◆数理最適化・ソフトウェアエンジニア（公共・安全保障領域／リード）

仕事概要

【業務概要】

官公庁・大企業との共同プロジェクトにおいて、数理最適化を核とした技術開発とプロジェクト推進を担います。顧客・パートナー企業・JIJ社内の研究者／ソフトウェアエンジニアと連携し、技術的な実現性と現場での利用可能性を両立する解をつくります。

【主な業務内容】

課題の構造化・要件定義
- 顧客の業務、運用ルール、制約条件、評価指標を整理し、最適化・シミュレーションの対象として定義
- 不確実性や状況変化を含む意思決定課題を、解くべき問題へ分解
- 顧客・パートナー企業との技術ディスカッション、提案・計画書作成
最適化モデル・アルゴリズムの設計
- 組合せ最適化、数理計画、制約充足、多目的最適化、ヒューリスティクス等を用いたモデル設計
- 大規模問題に対する計算量・解品質・説明可能性のトレードオフ設計
- シナリオ比較、代替案提示、運用者が制約や優先度を調整できる仕組みの設計
ソフトウェア実装・検証
- Pythonを中心とした最適化エンジン、API、検証用アプリケーションの実装
- シミュレーション環境での性能評価、テスト設計・実施、技術文書・報告書の作成
- JIJの最適化技術・OSS・各種ソルバーを活用した実装および改善
プロジェクト推進・技術リード
- アジャイルな検証サイクルの計画、進捗・リスク・品質管理
- 顧客およびパートナー企業との論点整理、技術的な期待値調整
- 若手メンバーのレビュー・育成、技術知見のドキュメント化と再利用可能な資産化
情報保全を前提とした開発
- 案件ごとの情報保全ルール、閉域環境、データ取扱い要件を理解し、適切に開発を推進
- 必要に応じて、ローカル環境・閉域環境で利用可能なツールや開発プロセスを設計

【プロジェクト例】

大規模な輸送・配置・資源配分計画の最適化
複数の主体・設備が関わるオペレーションの計画立案と割当の最適化
業務上の複雑な制約を満たす計画立案、シミュレーション、代替案比較
最適化モデルを利用するAPI・アプリケーション・評価基盤の開発

【このポジションの魅力】

社会的重要性の高い課題：大規模かつ複雑な意思決定が求められる領域で、技術を実装・運用につなげます。
研究と実装の両方に関われる：数理最適化、量子技術、生成AI、シミュレーションを組み合わせ、構想から実装・評価まで担えます。
技術的な裁量が大きい：既存手法の適用に留まらず、問題設定、モデル化、アルゴリズム選択、システム設計を主導できます。
多様な専門家との協働：顧客の業務専門家、パートナー企業、社内の研究者・ソフトウェアエンジニアと協働し、実装可能な解をつくります。
グローバルな技術環境：JIJには多様な国籍・バックグラウンドのメンバーがおり、海外の研究者・企業との共同開発機会もあります。

業務の変更範囲
入社直後：数理最適化・ソフトウェアエンジニア（公共・安全保障領域／リード）
変更範囲：会社の定める業務全般

必須スキル

数学、情報科学、物理学、工学、オペレーションズ・リサーチ、数理最適化、または近接分野における修士相当以上の専門性
数理最適化、組合せ最適化、数理計画、制約充足、シミュレーションのいずれかを用いた開発・研究経験
Pythonによるソフトウェア開発経験
複雑な業務要件を整理し、モデル・アルゴリズム・実装へ落とし込んだ経験
顧客または社内外のステークホルダーと協働し、技術プロジェクトを推進した経験
技術的な内容を、非専門家にも理解可能な形で説明・文書化できる力
案件に必要な情報保全・適格性確認の要件を満たし、これに協力できること
案件に応じて、顧客・パートナー企業のプロジェクトルームでの常駐勤務に対応できること（首都圏への通勤が可能なこと）

歓迎スキル

博士号、または数理最適化・量子技術・AIに関する専門的な研究経験
Gurobi、CP-SAT、CSPソルバー、メタヒューリスティクス、分枝限定法等の活用経験
多目的最適化、ロバスト最適化、確率最適化、動的計画、群制御・マルチエージェントシステムの経験
FastAPI等を用いたAPI開発、アプリケーション開発、テスト・性能評価の経験
閉域環境・オンプレミス環境など、制約のある開発環境での開発経験
官公庁、公共、インフラ、製造、物流、モビリティ、航空宇宙・安全保障関連のプロジェクト経験
英語での技術文書読解・技術ディスカッション能力
プロジェクトマネジメント、顧客折衝、チームリードの経験

求める人物像

技術の正しさだけでなく、現場で使われることに責任を持てる方
曖昧で複雑な課題に対し、自ら論点を立てて前進できる方
数理モデル・コード・説明資料を行き来しながら、関係者と合意形成できる方
セキュリティや情報保全を含む制約を、技術設計上の前提として真摯に扱える方
専門知識を属人化せず、チームに共有・再利用できる形に残せる方
新しい技術を学び、必要に応じて最適な手法を選び取れる方

応募概要

給与

年収：700万円〜1000万円
※経験・スキルを考慮の上、決定します

賞与：業績に応じて支給
昇給：半期に一回の査定

勤務地

基本はリモートワークを含むハイブリッド勤務です。
東京都港区芝浦三丁⽬3番6号東京科学⼤学キャンパス・イノベーションセンター INDEST 403号室
ただし案件の情報保全要件により、顧客・パートナー企業が用意するプロジェクトルーム（主に東京都内および首都圏）での作業が必要となる場合があります。

就業場所の変更範囲
入社直後：国内の自宅、事業所、またはプロジェクト上必要な作業場所
変更範囲：会社の定める国内外の事業所およびプロジェクト先（出向の場合は出向先で定める事業所を含む）

雇用形態

正社員

勤務体系

基本はリモートワークを含むハイブリッド勤務です。
東京都港区芝浦三丁⽬3番6号東京科学⼤学キャンパス・イノベーションセンター INDEST 403号室
ただし案件の情報保全要件により、顧客・パートナー企業が用意するプロジェクトルーム（主に東京都内および首都圏）での作業が必要となる場合があります。プロジェクトのフェーズによっては、週数日からフルタイムの常駐が発生する可能性があります。
常駐の頻度・期間・場所は案件ごとに異なります。選考過程で具体的な想定をご共有し、相議のうえで決めていきます。
閉域環境での作業では、社外ツールや生成AIの利用が制限される場合があります。

試用期間

あり（3ヶ月）

福利厚生

<制度・福利厚生>
・各種保険完備
・交通費全額支給
・PC貸与
・モニター貸与
・研究費補助
・書籍購入補助

<補足：労働条件明示事項>
●業務の変更範囲
入社直後：数理最適化エンジニア（リード）
変更範囲：弊社事業に関わる業務全般
●就業場所の変更範囲
・入社直後：国内にあるご自宅、もしくは事業所
・変更範囲：会社の定める、国内および海外の事業所
※今後新設される事業所も含む（出向の場合は、出向先で定める事業所を含む）

◆数理最適化・ソフトウェアエンジニア（公共・安全保障領域／リード）