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※この求人はギークニアによる求人紹介案件です。応募情報はギークニアに送信されます。
ご推薦可能な場合、面談後に推薦をさせて頂きます。
| 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
| 給与 | 685万円〜1800万円（想定年収 800万円－1,800万円（賞与1ヶ月分/年２回を含む） 月額給与 571,429円－1,285,715円 月額給与には以下が含まれます。 固定残業代（月45時間分） ライフプラン手当（月額55,000円） ※固定残業代超過分については別途支給します。 給与内訳例 月額700,000円の場合 基本給：452,000円 固定残業代（月45時間分）：193,000円 -ライフプラン手当：55,000円 ※固定残業代は、時間外労働の有無にかかわらず支給します 本募集における給与の下限について 月額支給額：571,429円 基本給：359,000円 固定残業代（月45時間分）：157,429円 -ライフプラン手当：55,000円 賞与 年2回（4月・10月） ※個人評価に応じて支給 給与改定 年2回（3月・9月） ※評価結果に基づき決定 ■試用期間 3ヶ月 ※試用期間中も待遇に変更はありません ） |
| 勤務地 | 東京都 |
| 勤務地詳細 | 〒1020083 東京都千代田区麹町2-3-2 半蔵門PREX North |
| 職種 | データサイエンティスト CTO・テックリード 企画・マーケ ITエンジニア |
| 業種 | インターネット関連 IT通信インターネット |
| 勤務時間 | ■勤務体系 就業時間：8:00－22:00の間で8時間勤務 休憩時間：就業時間中に1時間 フレックス制度（コアタイムなし）を適用し、精算単位は1か月 休日：日曜日・土曜日・国民の祝日・年末年始 有給休暇 育児介護休暇 ※男女ともに複数実績あり |
| 英語レベル | 日常会話レベル |
以下のうち複数が当てはまることを必須とさせていただいております。
ソフトウェアエンジニアリングの実務経験。もしくは、技術的な意思決定に責任を持ってきた同等のキャリア。マネジメントに比重が移っていても、必要な場面で自分でコードやアーキテクチャに手を入れられること
構造化されていない問題に対して、自分で課題を組み立て、技術的な解を設計した経験。何を作るべきかが決まっていない状態から動けること
顧客や事業ステークホルダーの業務を深く理解し、要件を自ら形にしてきた経験。受け取った要件を実装するのではなく、何を作るべきか自体を相手と一緒に決めてきた経験
不確実な状況で仮説を立て、検証し、進路を自分で切り拓いてきた経験
生成AI・LLM を業務やプロダクトの中で活用した経験、または強い関心と高い学習速度
（業務経験1年以上）
■試用期間
3ヶ月 ※試用期間中も待遇に変更はありません
■勤務地
〒1020083 東京都千代田区麹町2-3-2 半蔵門PREX North
■給与
想定年収
800万円－1,800万円（賞与1ヶ月分/年２回を含む）
月額給与
571,429円－1,285,715円
月額給与には以下が含まれます。
固定残業代（月45時間分）
ライフプラン手当（月額55,000円）
※固定残業代超過分については別途支給します。
給与内訳例
月額700,000円の場合
基本給：452,000円
固定残業代（月45時間分）：193,000円
※固定残業代は、時間外労働の有無にかかわらず支給します
本募集における給与の下限について
月額支給額：571,429円
基本給：359,000円
固定残業代（月45時間分）：157,429円
賞与
年2回（4月・10月）
※個人評価に応じて支給
給与改定
年2回（3月・9月）
※評価結果に基づき決定
■求める人物像
こういう志向の方が活きます
「こう解けるのではないか」というエッジの効いた仮説を、自分から立てるのが好き
全員の納得を待つより、自分で旗を掲げて任されにいきたい
技術的に綺麗な解より、運用に乗って実際に価値が出る解を作ることに関心がある
マネジメントだけ／実装だけ、ではなく、両方の視点を持って動きたい
業界の専門家や経営層と対等に議論することに抵抗がない
確立した正解のない領域で、試行錯誤すること自体を楽しめる
これまでの経験がどう活きるか
このポジションは複数の専門性が交差するロールなので、これまでのキャリアで培ったものが多面的に活きます。
構造化されていない問題を自分で組み立ててきた経験は、何をどう解くかという問いに向き合う中核能力に直結します。要件を自ら主導してきた経験は、漠然とした業務課題を最適化問題や新しいアプローチとして組み立てる局面で核になります。production 品質のソフトウェアを書いてきた経験は、仮説を「使える」プロトタイプに落とし込む決め手になります。
業界知識を持っている方であれば、その領域での検証で大きな差別化要因になります。逆に業界知識はこれからの方でも、仮説を組み立てる力と実装力があれば、業界知を獲得しながら新しいアプローチを探っていくキャリアが描けます。技術・業界知・対人能力のいずれか一つが強いだけでも入口としては十分で、入社後に他の能力を磨いていけます。
■歓迎スキル
ゼロイチでのプロダクト立ち上げ、新規事業立ち上げの経験
SaaS プロダクトを企画から運用まで通して見た経験。プロダクトの方向性を技術と事業の両面から判断してきた経験
PdM・プロダクトオーナーとして、仮説を技術に落とし込んだ経験
エネルギー、製造、化学、物流、インフラ、鉄道・交通などの産業領域での実務経験または研究経験
数理最適化、機械学習、シミュレーションのいずれかを実務で活用したか、それらを使うチームをリードした経験。深い専門性は問いません
技術系の創業経験、または戦略コンサルティングファームでの実績
競技プログラミング（AtCoder 等）でのアクティビティ
英語でのコミュニケーション能力
■必須スキル
以下のうち複数が当てはまることを必須とさせていただいております。
ソフトウェアエンジニアリングの実務経験。もしくは、技術的な意思決定に責任を持ってきた同等のキャリア。マネジメントに比重が移っていても、必要な場面で自分でコードやアーキテクチャに手を入れられること
構造化されていない問題に対して、自分で課題を組み立て、技術的な解を設計した経験。何を作るべきかが決まっていない状態から動けること
顧客や事業ステークホルダーの業務を深く理解し、要件を自ら形にしてきた経験。受け取った要件を実装するのではなく、何を作るべきか自体を相手と一緒に決めてきた経験
不確実な状況で仮説を立て、検証し、進路を自分で切り拓いてきた経験
生成AI・LLM を業務やプロダクトの中で活用した経験、または強い関心と高い学習速度
■仕事概要
このポジションが取り組むこと
計画領域のナレッジ × LLM という挑戦
ALGO ARTIS はこれまで、社会インフラを支える計画業務を、独自の最適化アルゴリズムで解いてきました。火力発電所の燃料運用、化学プラントの生産切替、配船や運行の計画こうした領域で実際に動くソリューションを届ける中で、私たちは「計画」という領域に固有のナレッジを積み上げてきました。
いま私たちは、この計画領域で得たナレッジを土台に、LLM を用いた新しい最適化アプローチの探索 を始めています。本ポジションは、その探索を技術面から牽引するテックリードです。
既存の取り組み（FDE）との違い
本ポジションは、現場に深く入り込んで既存の課題を実装し切る Forward Deployed Engineer（FDE）とは、募集枠が異なります。FDE が「すでに見えている課題を、現場で使える形に届け切る」役割だとすれば、本ポジションは「何をどう解くかという問いから入り、LLM を用いた新しいアプローチを設計・検証する」役割です。すでに確立した解き方を現場へ届けるのが FDE、新しい解き方そのものを探索するのが本ポジション、となります。
補足：ALGO ARTIS という会社について
私たちが扱ってきたのは「計画業務」です。火力発電所の燃料運用、化学プラントの生産切替、バスの乗務行路、配船オペレーションいずれも組み合わせの数が天文学的に大きく（ある火力発電所の計画業務では取りうる組み合わせが 10 の 720 乗を超えます）、人の手では良い解にすら届きにくい領域です。ALGO ARTIS は、独自の最適化アルゴリズムでこうした計画を実用的な時間で解くソフトウェア「Optium」を提供し、関西電力、北陸電力、TOPPAN、住友大阪セメント、名鉄バスなどに導入してきました。
事業の前身は 2016 年に DeNA で着想され、2021 年 7 月にスピンオフして独立。事業としては丸 10 年、独立法人としても 5 年目です。2026 年 6 月にはシリーズBラウンドで総額 15.38 億円を調達しました（エクイティ累計 25.14 億円、デット含む 32.44 億円。リード投資家は米国セールスフォースの投資部門 Salesforce Ventures）。
仕事の概要
何をどう解くかは、最初から決まっているわけではありません。計画領域のどこに新しいアプローチの余地があるか、LLM と最適化をどう組み合わせれば現場で使えるものになるかそれは自分で仮説を立て、手を動かして試してみなければ見えてこない、というのが私たちの確信です。本ポジションは、この確信に応える形で設計されたロールです。
受け取った要件を実装するのではなく、自ら仮説を立て、最速でプロトタイプにして検証し、実用に耐えるアプローチへと磨いていく。そのために、ALGO ARTIS が積み上げてきた資産計画最適化アルゴリズム、共通技術基盤、社会インフラ各産業での顧客基盤と実績を最大限に使います。これが、このポジションのテックリードの仕事です。
仕事の進め方
仕事はおおむね次のループで回ります。比重は局面によって変わります。
計画領域のどこに新しいアプローチの余地があるかを、自ら仮説として立てる。LLM と最適化の組み合わせで何が解けるようになりそうかを見極める。その仮説を、プロトタイプや PoC として最速で形にし、現場やデータで検証する。LLM を含むあらゆる技術を、目的に対して躊躇なく使う。検証結果をもとにアプローチを磨き、実用に耐える形に近づけていく。そして、得られた知見やパターンを組織に還元する。
オフィスでコードやアーキテクチャに向き合う時間と、現場や顧客と議論する時間の両方がある仕事です。少人数で動くフェーズのため、自分の判断と裁量で進められる範囲が大きいのが特徴です。
本プロジェクトが役員直下の少人数で進めており意思決定のスピードは非常に早い環境です。
役割の意義
社会インフラを支える計画業務の改善は、産業の競争力そのものに直結します。ALGO ARTIS はこの領域で実績を積み上げてきましたが、既存のアプローチではまだ十分に解けていない課題が数多く残っています。本ポジションは、LLM という新しい道具でその余白に踏み込み、「社会基盤の最適化」というビジョンの射程を技術の側から広げるロールです。
きれいな技術検証で終わらせず、現場で使えるところまで責任を持つ。技術と事業の両面を見ながら、新しい解き方を社会基盤の現場に届けていくそういう手応えのある役割です。
やりがい
まだ確立した解き方のない領域で、自分の仮説と試行が、そのまま新しいアプローチになっていきます。誰かが定義した要件を実装するのではなく、何をどう解くかという問いから関われる仕事です。
制約の少ない環境で、LLM を最適化に組み合わせる設計に挑戦できます。少人数で裁量の大きいフェーズのため、技術選定から検証の進め方まで、自分が意思決定の中心に立てます。
そして、ゼロからすべてを積み上げるのではなく、ALGO ARTIS の技術・基盤・顧客関係という土台の上で試せます。教科書のない領域での創意工夫が、そのまま価値になるそういう手応えのある仕事です。
■雇用形態
正社員
■勤務体系
就業時間：8:00－22:00の間で8時間勤務
休憩時間：就業時間中に1時間
フレックス制度（コアタイムなし）を適用し、精算単位は1か月
休日：日曜日・土曜日・国民の祝日・年末年始
有給休暇
育児介護休暇 ※男女ともに複数実績あり
■福利厚生
福利厚生、社内制度
社会保険、労働保険、雇用保険完備
確定拠出年金制度
リモートワーク制度
全社懇親会(毎月1回開催)
通勤手当（1ヶ月3万円を上限とし実費支給）
副業・兼業OK（申請制）
社員紹介手当
プロジェクト交際費制度
合宿（年1回開催）
服装自由
B008.LLMを活用した新規事業のテックリード
■事業内容
ALGO ARTISは、「社会基盤の最適化」というコーポレートミッションのもと、エネルギー、製造、物流など幅広い分野で、複雑な計画策定業務のDXを推進します。「Optium」や「Planium」といった製品を通じ、アルゴリズムの力で人知を超える効率化を実現し、持続可能な社会の構築に貢献します。
私たちが目指しているのは、社会インフラや産業の現場において、意思決定が「属人性」や「経験則」に依存し続ける状態から脱却することです。
現場の知見や制約をアルゴリズムとして形式化し、計画や判断を組織の資産として蓄積・進化させていく。その仕組みを社会基盤の中に実装することで、変化に強く、持続可能な運用を可能にします。
将来的には、個別最適にとどまらず、サプライチェーン全体や産業横断で意思決定が連鎖し、全体として最適化される世界を実現していきます。
私たちは、確かな計画と判断を支える基盤として、社会や産業の意思決定のあり方そのものをアップデートし続けます。
■URL
https://www.algo-artis.com/
■本社所在地
東京都千代田区麹町2-3-2 WeWork 半蔵門PREX North 10階
■代表者氏名
永田 健太郎
■設立
2021年7月
■資本金
1,200万円
■従業員人数
91名
※ 求人内容は求人作成時のものであるため、最新状況は変更になっている可能性があります。
※ より詳細な情報は面談時にご確認ください。