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東京ガス　経験者採用サイト システムアーキテクト【最適化戦略部】 ■業務内容 ①電力事業基幹システムの再構築に向けた全体設計とロードマップ作成 ②技術優位なプロジェクトの自身での主導 ③並走する関連プロジェクトに対する統制のあり方検討と推進 ■採用背景・求人の魅力 ●自由化の進展や世界的な再エネ需要の拡大、地政学的な先行きの不透明性等により、電力・ガス（LNG）の需要や価格は大きく変動する時代となっており、ボラティリティ増加や予見性低下への対応が、エネルギー事業者として喫緊の経営課題となっています。 ●こうした課題に対処するためには、未来を幅広く想定しながら、状況の変化に応じて、当社が保有するアセットを短中長期それぞれの時間軸で機動的に組み合わせることが不可欠であり、デジタル技術の活用とそれによるオペレーションや意思決定スタイルの抜本的な見直しが求められています。 ●そうした中、エネルギートレーディングカンパニーでは、Compass Transformation 23-25で掲げたAO&T（Asset Optimization& Trading）の高度化やデジタル取引プラットフォーム構築の実現に向け、DXや必要なシステム開発を推進しています。 ●エネルギー事業の制度改革も相俟って、今後は電力システムの全面刷新や分散電源の統合制御、LNGトレーディングのデジタル化（AI、アルゴリズム）、データ活用基盤の構築をはじめとする各種開発の本格化が見込まれており、体制強化が望まれています。

仕事概要 交通事故削減支援サービス『DRIVE CHART』のコア技術の1つであるAIモデルの開発 / 運用に関する業務に携わっていただきます。 AIモデルは、自社開発した通信型ドライブレコーダー（エッジ）とクラウドで動作しており、映像とセンサデータを解析して、脇見運転や一時不停止などの事故リスクの高い運転行動を自動的に検出します。検出されたシーンの映像と運転データは、ドライバーが自身の運転を振り返る際に活用されており、安全運転への行動変容を促進するための重要なデータとなっています。 募集背景 『DRIVE CHART』は契約車両10万台を超え、日々多くの企業やドライバーの方々に活用いただけるサービスになりました。利用者が増え続ける中で、多様な運転シーンの１つ１つに対応できるAIモデルを提供する責任が増してきています。 今後さらに多くのユーザーへ価値を届けていくために、現場からのフィードバックを基にAIモデルを継続的にアップデートし、性能を磨き込み続けることと、さらなる事故リスク低減に向けた新機能の開発それぞれで体制の強化が必要です。「交通事故の削減」という社会課題に対し、技術で真摯に向き合っていただける仲間を募集します。 業務内容 危険運転行動を検知するAIモデルの開発・改善・運用を行います。 ・映像 / GNSS / IMUデータ等をソースとして、AIモデル的の構築、課題分析、性能改善 ・AIモデルの実サービスへの実装、モデル軽量化、リリース ・AIモデルの継続的な性能改善、運用コストの削減 ・地図データを用いたロジック構築 / データ分析 本ポジションの魅力 ・実験だけで終わらず、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、継続的に性能を改善する経験ができます。 ・契約車両10万台のドライブレコーダーから得られる走行データ（映像 / GNSS / IMU等）と運用中のAIモデルの推論結果を分析 / 活用する経験ができます。 ・異なる専門性を持ったチーム（データエンジニア / エッジエンジニア / アノテーター / カスタマーサクセス等）と連携しながらAIモデルを開発 / 運用する経験ができます。 ・AIモデルの開発 / 運用を通じて、交通事故の削減という社会貢献を実感できます。 開発環境 ・言語：Python ・ライブラリ：pandas, scikit-learn, LightGBM, PyTorch ・可視化：Streamlit, Kepler.gl, Plotly, Redash ・インフラ：AWS / GCP ・データベース：Aurora (MySQL) / BigQuery ・ソースコード管理: GitHub ・生成AIツール：GitHub Copilot, Claude Code, Google Workspace with Gemini 所属組織 ■データサイエンティスト：6名 ・危険運転行動を検知するAIモデルの開発 / 運用を担っています。 ・データを中心とした仮説検証のサイクルを速く回すことで、開発における不確実性を低減することを組織の行動指針としています。 ・専門性の異なるチーム内外のメンバーと協力することが多く、丁寧にコミュニケーション、ドキュメンテーション、レビューを行うカルチャーが根付いています。 ・組織として自己成長を大事にしています。キャリア形成を考慮した業務アサイン、勉強会の開催や自己研鑽の支援（クラウド費用の補助等）など、スキルアップのための環境が整えられています。学んだことをXやテックブログなど通じて発信する文化が醸成されています。

私たちCOMPASSは、AIが子どもたち一人ひとりの習熟度に合わせて最適な問題を出題する 学習eポータル＋AI型教材「キュビナ」 を開発、全国170以上の自治体、2,300以上の公立・私立の小中学校で計100万以上の子どもたちの学びを支援しています。 文部科学省が推進するGIGAスクール構想やコロナ禍によるICT教材の需要の伸び受けて、弊社の事業は急成長を続けています。また、事業成長に伴って、生徒・先生向けのサービスだけでなく、教育委員会や校長先生等の管理者向けのサービス、校務支援システムやデータ利活用サービス等と連携する学習eポータルサービスと、プロダクトが多角化してきています。 新規事業に携わっていただくポジションもいくつか募集をしており、より様々な職種や業種でのご経験を活かしてご活躍いただけます。 ※求人によっては、 新規事業のみに注力いただくポジション もございますので、詳細は 「募集背景」 や 「業務内容」 にてご確認ください。 この求人のポイント ・ハイトラフィックな環境での開発経験を積むことが出来る ・KubernetesやGCPなど最新技術を活用して業務に臨むことが出来る ・教育業界のDXに貢献するサービス開発 本ポジションについて 【募集背景】 事業が成長し、より多くの人にお使いいただくにあたって、多岐にわたる要望や課題が出てきています。その中でも特に、導入後の活用率についてはまだまだ全体としては高いとは言えず、現場でのユースケースにフィットした機能開発や改善活動をスピーディーに行っていく必要があると考えています。さらに、急激に増加するユーザーの利用に耐えうるサービス基盤を構築していく必要があり、パフォーマンスやセキュリティなど安心してお使いいただける状況を常にキープし続ける必要があります。 自ら課題を発見して課題の解決の施策を実施して頂き、必要であれば他チームのメンバーも巻き込んで課題解決を推進頂くことを期待します。またキュビナをより良いものにするための技術選定や提案も実施していただきます。 【業務内容】 高トラフィック、高可用性の環境下におけるインフラ領域の開発等。 ・Google Cloud Platform(GCP)、Kubernetesを使ったクラウドインフラの整備 ・プロダクト開発チームへのCI/CD等のOps環境の提供 ・インフラ領域の専門家としてプロダクト開発チームの運用サポート ・GKE、DB、ArgoCD等のミドルウェアやツール群の整備 ・サービス品質のモニタリング・改善 ・SLI/SLOの整備、モニタリングの整備(死活監視、エラー検知) ・定期的な負荷試験および脆弱性調査の実施 ・Scalaバックエンド基盤の改善 ・プロダクト開発チームが共通して使用する機能の開発・改善 【組織体制】 プロダクト開発ユニット システム開発部 ・COMPASSの開発組織の中では一番大きな組織となっており、エンジニア主導の開発環境で、高トラフィックな環境下でのプロダクト開発を行っています。 チームの人数：46名（内正社員14名） 平均年齢：30代後半 【業務環境】 ・グループウェア ・Google Workspace ・タスク管理 ・Asana ・ドキュメンテーション ・Notion、Google Drive、Miro ・コミュニケーション ・Slack、Google Meet、Gather ・AI_Dev ・ChatGPT、NotionAI、Gemini、ClaudeCode、CodexCLI、GitHub Copilot、Devin、Cursor ・フロントエンド ・TypeScript、React、Next.js、TanStack Query、Jotai、Storybook ・バックエンド ・Scala、Go、Airframe、Slick、Cats ・リポジトリ ・GitHub ・IDE ・VS Code、IntelliJ IDEA ・DB ・MySQL、Redis、MongoDB ・インフラ ・Google Cloud、Kubernetes、Docker、Cloudflare、Vercel ・CI/CD ・GitHub Actions、CircleCI、Argo CD ・監視 ・Sentry、DataDog ・IaC ・Terraform、Kustomize ・負荷試験 ・k6