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GISプラットフォームエンジニア_SRE/基盤

GISエンジニア
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on 2026-02-25

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GISプラットフォームエンジニア_SRE/基盤

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陽介 高田

1990年生まれ、岐阜県大垣市出身。 <大学時代> 名古屋大学工学部電気電子・情報工学科を卒業し、名古屋大学大学院情報科学研究科に進学。組合せ最適化を専門とし主にメタヒューリスティクスを用いた汎用解法の開発を軸として研究を行う。このころから趣味でプログラミングやサーバー構築などを行う。 <新卒時代> 修士課程修了後は大手企業でソフトウェア開発職として勤務し、サーバーミドルウェア開発プロジェクトにてウォーターフォール型開発を一通り経験。趣味ではクラウドに興味を持ち始め、休日にシステム開発などを行う。2年目の冬に退職。 <博士時代> 退職後は大学に戻り博士後期課程として研究を行うと同時に、オプティマインドに参画し最適化アルゴリズムの設計・開発などを行う。 <現在> 博士課程を満期退学し、株式会社オプティマインドに専念。組合せ最適化、インフラ、セキュリティ、品質、組織の制度改善など幅広く活動中。

Takumi Ban

博士(工学) 1992年生まれ、愛知県出身。名古屋大学工学部を卒業し、名古屋大学大学院工学研究科社会基盤工学専攻に進学。 2023年2月に博士後期課程を修了。データ同化、交通計画、GISを専門とする。 趣味はモトクロス(国際B級ライセンス所持)、スノーモービル(A級ライセンス所持)。 全日本モトクロス選手権(通年、最高年間ランキング国際B級-47位)・中部地方モトクロス選手権(通年、最高年間ランキング国際B級-4位)・全日本スノーモービル選手権(スポット)に参戦した経験あり。 また、全日本モトクロス選手権・中部モトクロス選手権・全日本スノーモービル選手権に参戦するライダーに、メカニックとして帯同したりもしています。 オプティマインドでは、主に道路ネットワークの作成・整備、プローブデータに代表されるビッグデータ解析を担当する。

婦木 紡

2021年3月名古屋大学情報学部コンピュータ科学科卒。同年4月株式会社オプティマインドに入社。以降、経路探索エンジンの開発に携わっている。

株式会社オプティマインド's members

1990年生まれ、岐阜県大垣市出身。 <大学時代> 名古屋大学工学部電気電子・情報工学科を卒業し、名古屋大学大学院情報科学研究科に進学。組合せ最適化を専門とし主にメタヒューリスティクスを用いた汎用解法の開発を軸として研究を行う。このころから趣味でプログラミングやサーバー構築などを行う。 <新卒時代> 修士課程修了後は大手企業でソフトウェア開発職として勤務し、サーバーミドルウェア開発プロジェクトにてウォーターフォール型開発を一通り経験。趣味ではクラウドに興味を持ち始め、休日にシステム開発などを行う。2年目の冬に退職。 <博士時代> 退職後は大学に戻り博士後期課程として研究を行うと同時に、...

What we do

【「最適化」と、現場で働く人たちの「心」の架け橋になろう。】 私たちは、日本最高峰の組み合わせ最適化アルゴリズムをコアに、物流・公共・インフラといった巨大産業の「運行の意思決定」をデジタル化するプロフェッショナル集団です。 私たちのメインフィールドは、トヨタ自動車や日本郵便をはじめとする、日本を代表するエンタープライズ企業の基幹領域です。単なるパッケージソフトの提供に留まらず、Loogiaの強力なモジュール群を基盤としながら、各社固有の複雑なビジネスロジックや膨大な現場制約を解き明かし、フルスクラッチを含む高度なカスタマイズ開発によって、その企業専用の「最適化エンジン」を実装しています。 社会の血流である輸配送の仕組みそのものを、アルゴリズムの力で根底から書き換える。それが私たちの事業の本質です。 -------------------------------------- 物流現場は数式のように合理化できないことで溢れている。 しかし最適化技術は人々の幸せの手段になるはず。 そんな信念を込めて、オプティマインドを創業しました。 社名には、「Optimization × Mind」——合理性と温もりの共存、という意味を込めています。 -------------------------------------- 3年後、オプティマインドはこんな世界を創りたい ▶︎https://note.com/matsushita_ken/n/n773b6dcdd14c
2022年1月、東京と大阪にオフィスを新設。新規拠点立ち上げに伴い、採用を強化しています。
オープンフラットを意識した名古屋オフィス。制度企画など社員から発案されたものも多く、組織を自分達の手で作り上げていく体験ができます。

What we do

【「最適化」と、現場で働く人たちの「心」の架け橋になろう。】 私たちは、日本最高峰の組み合わせ最適化アルゴリズムをコアに、物流・公共・インフラといった巨大産業の「運行の意思決定」をデジタル化するプロフェッショナル集団です。 私たちのメインフィールドは、トヨタ自動車や日本郵便をはじめとする、日本を代表するエンタープライズ企業の基幹領域です。単なるパッケージソフトの提供に留まらず、Loogiaの強力なモジュール群を基盤としながら、各社固有の複雑なビジネスロジックや膨大な現場制約を解き明かし、フルスクラッチを含む高度なカスタマイズ開発によって、その企業専用の「最適化エンジン」を実装しています。 社会の血流である輸配送の仕組みそのものを、アルゴリズムの力で根底から書き換える。それが私たちの事業の本質です。 -------------------------------------- 物流現場は数式のように合理化できないことで溢れている。 しかし最適化技術は人々の幸せの手段になるはず。 そんな信念を込めて、オプティマインドを創業しました。 社名には、「Optimization × Mind」——合理性と温もりの共存、という意味を込めています。 -------------------------------------- 3年後、オプティマインドはこんな世界を創りたい ▶︎https://note.com/matsushita_ken/n/n773b6dcdd14c

Why we do

【社会を支える“動き”の最適化】 すべての産業は“移動=物流”によって支えられています。複雑化する社会インフラを維持し、持続可能にするために、私たちは“動き”を数式化し、最適化する技術を磨き続けています。 私たちの使命は、現場の「頑張り」に依存し続ける物流の限界と向き合い、輸配送を社会全体を支える「知性の仕組み」へと昇華させることです 。 2024年問題や労働力不足といった構造的な課題に対し、私たちはアルゴリズムの力で物流という社会の血管にインテリジェンスを宿し、モノやサービスが自律的に最適な経路を巡る、新しい社会の循環システムを創り上げます。 目指しているのは、「輸配送の最適化」のリーディングカンパニーです 。 単なる規模の拡大が目的ではありません。 私たちの技術が日本のインフラの隅々にまで浸透し、誰もが欲しいものを当たり前に手にできる未来を、これからも持続可能なかたちで支え抜く 。その決意の証が、この数字です。 技術と現場のあいだに橋を架け、複雑に絡み合うモノとヒトの動きを“あるべき姿”へ導くことで、暮らしの持続可能性を編み直していく 。無機質で効率的なだけの社会ではなく、人々の温かみが溢れる社会を、私たちは「最適化」という裏方から支え続けます 。 -------------------------------------- 最適化」が誰を幸せにし、何を犠牲にするのか。技術のふりをした哲学の話 ▶︎https://note.com/matsushita_ken/n/na933a05614a2

How we do

2022年1月、東京と大阪にオフィスを新設。新規拠点立ち上げに伴い、採用を強化しています。

オープンフラットを意識した名古屋オフィス。制度企画など社員から発案されたものも多く、組織を自分達の手で作り上げていく体験ができます。

私たちの強みは、アカデミックな知見をエンタープライズ品質のシステムへと昇華させる「実装力」にあります。 1.飽くなき技術追求: 創業以来、最適化アルゴリズムに技術投資を実施 。最先端の独自技術により、現場の配送計画から経営判断に必要な分析まで、輸配送業務全体を一貫して最適化します。 2.実効性を追求する「現場百遍」の文化: 「現場百遍」の精神で配送現場の複雑な制約を数式化 。受注から動態管理、分析までシームレスに支援する洗練されたUI/UXを提供し、誰もが現場で真に使いこなせるソリューションを追求します。 3.高い堅牢性と豊富な導入実績: 基幹システムとの連携や1日100万回超の経路探索に耐える堅牢なインフラが多く導入企業様の配送網を支えます 。顧客主導のIRや広報で公開された確かな導入成果により、物流の持続可能性を支えるパートナーとして確固たる信頼を築いています。

As a new team member

【ミッション】 「日本全国の地図データを、最適化エンジンの要求に合わせて世界で最も早く、正確にデリバリする基盤を創る」 単にサーバーを維持するのではなく、データ更新からエンジンへの反映までのリードタイムを最小化し、数百万件の計算リクエストを捌き切る「止まらない地図基盤」を構築することが成功の定義です。 【主要業務】 - 地図デリバリパイプラインの構築・運用: 地図データの変換、検証、経路探索エンジンへのデプロイを自動化するCI/CD環境の構築 - 大規模空間データの処理基盤改善: 大量かつ複雑な位置情報(GPSビッグデータ)を効率的に蓄積・抽出するためのデータ基盤設計 - GIS基盤の信頼性向上(SRE業務): 地図検索・経路探索リクエストのスパイクに対応するスケーラブルなインフラ設計 - 地図データ構造の最適化: 経路探索アルゴリズムの計算効率を最大化するための、グラフ構造やインデックスのチューニング - 開発プロセス改善: 経路探索エンジニアと連携した、地図情報のバージョン管理および検証環境の整備 【仕事の魅力】 - データドメインの面白み: 単なるWebログではなく、「物理的な道路網」という複雑な空間データを扱う難しさと面白さがあります - アカデミアとの近さ: 教授陣や博士人材が在籍しており、最先端のアルゴリズムを「動くシステム」として支える技術的挑戦が可能です - 社会貢献の実感: 構築した基盤が、物流の社会課題解決やCO2削減に直結していることを実感できます 【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】 ■必須 - Python、C++、Javaのいずれかでのバックエンド開発経験(3年以上) - SQL(Postgresが望ましいです) - パブリッククラウド上でのシステム構築運用経験(AWS,GCP) - AWS/GCP等のクラウド基盤を用いた、可用性とスケーラビリティを考慮したインフラ/SRE経験 - GIS(地図情報)未経験でも、そのドメインの深さを楽しみ、技術で課題を突破しようとする学習意欲 ■歓迎 - 地図データを用いた開発のご経験 - Terraform、CloudFormationなどのIaCツールを用いた構成管理経験 - PostGIS、BigQuery等を用いた大規模データの集計・分析基盤の構築経験。 - ベクトルタイル、ネットワークデータ、OSM(OpenStreetMap)等のGISデータの取り扱い経験 - ミドルウェア(DB、検索エンジン等)のパフォーマンスチューニング経験 - 大学・大学院での地図データに関する研究のご経験 ■求める人物像 ・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
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