募集強化中
機械学習エンジニア
株式会社enechain
- Python
- AWS
- 機械学習
- GCP
- Machine Learning
- Kubernetes
- Git
- コンテナ技術
- Test Automation
- control technology
- 時系列解析
- テスト駆動開発
- time series analysis
- 推薦モデル
- Recommendation Model
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¥800万 〜 1200万
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東京都
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11名〜100名
■会社情報
エネチェーンは、エネルギー事業者向けにオンラインのマーケットプレイスを提供し、大手電力会社を含むマーケットの95％のシェアを占める国内最大の取引市場へと成長しています。GTVは2兆円に迫り、今後は単年度の取扱高で100兆円市場の実現を目指しています。また、シリーズBで60億円の資金調達を行い、DCM Venturesを含む国内外の機関投資家、金融機関と電力、ガス、商社のエネルギー取引に従事する9事業者に出資いただき、さらに開発チームへと積極投資しています。■仕事内容
弊社のプロダクト・業務で利用する統計・機械学習・数理最適化モデルの開発をお任せします。ビジネスサイドと連携して要件洗い出しをするなど、最上流から開発に参画し、データによる課題解決を推進頂きます。具体的な業務内容は、統計・機械学習・数理最適化モデルの設計、実装、モデル実行パイプラインの設計、実装、リサーチ業務のための分析支援、要件定義、技術選定、PoC (概念実証)、設計、開発、運用、ドキュメント整備、開発ガイドライン整備などが含まれます。また、ML活用例として、電力価格予測、取引に必要となる各種エネルギー指標の先行き予測、リスク管理システムにおけるリスク最小化、または利益最大化問題の解決などが挙げられます。■募集概要
弊社のプロダクト・業務で利用する統計・機械学習・数理最適化モデルの開発をお任せします。ビジネスサイドと連携して要件洗い出しをするなど、最上流から開発に参画し、データによる課題解決を推進頂きます。 - 統計・機械学習・数理最適化モデルの設計、実装 - モデル実行パイプラインの設計、実装 - リサーチ業務のための分析支援 - 上記に関する、以下業務 - 要件定義 - 技術選定 - PoC (概念実証) - 設計、開発、運用 - ドキュメント整備 - 開発ガイドライン整備 ML活用例 - 電力価格予測 - 取引に必要となる各種エネルギー指標の先行き予測 - リスク管理システムにおけるリスク最小化、或いは利益最大化問題の解決 事業成長に伴いデータ活用のフィールドも広がりつつあり、チャレンジの機会が多い環境です。すべての情報を見るには
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この会社・ジョブについてのコメント
金重 幸人株式会社LabBase（ラボベース）
エネルギー商品をオンライン上で売り買いできるマーケットプレイス「eSquare」、電力ポートフォリオが抱えるリスクを診断・評価するウェブアプリケーション「eScan」等を提供。
株式会社LabBase（ラボベース）
電力・ガス自由化に伴う「情報の非対称性」と「価格のボラティリティ」を解決するベンチャー。各界のプロが経営を担いエネルギー業界出身者とITテックチームが集う。事業成長率も高い