機械学習エンジニア

機械学習エンジニア／AI・機械学習・数理最適化を用いて物流最適化に挑む！ 仕事概要 # 会社概要 弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、 「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、 データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。 物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。 物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。 しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。 オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。 # 業務内容 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。 ### 具体的な仕事内容 ・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 ### 技術スタック - 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、VSCode、Vim、Emacs（エディタは自由に選択）、Mac、Windows - コミュニケーション：Slack、Google Meet、Google Workspace - LLM：Claude Code、Codex、CodeRabbit、Gemini、NotenookLM（状況に応じて柔軟に調整） ### 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。 必須スキル # 会社概要 弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、 「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、 データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。 物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。 物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。 しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。 オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。 # 業務内容 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。 ### 具体的な仕事内容 ・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 ### 技術スタック - 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、VSCode、Vim、Emacs（エディタは自由に選択）、Mac、Windows - コミュニケーション：Slack、Google Meet、Google Workspace - LLM：Claude Code、Codex、CodeRabbit、Gemini、NotenookLM（状況に応じて柔軟に調整） ### 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。 歓迎スキル 【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 応募概要 給与 ご経験、能力によって決定いたします。 勤務地 本社（東京都 東京都豊島区東池袋1-34-5 いちご東池袋ビル9F）またはリモートワーク 柔軟な働き方ができるよう、リモートワークを取り入れています。 ※出社頻度はポジションにより調整が入ることがあります。配慮が必要な場合は遠慮なくご相談ください。 雇用形態 正社員 勤務体系 勤務時間 フレックスタイム制 (コアタイム：無し) 有給休暇/夏季休暇/年末年始休暇/慶弔休暇/ANNIVERSARY休暇/生理休暇/産休・育休/週休2日制/土日祝日休み/年間休日120日以上 試用期間 あり（3ヶ月） 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