組合せ最適化アルゴリズムエンジニア

組合せ最適化アルゴリズムエンジニア

募集概要

## _「最適化」と、現場で働く人たちと「心」の架け橋になろう_

OPTIMIND（オプティマインド）は、「温かい社会を、技術と支える」というミッションのもと、 輸配送領域における最適化技術の社会実装に取り組んでいます。

私たちが目指しているのは、「輸配送最適化のリーディングカンパニーになる」こと。

これまでのラストワンマイル領域に加え、調達物流・幹線輸送・二次輸送など、サプライチェーンにおける輸配送全体の最適化へと取り組みを広げています。

物流業界では、ドライバー不足や輸配送ニーズの多様化などを背景に、業務の効率化と持続可能性の両立が求められています。

一方で、現場では長年の経験や判断に支えられたオペレーションも多く、 単にシステムを導入するだけでは解決できない課題も少なくありません。

だからこそ私たちは、「最適化」という技術と、現場で働く人の判断や実情のあいだに立ち、 無理なく現場に馴染み、実際に使われ続ける仕組みをつくることを大切にしています。

その中核となるのが、最適化アルゴリズムを活用した輸配送最適化ソリューション「 _Loogia（ルージア ）_ 」です。

Loogiaは単なるプロダクトではなく、企業ごとの課題に応じて、

• 配車計画・ルーティング最適化
• 配送支援・動態管理
• データ分析・シミュレーション
• 基幹システムやWMSとのデータ連携

などを組み合わせながら、実運用にフィットする形で拡張・統合されていきます。

さらに、システム提供にとどまらず、業務設計やオペレーション改善まで踏み込むことで、輸配送における課題を継続的に解決していく体制を構築しています。

テクノロジーによる効率化と、現場で働く人への配慮。その両立を大切にしながら、輸配送のあり方をアップデートしていく。

_OPTIMIND（オプティマインド）は、「最適化」を現場に届ける温かい会社であり続けたいと考えています。_

### 業務内容

最適化チームでは、「Loogia配車作成」において個々のお客様のニーズに沿った効率の良い配車計画を最適化計算によって作成し提供します。

「Loogia配車作成」が取り扱う配車計画問題(Vehicle Routing Problem)は一般的にとても難しい問題で、車両の数や配送先の時間帯指定、車両に載る荷量の容量制限など、多岐に渡る要素を考慮しながら効率の良い計画を作成する必要があります。考えられる計画の候補の数は天文学的な数字になりますが、最適化チームでは”メタヒューリスティック”と呼ばれる最適化手法を用いて、現実的な時間の中でお客様に満足して頂ける計画を日々作成しています。

業務としては配車計画を作成するアルゴリズムの機能追加・性能改善が主になります。また、より価値を効率的に届けるため、最適化機能を提供するAPIのインフラ面を含めた設計・実装なども最適化チームで行っています。

• アルゴリズムモジュールの設計、開発、保守、運用
• アルゴリズムの性能評価
• チーム外向けドキュメントの整備
• アルゴリズムに関連するAPIやインフラの設計開発

### 仕事の魅力

フルリモートが可能で、フレックスタイム制を導入しています。また、代表の松下は名古屋大学で組合せ最適化アルゴリズムを専攻する研究者であり、社員の半数以上がエンジニアのため、技術に理解があるのも魅力。技術・ツール選定の自由度が高く、積極的に挑戦することが評価される文化で、書籍購入や論文の執筆、勉強会や学会の参加・登壇も推奨しています。エンジニアスペシャリストのキャリアパス及び評価制度もあり、技術を磨きながらキャリアを積んでいける環境です。

顧客にヒアリングしながら開発することを重視しており、実際にドライバーに同行させていただくこともあります。エンジニア1人ひとりの裁量も大きく、全ての人の生活になくてはならない「物流」のDXに挑戦できるため、社会貢献度が高くやりがいを感じられる開発です。

アカデミックから入社した方もいれば、開発者として経験を積まれてから入社したメンバーもいます。組合せ最適化や統計解析などの研究だけでなく、宇宙や素粒子、都市計画の研究に従事するなど、専攻ジャンルはそれぞれです。全員に共通している点は、技術が大好きでハイスキルなメンバーと議論することを楽しんでいるということ。フラットな組織であり、経営陣との距離が近いのもポイントです。

• 数理的なアルゴリズムを用いた開発ができます。
• アルゴリズムによって顧客に価値提供できます。
• アルゴリズムを用いて社会課題の解決に挑めます。

### 開発環境

• 開発言語：Java, Python
• インフラ：AWS
• Knowledge Tool：Notion, GitHub Project
• VCS：Git
• ログ監視ツール: Datadog
• プロジェクト管理: GitHub Project
• その他コミュニケーションツール：Slack, Google meet, Gather

### 経営陣のエンジニアリングに対する想い

経営陣はエンジニアのバックグラウンドがあり、代表は、コア技術の一つである組合せ最適化を専門に研究してきました。 弊社のプロダクトは複数のディープな技術とロジックから構成されています。技術力に基づくプロダクトの成熟度がそのままビジネスの成長や競合への差別化に直結するため、エンジニアリングに対して積極的に投資をしています。

### 応募要件

下記いずれかの経験

• 企業での開発経験1年以上 + 大学 または企業での数理系の研究経験3年以上
• 企業での開発経験1年以上 + アルゴリズムの実装経験3年以上
• アルゴリズムとデータ構造に関する知識（AtCoderで水色相当）

• 歓迎
• 大学 or 企業でのアルゴリズムの研究経験
• 組合せ最適化やそれに対するアルゴリズムの知識
• メタヒューリスティクスの実装経験
• AWSやGCPなどのクラウドインフラの経験

• 弊社のMV/行動指針に共感いただける方
• 技術に対して貪欲・好奇心旺盛な方
• 常に改善を意識できる方
• 本質を追求できる方
• 前のめりな行動力、実行力

応募概要

給与

応相談 昇給年2回

勤務地

愛知県名古屋市中区栄2-11-30 セントラルビル９F, 東京都中央区日本橋3-14-3　+SHIFT 日本橋桜通り 4階, 大阪市中央区難波5-1-60 なんばスカイオ 27F　WeWork なんばスカイオ

雇用形態

正社員

勤務体系

フレックスタイム制（コアタイム10:00－16:00）標準労働時間1日8時間