Gaia Visionは、東大発の気候変動スタートアップです。 気候科学や洪水シミュレーション技術を活用したリスク分析プラットフォームを提供しています。国際的な情報開示要請（TCFD/ISSB/CDPなど）の中で企業は気候変動リスクの定量分析を求められていますが、こうした分析を容易に実現できるツールとして弊社のプラットフォームは評価されています。グローバルでの高解像度分析・気候シナリオ分析・財務影響評価などが特に評価されています。 気候ビッグデータを誰にでも使いやすくすることで、気候変動によりリスクの増加が懸念される異常気象や気象災害の影響を可視化し、企業や地方自治体のレジリエンスを高めることを目指しています。 気候科学と地理情報システム（GIS）、ビッグデータ分析技術を駆使して、洪水や台風、熱波や海面上昇など災害につながる気候の状態を予測して可視化することができます。将来の予測情報を企業や地方自治体、金融機関にわかりやすく伝えることで、これまでと異なる気候や気象災害に対して事前に適切な対策を取ることができ、社会全体のサステナビリティ（持続可能性）とレジリエンス（強靭性）を高めることに貢献します。 2021年9月の設立以降、プロダクト（Climate Vision）やコンサルティングサービスのリリース、10社を超える顧客の獲得、国の省庁の手引への掲載など、急成長しています。 参考: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000086949.html

地球と社会を科学で見通し、人の持続可能な幸せを実現する 世界は今、危機に直面しています。気候変動の進行により、世界各地で異常気象や気象災害が 頻発しており、さらに今後、台風や豪雨、猛暑や海面上昇など、様々な脅威の増加が気候科学により予測されています。気候変動を止めるために社会は脱炭素に向けて急速に舵を切りましたが、世界の平均気温は産業革命以前より既に1℃以上上昇し、日本を含め世界各国で異常気象や気象災害が発生しています。 気候変動により傷つく人を一人でも減らすため、私たちは立ち上がりました。最先端のサイエンスとテクノロジーにより未来を見通し、「地球と人類社会が調和した世界」を創る。それが私たちのビジョンです。 真鍋淑郎博士が2021年秋にノーベル物理学賞を受賞されたたことが象徴するように、進歩した気候科学によって将来の気候の状態について予測精度が高まってきました。将来の地球について、精度の高い予測データがあるにも関わらず、企業や地方自治体は専門性が高くて分析の難しいデータの扱いを難しく感じ、様々な気候のデータは十分に使われず、社会は将来の気候変動に対して十分な備えができていません。 私たちは、まだまだ利用が進んでいない気候ビッグデータを用いて、地球の将来像の解像度を高め、対策をするべき気候の変化がいつ・どこで・どのように発生するのか見極め、気候のダイナミズムに社会が適応した新しい気候レジリエンスの実現を目指しています。

我々は、東京大学で開発された洪水シミュレーション技術をコアの技術として、様々な気候変動に関するモデル・データとの掛け合わせにより、データ基盤を整備しています。 地理情報システム（GIS）とWebアプリケーション開発力を活用して、ユーザフレンドリーなシステムを開発・提供しています。 また、ESGファイナンスや情報開示の知見にもとづくコンサルティングサービスを併せて提供することで、顧客企業のリスクマネジメントに貢献しています。 まだまだ人数は少ないですが、気候科学/洪水、アプリ開発、サステナビリティなどそれぞれの専門領域で高いスキルを持ったチームで取り組んでいます。 なお、リモートワーク中心ですが、必要に応じてオフィスで集まって働いています。

リスク分析プラットフォーム「Climate Vision」のバックエンド開発を行っていただきます。 バックエンドを担当しているメインエンジニア1名のもと、直近では、以下のような機能開発を予定しています。 ・気候変動リスクをグラフでビジュアル化 ・レポート作成機能 ・大量分析の対応 ・セキュリティチェック ・ハザードマップの更新 ・バグ修正・補助的機能 etc フルリモート勤務のため、全国から応募可能です。少数精鋭で開発を行っているため、Pythonでの開発経験、データベースを活用した開発経験は応募の必須条件となります。 【必須条件】 以下の全てに該当する方 ・Pythonでの開発経験 ・Webアプリケーションのバックエンドの開発経験(Flask等) ・データベースを活用した開発・設計・構築経験(Postgres等) ・スムーズにコミュニケーションのとれる方 【あれば尚、歓迎】 ・AWSでの開発経験、AWSの基本的な仕組みを理解していること ・Web系（html5, css3, Javascript等）の開発経験 ・地理情報のJavaScriptベースでの可視化経験 （OpenLayers, leafletなどの利用経験） ・地理情報データの分析経験（ラスター・ベクターデータの処理、GDAL、Google Earth Engineなどの利用経験）