電運転計画最適化へ
https://ascii.jp/elem/000/004/085/4085443/

・四国電力とAIベンチャー、発電計画を｢デジタルツイン｣で最適化するAI
https://www.businessinsider.jp/post-255802

・お客様事例：四国電力様_電力需給計画の最適化システム（動画）
https://www.youtube.com/watch?v=9nc7oNDue4w

・“超アナログ”のタンカー配船計画、出光はどうやってデジタルツイン化したのか
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2009/28/news013.html

グリッドの行動指針

• 高い人間性と高い専門性を両立した魅力的な人を目指す
• 驚くような高い価値を提供することにチャレンジする
• One for all, All for one. 一人はみんなのために、みんなは一つの目標のために

こんな人と一緒に仕事したいです （現社員たちの声）

• 世の中のためになることを、技術力を持って真剣に実現したいと思う人
• 自分の意見をはっきり言うが、その言い方が高圧的でないので周囲から信頼されている人
• 忍耐力ある人。愚直に頑張れる人
• 主体的に行動できる人
• ポジティブな思考をする人
• 助ける精神を持っている人
• 変化に柔軟に対応できる人
• 顧客の立場に立って考えることができる人

グリッドのData scientistは

統計学や数学、プログラミングなどの知識をベースに、顧客の課題に対してAIと数理最適化手法を用いた、データ起点での包括的な支援をお任せするポジションです。まずはクライアントのビジネスや課題を理解したうえで本質的な課題やニーズを明確化いただき、各プロジェクトにおけるデータ分析業務をリードしていただきます。

またスキルやご思考に応じて、分析業務だけに限らず顧客とのディスカッションにも参加し、要件定義からバックエンド実装までの一連の業務なども案件によって携わっていただくことが可能です。

募集背景・業務内容

お客様の様々な課題を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していただきます。

《案件例》

• 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、シミュレーション作成

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）。

• お客様の課題解決のためのデータ集約、クレンジング、可視化、解析業務
• 機械学習エンジンの設計、実装、分析結果等のレポーティング
• シミュレータの実装
• 社内のデータサイエンティストを対象にした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技術ディスカッションに参加

業務環境と魅力

• 何よりグリッドを強くするのは、全社員に共通する「社会をよくしたいと思う志」です。機械学習、強化学習、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。お客様のそれぞれ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。
• 数多いプロジェクトノウハウ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、フルリモート制度と、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。

必須のスキルと経験

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

歓迎のスキルと経験

• Kaggle等のデータサイエンスコンペティションでの実績
• 外国籍の方の場合は、N2以上の日本語スキル
• ソフトウェアエンジニアリングのスキル
• AWS等のクラウド環境での開発経験

人材像

• 社会インフラ業界における課題をITの力で解決したいと思う人。
• 課題解決に主体的に取り組める人。
• 向上心を持って幅広く領域にチャレンジしたい人。
• 周りのサポートに素直に感謝できる人

選考フロー

書類選考→1次面接→プログラミングテスト→2次面接→（必要時は3次面接）→内定