株式会社オープンロジの機械学習エンジニアの求人

<会社概要>
【オープンロジとは】
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。

■物流業界が抱える課題
物流は私たちの生活に欠かせないモノを届ける重要なインフラです。しかし、今このインフラが危機に瀕しています。このままでは商品不足や配送遅延が発生し、食品や日用品、薬などが不足するなど、様々な場面で影響が出る可能性があります。

この背景にはECの発展により、手軽に商品が購入できるようになったことが挙げられます。運ぶ物の量は増えたにもかかわらず、物流を支える倉庫業者や配送業者の90％以上は中小企業で、アナログな方法で業務を行う企業も多く、生産性が低いため、対応が追いついていません。

そして、EC事業者も問題を抱えており、現在の物流はオンプレミスのサーバーと同様に物理的なリソースを管理するため、手間と時間がかかります。
物流管理に時間がかかった結果、事業を成長させる業務に時間がさけず、物流がEC市場、ひいては経済成長の妨げにもつながります。

この課題を解決するためには、物流事業者のDX推進、Webサービス上での効率的な倉庫管理、全国の倉庫ネットワークを使った配送効率化と負荷軽減が必要です。

■オープンロジのソリューション
・物流事業者のDX推進
物流事業者の中でも特に倉庫では、目視での商品確認や、在庫数のチェックを紙で行っていたりとアナログな方法で業務が行われていることがあります。オープンロジは、倉庫会社へ作業に沿ったシステムを提供し、現場改善も行うことによってDXを進め、生産性向上に務めています。

・Webサービス上で倉庫管理を効率的に
現在の物流はオンプレミスと同様に手間と時間がかかります。利用できるようになるまでに、選定や契約などで1~2ヶ月かかり、運用してからも物流量が増えれば一つの倉庫で在庫を収めきれなくなるため、同じ手間をかけて新たな倉庫を立ち上げなければなりません。オープンロジは「物流版AWS」として、システムを通して倉庫という物理的なリソースの管理運用を効率的に担えるようにするなど、Webサービス上で物流を利用できるようにしています。

・全国の倉庫ネットワークで配送効率化と負荷軽減
EC市場の発展で配送業者に負荷がかかっています。通常、一つのEC事業者が一つの倉庫で在庫を管理するため、配送先によっては長距離輸送が必要です。オープンロジは全国の倉庫と提携し、EC事業者がオープンロジを通して全国各地の倉庫を利用できるようにしています。それによって、配送先に最も近い倉庫から配送を行えるようにし、配送事業者の負荷を軽減、迅速な配送を実現します。

<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>（共通）
・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、Mac、Windows、Ubuntu（開発環境は指定はないため、ご自身のお好きな環境で開発できます）
・コミュニケーション：Slack、Google Meet、Google Workspace

<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。

・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

【機械学習】
・機械学習モデル（需要予測、推薦、分類など）を本番システムに組み込み、運用・改善した実務経験3年以上
・PoC（概念実証）や分析レポート作成に留まらず、自ら実装・システム化まで行った経験
・機械学習を含む計算機科学分野の論文を読解し、その手法を実装する能力
・機械学習における大学学部レベルの基礎知識

【バックエンド開発】
・Python (FastAPI, Django等), Go, Java等を用いたWeb API・バックエンドシステムの設計・開発・運用経験
・AWS/GCP等のクラウド環境でのインフラ構築・運用

【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