化学・繊維・素材メーカー

最適化/機械学習/シミュレーション技術の活用による研究開発等

【期待する役割】
■同社の事業推進や業務効率化・最適化の為、最適化/機械学習/シミュレーション技術の活用による研究開発や事業課題の解決に関する下記実務ならびに総括・調整業務をお任せいたします。
■最適化、プログラミング(Python)、深層強化学習の知見を活かして最適化に関する最新技術獲得に貢献頂きたいと考えております。

【配属後取り組むテーマの具体例】
・原油配船、内航船等の配船最適化
・エネルギー供給、モビリティ、ライフサポートの全体最適化
・再生可能エネルギーの発電量予測
・プラント自動運転　など

【職務内容】
■各種最適化技術（数理最適化ソルバ、深層強化学習、量子アニーリング等）を用いた、最適化モデル構築/実務運用
■次世代最適化技術の獲得/活用
・将来のエネルギーマネジメント等、より大規模で複雑な最適化課題解決に資する、高速 最適化技術の開発/活用
■AI/各種シミュレーション技術を活用した研究開発・事業部門等における課題解決
・時系列予測、異常検知、画像認識、CFD技術等の活用
■AI/各種シミュレーション技術に関するＳａａＳビジネスの検討/推進
※各自がスケジュールを立てながら、業務を遂行しています。
スケジュールや実施状況は、日々の朝会や優花、週次のチームMTGで共有しながら効率的な業務遂行を目指しています。

【配属先】
配属グループ（予定）：中央技術研究所デジタル研究所データサイエンスグループ／5チーム編成
■人数：配属グループの人数：27名
■職場の平均年齢：配属グループ：35歳
■平均残業時間：20～30時間
■テレワークの有無：テレワーク可能（平均週2～3回程度まで可能）

【採用の背景】
■デジタル技術を用いたソリューション提供の案件が増大しており、課題の抽出から具体的なソリューションの構築が可能な技術者が必要となっています。
■特に数理最適化や深層強化学習、量子アニーリング等の最適化技術を活用し、種々の最適化課題解決を加速できる人材を確保したく募集いたします。
■既存事業の最適化だけでなく、エネルギーマネジメントシステムの高度化や新規事業創出に貢献したい方の応募を歓迎いたします。

【採用後のキャリアパス】
最新デジタル技術の獲得/活用を担う部署であるため、社内の主要部署との連携も盛んで、広い視野を養い、ご自身のキャリア形成を進めることも可能です。

【仕事のやりがい・アピールポイント】
予測・最適化技術を通じて、日本のエネルギー供給に関わる規模の大きい仕事に貢献することができます。

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