◼️ミッション 数理最適化の手法を駆使して、配送計画・生産スケジューリング・リソース配分などの複雑な意思決定問題を解決し、クライアントの業務効率とコスト構造を根本から変えることがミッションです。 ◼️仕事のやりがい 製造業や物流における「答えのない組合せ問題」に挑み、最適化モデルの導入によって目に見えるコスト削減や効率改善を実現できます。数学的な理論を実ビジネスに落とし込むプロセスを一貫して経験できるポジションです。 ◼️業務内容 配送計画・生産スケジューリング・リソース配分等の最適化モデル構築 数理最適化アルゴリズムの選定・実装・チューニング メタヒューリスティクス（遺伝的アルゴリズム、焼きなまし法等）の設計・実装 クライアント向け最適化ソリューションの技術検証（PoC）の推進 最適化結果の可視化・レポーティング 学会論文・最新技術情報の調査、技術トレンドのキャッチアップと応用 スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等 ◼️必須条件 週12時間以上の稼働（土日祝可、フルリモート・フレックス勤務可） Pythonを用いた開発経験（実務経験不問） 数理最適化・オペレーションズリサーチに関する基礎知識 線形計画法・整数計画法等の基本的な最適化手法の理解 Git/GitHubを利用した経験 ソフトウェアエンジニアリングの基本的な知識 日本語での円滑なコミュニケーション能力 大学・大学院に在籍する学生（学年不問） ◼️歓迎条件 週20時間以上の稼働（土日祝可、フルリモート・フレックス勤務可） 数理最適化ソルバー（Gurobi、CPLEX、OR-Tools等）の利用経験 メタヒューリスティクスの実装経験 組合せ最適化・制約充足問題の研究経験 機械学習と最適化を組み合わせたアプローチの経験 クラウド環境（AWS/Google Cloud/Azure等）の構築・運用経験 ◼️開発環境 言語：Python、TypeScript フレームワーク：FastAPI、Next.js、React、Streamlit 最適化：Gurobi、OR-Tools、PuLP、SciPy クラウド：AWS、Google Cloud、Azure データベース：PostgreSQL、MySQL コード管理：GitHub その他：Cursor、ChatGPT、Gemini、Claude、GitHub Copilot など