21世紀最大の危機の一つの水問題に挑むデータサイエンティスト募集

Fracta Leap

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アンニュイです。

→ 高校：イベント企画・帰宅部
→ 大学：イベント企画・広告営業・バンド
（生まれ変わる）
→ 大学院：在学中にデータ解析・アルゴリズム開発の受託業務
→ リクルート：営業支援、新規データ活用案件（R&D、商企、マーケ）
→ Fracta：日本の最初のメンバー、日本案件の技術リーダー
→ Fracta Leap：イマココ
スタートアップであるFracta Leapのプロダクト開発の責任者として、
社会インフラ分野における構造的な課題をデータサイエンスで変えるための研究開発・プロダクト開発を行なっています！

・専門 : IoT・Data解析 x 新規プロダクト開発
　・プロジェクトマネジメント : 開発マネージャー（システム開発、組込み機器開発）
　・技術 : 組込みソフトウェア開発・センサーデータ解析(時系列解析・生体データ解析・機械学習

・過去の経歴
　・リクルートテクノロジーズにて、新規領域であるヘルスケア x データサイエンスで事業性も含めた研究開発。
　・パラマウントベッドで、IoTプロダクト...
元プラントの配管設計エンジニア。新技術を活用して社会に貢献したい、という思いからFractaに参画。
日々難題にぶつかりながらも、世界を変える！という目標に一歩一歩近づいていて、毎日が充実しています！
専門分野：データ解析・機械学習
宇宙構造物システムを対象とした計算構造力学・自律分散制御・生物の仕組みの応用に関する研究を続けた後、より直接的な社会貢献を目指してオペレーションズリサーチによる様々な課題解決を行う仕事へ転職。製造、物流、通信、エネルギーなどの効率的な運用計画などの実現に貢献してきたが、より自分自身や身近な人達に直接関わる問題解決への関心が高まり、水不足の課題解決を目指すミッションに共感してFracta Leapへ入社。

What we do

水処理インフラの省コスト化・長寿命化で、世界の「水不足」を解消する

私たちFracta Leapは、2015年に米国シリコンバレーで創業したFracta社（https://fracta.ai/）の傘下で、主力製品である水道管劣化診断ソフトに続く、第2の柱となる社会インフラの問題解決を対象とする、日本オフィスの精鋭メンバーで立ち上がったスタートアップです。

Fracta Leapが新たに挑戦するのは「水処理」です。人類の存続に直結する水の問題は、人口増・気候変動などで深刻化し続け、今や「21世紀最大の危機」の1つとなっています。我々は、デジタル技術を用いた水処理インフラの省コスト化・長寿命化を通して、世界の「水不足」の解消に挑みます。

Why we do

Simulation×AI で持続可能な社会インフラを実現させる

我々は、画期的な技術革新とその事業化を通じて、持続可能な社会インフラの実現を目指しています。
長きに渡って培われたシステムとオペレーションが存在する故に、社会インフラ領域の技術革新は困難であると言われます。ただ、だからこそ、そこには挑戦や革新の余地が多分に残されています。
超えるべき高い壁が多数存在することにわくわくしながら、日本発の革新的なソフトウェア開発に挑みます。

How we do

一人ひとりがチームの柱となり、また、困難な課題にチーム一丸となって挑戦します
プロフェッショナルたちの専門家集団

Simulation×AIによる持続可能な社会インフラを実現するため、下記7つのValueを掲げて取り組んでいます。

・最前線
　－人類未踏の壁に挑み、未来を開拓する
・地球人目線
　－地球と共存する社会インフラを考える
・エンターテイナー
　－不確実性をテクノロジーで驚きに変える
・再構築
　－既成観念に囚われず、根本から見直す
・自己実現
　－夢と信念を持ち、追求し続ける
・自立型組織
　－一人ひとりがチームの柱になる
・熱狂
　－情熱の輪を拡げる

As a new team member

■業務内容
- センサーデータからプラント内の現象に関する知見の抽出
- 水処理プラントの運転最適化のために、以下のいずれかのタスクでの問題設定から予測モデル構築
　・水処理装置およびその周辺の水の流れ・水質を予測
　・シミュレーションの連成解析の乖離を修正
　・プラントの制御を最適化

■応募要件
＜必須要件＞
　- 統計解析 / 機械学習手法の知識および実務経験
　- TensorFlow / PyTorchなどを用いたディープラーニングの利用経験
　- 前処理・データ不備などの問題に対応する課題解決力
＜歓迎要件＞
　- センサーデータ解析の実務経験
　- 時系列予測タスクの実務経験
　- 統計的因果推論の実務経験
　- 強化学習の実務経験
　- モデル予測制御やシミュレーションの利用経験
　- Representation Learning / Embedding手法の知識
　- クラウド関連（AWS / GCPなど）の実務経験
　- 水処理装置の知識

是非気軽に話を聞きにきてください！
まずは、オンラインでお話ししましょう。