株式会社enechainの

Tech.12_機械学習エンジニアの求人

募集概要

■ 会社概要 2019年の創業以来、エネルギー事業者向けにオンラインのマーケットプレイスを提供し、大手電力会社を含むマーケットの95％のシェアを占める法人企業が参加する国内最大の取引市場へと成長しました。GTV (取扱高) は2兆円に迫り、今後は単年度の取扱高で100兆円市場の実現を目指しています。 2024年にはシリーズBで60億円の資金調達を行い、DCM Venturesを含む国内外の機関投資家、金融機関と電力、ガス、商社のエネルギー取引に従事する9事業者に出資いただき、さらに開発チームへと積極投資しています。 ■ プロダクト https://enechain.co.jp/services ① eSquare: トレーディングプラットフォーム 　国内初のオンラインでエネルギーを自由に売買できる本格的なトレーディングプラットフォーム 　 (経産省による許認可事業) ② eCompass: マーケットデータプラットフォーム 　電力取引に必要な、電力価格や燃料価格の市況データなど、エネルギーに関するあらゆるデータ・マーケット情報を提供するデータプラットフォーム ③ eScan: マーケットのリスク管理ツール 　取引状況や市況データから事業上のリスク量を可視化する日本電力に特化したETRＭ(Energy Trading Risk Management System)。 　任意の状況におけるリスクを比較するシミュレーション機能も提供 ■ 業務内容 弊社のプロダクト・業務で利用する統計・機械学習・数理最適化モデルの開発をお任せします。 ビジネスサイドと連携して要件洗い出しをするなど、最上流から開発に参画し、データによる課題解決を推進頂きます。 - 統計・機械学習・数理最適化モデルの設計、実装 - モデル実行パイプラインの設計、実装 - リサーチ業務のための分析支援 - 上記に関する、以下業務 - 要件定義 - 技術選定 - PoC (概念実証) - 設計、開発、運用 - ドキュメント整備 - 開発ガイドライン整備 ML活用例 - 電力価格予測 - 取引に必要となる各種エネルギー指標の先行き予測 - リスク管理システムにおけるリスク最小化、或いは利益最大化問題の解決 事業成長に伴いデータ活用のフィールドも広がりつつあり、チャレンジの機会が多い環境です。 ■ 技術スタック https://techblog.enechain.com/entry/technology-stack-2023-summer - フロントエンド：React、TypeScript - バックエンド：Go/gRPC、NestJS/GraphQL - データベース：PostgreSQL - データエンジニアリング/分析：Python - モバイル：Flutter - インフラ：GCP, GKE, Argo Workflows, BigQuery, Pub/Sub, Dataflow, etc - IaC：Terraform - 分析ツール：Looker Studio, Tableau, Google Analytics - CI/CD：Cloud Build, GitHub Actions, Argo CD - ロギング/モニタリング：Datadog ■ 業務ツール - Slack - Notion - Gather - Figma - GitHub Copilot