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AIエンジニア・データサイエンティスト募集!

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on 2024-07-29

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AIエンジニア・データサイエンティスト募集!

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Tomoki Inoue

株式会社メンテル 代表取締役 1993年生まれ。大阪大学大学院工学研究科業後、2017年より竹中工務店で設備設計を担当した後に、2020年よりAIベンチャーGRIDでPMを経験し、2023年に株式会社メンテルを設立。 趣味のマラソン・登山・自転車を通じて体力の限界にチャンレンジ。

【メンテル_社員インタビュー】代表の井上さんにインタビューしてみた!

Tomoki Inoue's story

HUSSAIN AL MAHMUD

・トレド大学(アメリカ合衆国 オハイオ州)工学部 電気工学専攻 卒業 ・東京工業大学 工学院 情報通信系 大学院修士課程 卒業 ・東京工業大学 研究助手 ・株式会社メンテル、エンジニア、アルバイト ・株式会社メンテル、エンジニア、 正社員

Bumjoon Kim

🌍 Passionate about Sustainability and HVAC Engineering 🏢🔧 Hi, I'm Bumjoon Kim, and I'm all about sustainability using my experience in HVAC engineering/Data analyst/Academic researcher/building energy simulation. I'm on a mission to use my skills to make the world a better place. 🧠 My Approach: I love learning and taking on new challenges. Responsibility is my middle name, and I believe in being open-minded, flexible, and embracing diversity. 🛠️ My Experience: Sales Engineer: I proposed HVAC solutions for data centers. R&D Engineer: I worked on innovative HVAC projects for office and telecom buildings. Ph.D.: I established a modeling method of building energy stock model for the Japanese commercial sector. Let's connect and explore ways to work together for a sustainable future! you can check my publications from below: https://scholar.google.com/citations?user=BrtIx2MAAAAJ&hl=en

株式会社メンテル's members

株式会社メンテル 代表取締役 1993年生まれ。大阪大学大学院工学研究科業後、2017年より竹中工務店で設備設計を担当した後に、2020年よりAIベンチャーGRIDでPMを経験し、2023年に株式会社メンテルを設立。 趣味のマラソン・登山・自転車を通じて体力の限界にチャンレンジ。

What we do

「都市や建物により快適な暮らしを、エネルギーの無駄なく実現」のミッションの達成に向けて、「IoT x AI で設備の制御を最適化」する各種ソリューションを展開しています。 【PRODUCTS】 01. 最適化モジュール 設備稼働の実績データを用いて、実態把握と負荷予測モデルを構築して最適な制御値を出力するモジュール群を整備しています。これらをカスタマイズして、様々な設備や制約に適合した制御機能を開発します。 02. IoTダッシュボード コントローラやセンサなどのIoTで計測してクラウドに蓄積された時系列データを可視化するダッシュボードの開発コンポーネントを整備しています。これらの組み合わせで多様なデータと要望に沿った可視化機能を開発します。 【PROJECTS】 01. 設備制御最適化 設備稼働の実績データを用いた分析や可視化で傾向を把握し、負荷予測や制御ロジックを構築して設備制御の自動化と効率化を実現します。 02. 電力需給最適化 建物の電力需要や再生可能エネルギーの発電量を予測し、市場調達コストが最適となる蓄電池と電気自動車の充放電計画を策定します。 03. 運用実態分析 施設の運用実績データを分析し、環境性能を向上させる設計や改修の施策を立案します。さらに、環境性能の予測やBIツールを用いた可視化も実現します。 04. 施設利用解析 執務者や来訪者の行動データを分析し、施設内外の行動パターンを特定します。分析結果は、空間の改善検討やマーケティングの施策立案に活用できます。
Product 01. 最適化モジュール
Product 02. IoTダッシュボード
全体会議の様子
展示会出展の様子
UseCase 01. 設備制御最適化
UseCase 02. 電力需給最適化

What we do

Product 01. 最適化モジュール

Product 02. IoTダッシュボード

「都市や建物により快適な暮らしを、エネルギーの無駄なく実現」のミッションの達成に向けて、「IoT x AI で設備の制御を最適化」する各種ソリューションを展開しています。 【PRODUCTS】 01. 最適化モジュール 設備稼働の実績データを用いて、実態把握と負荷予測モデルを構築して最適な制御値を出力するモジュール群を整備しています。これらをカスタマイズして、様々な設備や制約に適合した制御機能を開発します。 02. IoTダッシュボード コントローラやセンサなどのIoTで計測してクラウドに蓄積された時系列データを可視化するダッシュボードの開発コンポーネントを整備しています。これらの組み合わせで多様なデータと要望に沿った可視化機能を開発します。 【PROJECTS】 01. 設備制御最適化 設備稼働の実績データを用いた分析や可視化で傾向を把握し、負荷予測や制御ロジックを構築して設備制御の自動化と効率化を実現します。 02. 電力需給最適化 建物の電力需要や再生可能エネルギーの発電量を予測し、市場調達コストが最適となる蓄電池と電気自動車の充放電計画を策定します。 03. 運用実態分析 施設の運用実績データを分析し、環境性能を向上させる設計や改修の施策を立案します。さらに、環境性能の予測やBIツールを用いた可視化も実現します。 04. 施設利用解析 執務者や来訪者の行動データを分析し、施設内外の行動パターンを特定します。分析結果は、空間の改善検討やマーケティングの施策立案に活用できます。

Why we do

UseCase 01. 設備制御最適化

UseCase 02. 電力需給最適化

【UseCase 01. 設備制御最適化】 ◼️ 建物の空調エネルギー消費の削減ポテンシャルに対する期待 建物のCO2排出量は国全体の30%と言われ、2040年に40%のCO2削減目標が掲げられております(エネルギー白書2023より)。特に、建物単体ではエネルギー消費割合の大半を占める空調用途の削減ポテンシャルが大きいです。 ◾️ AIによる空調制御最適化サービスの開発 空調制御最適化サービスでは、建物や施設内の各部屋やエリア毎の空調制御を最適化し、エネルギーの節約や快適性の向上を図ります。本サービスで実現する主な機能と価値は以下です。  1)空調実態の補足:空調コントローラーやセンサーを設置して、空調稼働や屋内環境を自動計測  2)自動制御の設定:空調オペレーションをヒアリングして、制御値を設定して自動運転を実現  3)制御値の最適化:運転実績データの蓄積に応じて、制御値の最適化を行い運転効率を向上 ◾️取り組みの目標と今後について オフィスビル・商業施設などにおける空調の更なる省エネ運転の実現を目指し、空調制御最適化サービスを開発しています。メンテルのメンバーには、空調設備の設計施工の業界出身者や、設備制御最適化の開発技術を有するエンジニアが力を合わせ、空調制御AIによる建物や都市の脱炭素化に貢献します。 【UseCase 02. 電力需給最適化】 ◾️ 電力需給の脱炭素貢献ポテンシャルに対するビジネス参入障壁の課題  日本は2050年までに温室効果ガスの排出を全体としてゼロにする「2050年カーボンニュートラル」を宣言し、脱炭素と電力需給が重要な課題となっています。電力需給ビシネスを評価する目的、メンテルは仮想発電所(virtual power plant: VPP)収益性シミュレータの開発に取り組んでいます。開発したシミュレータはエネルギー資源を最大限に活用し、リソースアグリゲーターの視点から事業性を評価するための機能を備えています。 ◾️ VPP収益性シミュレータの開発  VPP収益性シミュレータは、電力需給ビジネスに参入する小売会社の事業を支援する目的で開発をしました。本シミュレータは、以下の3つの機能を搭載しています。 これらの3つの機能を活用することで、電力取引コストの計算や電気自動車による充放電の調整力の活用など、新規ビジネス参入会社向けに電力需給事業の収益性の評価を支援します。  1)電力需給と電力単価の予測:気象条件の入力に応じて、電力需要や発電量や電力単価を予測  2)充放電の年間計画の策定 :予測結果に基づき、取引コストが最小となる受給計画を策定  3)インバランスの影響評価 :電力予測乖離分をインバランス量として算定し、精算コストを評価 ◾️ 今後の課題と展開  今回は、対象とする電力市場をスポット市場に限定し、電力需給に関するデータはオープンデータを主に用いました。今後は、対象とする電力市場の拡大と、検証対象地域における実績データの活用を検討します。対象電力市場の拡大による更なるユースケースへの対応に加え、実績データの活用による再現性の向上を引き続き検討いたします。

How we do

全体会議の様子

展示会出展の様子

【顧客価値の創造と変革】 顧客価値を第一に取り組んでいます! 【変化とリスクを恐れず機敏に行動】 開発チームは、技術的なチャレンジを課してプロジェクトに取り組むことが大好きな向上心あふれるメンバーが活躍。営業チームは、大手企業向けのフィールドセールスを中心に、将来のマーケティング・インサイドセールスの基盤構築を進めながら、泥臭くも効率的な営業活動を進めています。 【結果を見据えた意義ある試行錯誤で質を向上】 チャレンジ精神を応援します! 【誠実と信頼に基づくフェアな精神】 お取引先の大手企業に比べ、人材や経験がまだまだ不足しているのが現状です。そのため、顧客や仲間の気持ちを理解したうえで主体的に全体をフォローアップできる方をお迎えしたいと考えています。 ▼ 最後に! 「都市や建物により快適な暮らしを、エネルギーの無駄なく実現」のミッションにチャレンジしたいと思いのある方には、MENTERUのフィールドは存分に活躍できる環境です。少しでも興味を持っていただいた方と、ぜひお会いできればと思っています!

As a new team member

必要スキル  Pythonの基礎知識、プログラミング経験が必要となります。  経験の浅い方は、Pythonでの開発実績をお見せ頂ければと思います。  数学、統計学の基礎知識(大学院レベル)があれば確度が上がります!  日本ディープラーニング協会のE資格・G検定があれば確度が上がります! 【勤務条件】 ・リモート可 代々木にオフィスもありますのでオフィス出社でのご勤務も可能です! ■メンテルでは多様なキャリアパスを想定しています■ ・特定の業界に特化した事業にコミットするキャリア ・専門のナレッジやスキルを伸ばしていくキャリア ・隣接業務を習得して掛け算で職務を拡大するキャリア ・チームリーダーとしてマネジメントを伸ばすキャリア ・ライフワークとのバランスを重視したキャリア
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