データ分析エンジニア

【物流×AI】今後注目のTelemetryデータの活用を経験できる!データサイエンティスト

JavaPythonScalaGitHubPostgreSQL
愛知県 / 伏見駅400~600万円
株式会社オプティマインド

業務内容

責任、任される仕事内容

ビッグデータの解析方法を考えることが主な業務です。

具体的には以下のような業務をご担当いただきます。
1. 断片的な時系列データをApach Spark上でを連続的なチャンクごとに分割する
2. 断片的な時系列データの不足部分を推定し補完するモデルの構築
3. 統計モデルを使った走行実績と道路ネットワークの Matching
4. 様々な道路の特徴から道路の速度ポテンシャルを推定するモデルの構築
5. 断片的な時系列データから停車位置の判定・停車時間の推定モデルの構築

統計解析や深層学習の学術的に高度な知識は歓迎しますが、データ解析経験とプログラミングスキルがある方を募集します。さらにKaggleなどのご経験があると、より一層ご活躍いただけます。

なぜそれをやって欲しいのか

当社は物流の配送問題において「どの車両がどの訪問先をどの順に回るか」という配送ルート最適化を行うサービスを独自に開発しております。 サービスリリースから約1年、日本郵便様など大手宅配会社様にユーザーとしてご利用いただいています。
現在は少数精鋭のエンジニア体制ですが、事業拡大に伴う体制強化を進めております。
MAPチームの一番の成果となる「ドライバーが最適と感じる2点間の最短経路探索」に関しては、当社サービスをを評価するための最も重要なポイントである一方で、まだまだ世界的にも課題が多い分野です。これらの技術を一緒に開発し、興奮を楽しめる方を募集しています。

エンジニアリング以外の仕事・姿勢への期待

プロダクトやユーザー視点での提案・コミット
強く期待する
期待する
どちらでもない
期待しない
全く期待しない
ビジネス視点での提案・コミット
強く期待する
期待する
どちらでもない
期待しない
全く期待しない
ピープルマネジメント
強く期待する
期待する
どちらでもない
期待しない
全く期待しない

求める人

必須のスキル・経験

・Scala
・python
・Java

・統計モデルの実装経験や実務経験
・Scala、python、Javaのうちどれか1つに関しての複数の開発経験
・時系列データの処理経験

あると望ましいスキル・経験

・Apach Spark
・SQL(Postgresが望ましいです)
・Hadoop
・予測モデル(Predictive Modeling)
・SQL

・Kaggleへの参加経験
・Kaggleへの入賞経験

労働条件

雇用区分正社員・契約社員
新卒 / 中途中途採用
勤務制度フレックスタイム制
勤務時間(コアタイム時間)10:00 〜 16:00
勤務地愛知県名古屋市中区栄2丁目11−30セントラルビル9階
待遇・福利厚生

通勤手当(上限3万円)
有給休暇(入社半年後から支給)

求人の特徴

副業可

スタートアップ

休日・休暇

完全週休二日制
土日祝日、年末年始休暇

試用期間

3〜6ヶ月

企業情報

会社名株式会社オプティマインド
企業概要URL

資本金

1億円

設立年月日

2015年6月22日

代表者氏名

松下健

従業員数

22人

本社所在地

愛知県名古屋市中区栄2-11-30 セントラルビル9F

何をやっている企業か

私たちは自社プロダクトとして、ラストワンマイル配送事業者向けの配送ルート最適化クラウドサービス「Loogia」を提供しています。物流における「どの車両が、どの訪問先を、どの順に回るか」という配送計画問題に対し、独自のアルゴリズムを用いて最適な配車・配送ルートを算出し、SaaS型で提供しています。
ドライバーアプリのGPSを通じて集めたデータはAIが学習し、より最適化されたルート解析に繋げています。これによって効率的な配送体制に繋げ、人手不足への対応や配送の複雑化による収益性の低下という課題解決に貢献しています。

企業からのメッセージ

22人のメンバーが一丸となってサービス開発・提供を行っています。20代〜30代のフレッシュなメンバーが集結しています。今ならコアメンバーとして、活躍することができます。
会社の成長とご自身の成長を実感できること間違いないです。

開発チーム情報

開発チーム名

Loogia(ルージア )マップ開発チーム

開発チームメンバー

@tkmbnGISエンジニア・データエンジニア

1992年生まれ、愛知県出身。名古屋大学工学部を卒業し、名古屋大学大学院工学研究科社会基盤工学専攻に進学。 現在は博士後期課程に在籍しているが、休学中。データ同化、交通計画、GISを専門とする。 趣味はモトクロス(国際B級ライセンス所持、全日本出場経験あり)、スノーモービル(A級ライセンス所持、全日本出場経験あり)。 中部地方モトクロス選手権にスポット参戦したり,全日本モトクロス選手権にメカニックとして帯同することもあります. オプティマインドでは、主に道路ネットワークの整備・ビッグデータの解析を担当する。

@Guo-astroアルゴリズムエンジニア・インフラエンジニア

チームで主な役割 1. C++を用いて距離行列、経路探索エンジンの構築 2. Javaを用いて距離行列、経路探索エンジンの保守 3. Kubernetes,Jenkins,Spinnakerを用いてインフラ構築

@Hugheymデータ

GPSデータ処理プラットフォームを構築しています。

@f_kokiマネジメント・QA

マップチームのマネジメント、QAを担当しています。 Loogiaをよりよいサービスにするために、ロードマップを考え、エンジニアが開発した製品の最終チェックを行ってい ます。 一部でLoogiaの守り神的な存在。

担当プロダクト

Loogia(ルージア )https://www.optimind.tech/business

プロダクトのリリース日

2018年6月

プロダクトの説明・成し遂げたいこと

<物流に、革命を。>
私たちは自社プロダクトとして、ラストワンマイル配送事業者向けの「配送ルート最適化クラウドサービスLoogia」を提供しています。物流における「どの車両が、どの訪問先を、どの順に回るか」という配送計画問題に対し、独自のアルゴリズムを用いて最適な配車・配送ルートを算出し、SaaS型で提供しています。

現在、Loogiaは大手宅配会社様にユーザーとしてご利用いただいています。今後は宅配のみならず、宅食、酒販会社、医薬品卸会社、自動販売機メンテナンス会社など、幅広い業界へサービスを展開予定です。サービスの拡大に向けて、技術面・ビジネス面の両方に注力しています。

<VISION:新しい世界を、技術で創る>
私たちはこの企業理念のもと、2015年に設立しました。目指しているのは、物・人の動きが最適である世界を創造する、ルート最適化のプラットフォーマーです。

物・人の動きの中でも、「物の動きの最適化」に現在挑戦しています。物流業界では、インターネット通販の拡大による配送の複雑化・小口化が進行していますが、ドライバー不足をはじめとした物流業界の課題は依然として解決されていません。配送を効率化し、持続可能なシステムインフラを構築することは喫緊の課題であり、その中でも課題の多い配送オペレーション領域に現在取り組んでいます。

「物の移動」はもちろんですが、MaaSの発展によって今後「人の移動」はさらに自由化されていきます。生活における全ての「移動」が最適である世界を創出するため、私たちは日々取り組んでいます。

自動化していること

デプロイ

継続的に実践していること

テストについて

高いテストカバレッジを目指している
テストコードを当たり前に書いている
サービス運営上またはビジネス上重要な部分についてのみテストを書いている
基本的に手動でテストしている
テストを書く必要がない・または少ないプロダクトだ

技術的負債について

技術的負債の返済を重視し、迅速に返済している
定期的に技術的負債の返済をしている
既存実装に手をつけるタイミングで必要に応じて技術的負債の返済をしている
現在は優先度が低いため技術的負債の返済をあまりしていない
技術的負債の返済をする必要がない

コードレビューについて

設計に踏み込んだコードレビューをしている
可読性を意識したコードレビューをしている
バグが出ないようにコードレビューをしている
優先度が低くあまりできていない
体制、環境上できていない

チーム全体での開発の進め方

【開発の流れ】
・お客様からのご要望や社内のエンジニアのディスカッションなどから開発すべき内容を洗い出し、開発チームとプロダクトチームが相談しながら各機能をいつまでにリリースするべきかを決めていきます。
・開発内容が決まったら、開発チーム内で誰がいつまでにどのように開発するかを決め、開発を進めていきます。開発が完了したらチーム内で簡易的なテストを行い、その後QAチームに詳細なテストを依頼します。
・QAチームからリリースの承認が得られれば、開発チーム側で開発内容を製品にリリースします。

【チーム間連携】
開発チームは現在「フロントチーム」「最適化チーム」「マップチーム」に分かれており、それぞれ2〜4名で構成されております。各チームが担当するモジュールは相互にAPIで繋がっており、お互いの仕様や開発内容に大きく依存することなく開発を進められます。
一方、少人数ゆえに必要に応じてチーム間で直接連携を取ることが可能であり、チームをまたがる開発では開発者同士が仕様などをすり合わせていくこともあります。

【働き方】
営業チームやプロダクトチームと連携して製品の仕様決定などに携わる人もいれば、開発チーム内でひたすら開発をする人もいます。各個人が好きな働き方を選択できます。

技術面でのアピール・課題・考え方

 MAPチームは『ドライバーが最適と感じる2点間の最短経路を提案する』ことを目指して開発を行っています。そのために、ラストワンマイルに特化した経路探索エンジンの開発やドライバーが経路に感じる様々な特徴についての解析を行っています。
 日々、今我々が提案しているルートに満足せず、ベテランドライバーまで含めたあらゆるドライバーに満足いただける経路を提案できるように、なぜ遠回りでもこの経路を優先したのか?どんな特徴を学習すればよいか?などを議論しています。

開発チームからのメッセージ

このチームでは、2点間の最短経路探索、そして探索した経路を正しく走行するためのナビゲーションを開発しています。この分野は今後、自動運転やMaaSの実現が進むにつれて、よりダイナミックな地図や経路探索が再び重要な分野として注目されようとしています。

MAPチームというチーム名ですがやってる内容は他チームに比べ非常に幅広く、経路探索のエンジンから、ナビゲーションアプリの開発、大量GPSデータを用いたビッグデータ解析、それらを支えるインフラまで行っています。
チームの一番の成果となる「ドライバーが最適と感じる2点間の最短経路探索」に関しては、Loogiaを評価するための最も重要なポイントである一方で、まだまだ世界的にも課題が多い分野です。これらの技術を一緒に開発し、興奮を楽しめる方を募集しています。


【物流×AI】今後注目のTelemetryデータの活用を経験できる!データサイエンティスト

株式会社オプティマインド