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データサイエンティスト

株式会社グリッドgridpredict.jpAI・データ上場

株式会社グリッドについて

デジタルツインと最適化AIを用いて、インフラや社会の計画業務を最適化するサービスを提供する。電力系統の運用や鉄道計画、配船計画、サプライチェーンなどを対象とした最適化AIのアプリケーション群「ReNom APPS」に加え、電力業界向けの生成AIや業界別のSaaSを手がける。

企業サイトの記載より編集部が要約 / 出典

この求人について

電力や配船、人流など社会インフラ分野の顧客課題に対し、データ分析と機械学習エンジンの開発で解決を図るデータサイエンティスト職。

働き方の実態編集部が求人票から読み取ったこと

本文に「フルフレックス、フルリモート制度」と明記。社内制度でも出社・リモートを柔軟に選択可能とされ、出社を求める記述はない。電力需給や配船計画、人流分析などの案件で、データの集約・クレンジング・解析、機械学習エンジンの設計と実装、結果のレポーティングを担う。

企業名株式会社グリッド(企業サイト)
上場区分上場
業種AI・データ
職種
カテゴリ
エンジニア
出社頻度通勤ゼロ(フルリモート)
想定年収500〜1200万
経験レベル経験者
応募条件AIを用いた分析経験(2回以上のPJ)、数理最適化の知識と経験、シミュレータ作成経験とAIの学習経験のいずれか
雇用形態正社員
掲載日2026-10-29(2週間前)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

HRMOS/2026-10-12 取得

職種/募集ポジション

データサイエンティスト

雇用形態

正社員

給与

年収

※ご経験とスキル・能力によって上下する場合がございます。

理論年収=月額固定給(基本給+特別勤務手当)×12ヶ月分+賞与

特別勤務手当:残業代42時間分の時間外割増手当 賞与:基本給1ヶ月分を基準にし、業績・評価によって決められた金額を、1年に2回支給(2月・8月)

実際の残業時間は全社平均10~20時間で納品前は忙しくなりますが、メリハリがあります。

勤務地

107-0061 東京都港区北青山3丁目6−7 青山パラシオタワー4F 地図で確認 転勤当面なし

立地

〒107-0061 東京都港区北青山3丁目6-7 青山パラシオタワー 4F

  • 東京メトロ銀座線/半蔵門線/千代田線 表参道駅B5出口直結

★2025年10月1日に新オフィスに移転しました!

勤務時間

フレックスタイム制(コアタイムなし) ※試用期間中も適用

試用期間

入社日から6か月 ※待遇・条件面に変更なし

年間休日

120日以上/年

完全週休2日制(土・日)

  • 祝日、年末年始(12/29~1/3)など

社会保険

健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険 完備

休暇

有給休暇・特別休暇(リフレッシュ休暇3日、産前産後休業、育児休業、介護休業、その他)

※24年度育休取得実績 男性:71% 女性:100%

ハイブリッド・ワークスタイル

出社・リモートを柔軟に選択可能です。個人のパフォーマンスが最大化される環境を推奨しています。

最先端のLLM・AI活用支援

全社員対象:Gemini、NotebookLM等をスタンダードプランで利用可能。業務の効率化を全社で推進しています。 エンジニア対象:最新のAIエージェントツールのビジネスライセンスを付与。 Cursor, Claude Code, Codex, Devinなどから自由に選択(複数可)でき、月単位での変更も可能です。

スキルアップ・自己啓発支援

技術書籍購入補助:会社にない本や、チームのスキル向上に繋がる書籍は会社費用で購入します。

AIキャッチアッププログラム

入社時のAI知識は不問です。実戦形式の練習課題を通じ、業務に必要なAI技術を習得できる環境を整えています。

社内コミュニケーション・交流

利用ツール:Slackを中心に、スピード感のあるコミュニケーションを行っています。

社内イベント(自由参加)

社内スポーツ大会(フットサル、登山、釣りなど)、技術研鑽のためのエンジニア合宿(ハンズオン等)を定期開催しています。

教育体制

大手企業のような研修システムはありませんが、社長がみんなの名前を覚えている規模なため、社員ひとり一人の多様性に注目し、これまでの経験を生かす環境を整えるとともに、ひとり一人の

ハラスメント防止に関する当社の取り組みについて

当社では、すべての候補者様が安心して選考に参加できる環境づくりのため、面接官をはじめとする全従業員に対して以下のルールを徹底しております。

  • 適切な面談環境の確保

面接や面談は、社内会議室や公式オンラインツール等の適切な環境で実施し、候補者様にご不安を与えるような振る舞いは行いません。

  • 公式な連絡手段の徹底

ご連絡は社用メールまたは人材紹介会社ご担当者様など、適切な方法を通じて行い、個人的なSNSアカウントの交換や、業務外の私的な連絡は禁止しています。

  • 誠実な対応と適切な距離感

選考における優越的な地位を利用した不適切な要求や、性的な嫌がらせ(セクシュアルハラスメント)などの不快な言動を一切容認いたしません。

万が一、選考中に担当者の不適切な言動があった場合や不安に感じることがあった際は、選考への影響を一切気にすることなく下記窓口までご連絡ください。 プライバシーを厳守し、中立的な立場で迅速に対応いたします。

▶︎ご相談窓口:下記リンク先の「採用について」 https://gridpredict.jp/company/contact

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インフラ+LIFE+イノベーション インフラと社会を、その先へ グリッドは、サプライチェーン、電力、スマートシティといった社会インフラに対し、AI技術を用いて企業のデジタル化を支援する、日本国内では希有なテクノロジース上場企業です。国内でも数少ない独自プラットフォームの開発や、社会インフラ分野を中心に機械学習・強化学習などの最先端技術を用いたソリューションを提供することで、企業の様々な課題を解決してまいりました。

インタビュー『CTOが語るGRIDの強みと展望 』

https://www.youtube.com/watch?v=3JSD_OU--dk AI系のスタートアップは今や様々な企業が多方面でビジネスを展開しておりますが、弊社が挑戦している領域は、人間が既にできることをAIに置き換えるのではなく、人間では容易に思いつくことができずに多くの時間を費やしてしまう計画業務を対象に、企業の事業全体に関わるような課題に対してAIを活用することで、顧客の課題解決を支援しています。 産業界のほとんどでは、需要供給、設備能力、天候その他の外的な要因も含む様々な要素を考慮した複雑な計画が組まれ、計画作成担当者はとても労力がいる作業を行っています。そこで、人間が策定するには非常に困難で複雑な計画業務をAIが瞬時に導き出し、社会インフラ分野の計画業務最適化に取り組んでいます。 2015年にAI事業を本格的に開始して以降、有り難いことに多方面から評価を頂いており、大手インフラ企業との協業プロジェクトを多数抱えるなど、国内外での注目度も高い企業として成長を遂げております。

プロジェクト例(一部紹介)

  • グリッドが北海道電力と協業、AI・デジタルツインで火力・水力発電運転計画最適化へ

https://ascii.jp/elem/000/004/085/4085443/

  • 四国電力とAIベンチャー、発電計画を「デジタルツイン」で最適化するAI

https://www.businessinsider.jp/post-255802

  • お客様事例:四国電力様_電力需給計画の最適化システム(動画)

https://www.youtube.com/watch?v=9nc7oNDue4w

  • “超アナログ”のタンカー配船計画、出光はどうやってデジタルツイン化したのか

https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2009/28/news013.html グリッドの行動指針 高い人間性と高い専門性を両立した魅力的な人を目指す 驚くような高い価値を提供することにチャレンジする One for all, All for one. 一人はみんなのために、みんなは一つの目標のために こんな人と一緒に仕事したいです (現社員たちの声) 世の中のためになることを、技術力を持って真剣に実現したいと思う人 自分の意見をはっきり言うが、その言い方が高圧的でないので周囲から信頼されている人 忍耐力ある人。愚直に頑張れる人 主体的に行動できる人 ポジティブな思考をする人 助ける精神を持っている人 変化に柔軟に対応できる人 顧客の立場に立って考えることができる人 グリッドのData scientistは 統計学や数学、プログラミングなどの知識をベースに、顧客の課題に対してAIと数理最適化手法を用いた、データ起点での包括的な支援をお任せするポジションです。まずはクライアントのビジネスや課題を理解したうえで本質的な課題やニーズを明確化いただき、各プロジェクトにおけるデータ分析業務をリードしていただきます。 またスキルやご思考に応じて、分析業務だけに限らず顧客とのディスカッションにも参加し、要件定義からバックエンド実装までの一連の業務なども案件によって携わっていただくことが可能です。 募集背景・業務内容 お客様の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリードしていただきます。 《案件例》 電力需供計画の最適化AIソリューション開発 配船計画の最適化AIソリューション開発 センサデータを用いた時系列予測、異常検知ソリューションの開発 位置情報データを用いた人流分析、シミュレーション作成 具体的には、以下のような業務を担当してもらいます(能力と希望ベースで担当領域を相談)。 お客様の課題解決のためのデータ集約、クレンジング、可視化、解析業務 機械学習エンジンの設計、実装、分析結果等のレポーティング シミュレータの実装 社内のデータサイエンティストを対象にした技術力向上のための教育活動 SaaSプロダクトの開発における技術ディスカッションに参加 業務環境と魅力 何よりグリッドを強くするのは、全社員に共通する「社会をよくしたいと思う志」です。機械学習、強化学習、量子コンピューターという最先端技術に投資すると同時に、その技術がどのように実社会・インフラ現場で使われ続けるかを全社員が日々考えています。 「物理、数学、工学の博士多数」+「重工やメーカ出身社員のドメイン知識」+「コンピューターサイエンス専門家」+「数理最適化の実務20年経験のプロ」で構成されたエンジニア組織。お客様のそれぞれ異なるニーズや制約条件に対して、柔軟かつ確実なソリューションを提供しています。 数多いプロジェクトノウハウと顧客ネットワーク、専門家アドバイザーによる最新技術教育が社員の活躍をサポートしています。 フルフレックス、フルリモート制度と、フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えます。 必須のスキルと経験 以下のうち、<いずれか>の経験をお持ちの方。 機械学習や強化学習などのAIを用いた分析経験(期間不問、2回以上のプロジェクト経験) 数理最適化アルゴリズムの知識と経験(実務経験お持ちの方は年収優待) シミュレータの作成経験とAIについて学んだ経験 歓迎のスキルと経験 Kaggle等のデータサイエンスコンペティションでの実績 外国籍の方の場合は、N2以上の日本語スキル ソフトウェアエンジニアリングのスキル AWS等のクラウド環境での開発経験 人材像 社会インフラ業界における課題をITの力で解決したいと思う人。 課題解決に主体的に取り組める人。 向上心を持って幅広く領域にチャレンジしたい人。 周りのサポートに素直に感謝できる人 選考フロー 書類選考→1次面接→プログラミングテスト→2次面接→(必要時は3次面接)→内定 職種 / 募集ポジション データサイエンティスト 雇用形態 正社員 給与 年収

※ご経験とスキル・能力によって上下する場合がございます。

理論年収=月額固定給(基本給+特別勤務手当)×12ヶ月分+賞与

特別勤務手当:残業代42時間分の時間外割増手当 賞与:基本給1ヶ月分を基準にし、業績・評価によって決められた金額を、1年に2回支給(2月・8月)

実際の残業時間は全社平均10~20時間で納品前は忙しくなりますが、メリハリがあります。

勤務地 107-0061 東京都港区北青山3丁目6−7 青山パラシオタワー4F 地図で確認 転勤当面なし 会社情報 会社名 株式会社グリッド 代表取締役 曽我部 完 立地 〒107-0061 東京都港区北青山3丁目6-7 青山パラシオタワー 4F

  • 東京メトロ銀座線/半蔵門線/千代田線 表参道駅B5出口直結

★2025年10月1日に新オフィスに移転しました! 設立日 2009年10月 勤務時間 フレックスタイム制(コアタイムなし) ※試用期間中も適用 試用期間 入社日から6か月 ※待遇・条件面に変更なし 年間休日 120日以上/年

完全週休2日制(土・日)

  • 祝日、年末年始(12/29~1/3)など

社会保険 健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険 完備 休暇 有給休暇・特別休暇(リフレッシュ休暇3日、産前産後休業、育児休業、介護休業、その他)

※24年度育休取得実績 男性:71% 女性:100% 社内制度 ■ハイブリッド・ワークスタイル 出社・リモートを柔軟に選択可能です。個人のパフォーマンスが最大化される環境を推奨しています。

最先端のLLM・AI活用支援

全社員対象:Gemini、NotebookLM等をスタンダードプランで利用可能。業務の効率化を全社で推進しています。 エンジニア対象:最新のAIエージェントツールのビジネスライセンスを付与。 Cursor, Claude Code, Codex, Devinなどから自由に選択(複数可)でき、月単位での変更も可能です。

スキルアップ・自己啓発支援

技術書籍購入補助:会社にない本や、チームのスキル向上に繋がる書籍は会社費用で購入します。

AIキャッチアッププログラム

入社時のAI知識は不問です。実戦形式の練習課題を通じ、業務に必要なAI技術を習得できる環境を整えています。

社内コミュニケーション・交流

利用ツール:Slackを中心に、スピード感のあるコミュニケーションを

編集部が取得した時点の内容です。最新の募集要項は応募先で確認してください。

編集部のひとこと

機械学習や強化学習を使った分析を2回以上のプロジェクトで経験した方、または数理最適化やシミュレータ作成の経験がある方に合う求人です。分析にとどまらず、顧客とのディスカッションや要件定義まで関わりたい方に向いています。

NoTrain編集部2026-11-09 に読んで書きました

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エンジニア全体この求人の想定年収中央値

中央値 910万
400万1,700万500万1,200万

この求人の想定年収のMAXは、エンジニアの中央値を290万上回ります。

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