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信頼性の高い自然資本の活用を支える衛星データ解析エンジニアを募集中

衛星データ解析エンジニア
Mid-career

on 2025-02-18

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信頼性の高い自然資本の活用を支える衛星データ解析エンジニアを募集中

Mid-career
Business trips abroad
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Business trips abroad

Takayuki Ota

衛星データを利用した土地利用・植生などの解析に関心があります。 現在はArchedaというスタートアップでR&Dチームのプロジェクトマネージャー/Geospatial Data Engineerとして、光学・SAR・LiDARなどの衛星データを利用した農業・林業系のプロジェクトで論文調査、手法選定、解析業務を担当しています。

Ayano Kido

株式会社sorano me 代表取締役社長 株式会社Archeda 取締役 宇宙ビジネス関連のメディア「TELSTAR」や「宙畑-sorabatake-」の立上げを行い宇宙技術の情報発信・リサーチ・利活用企画に取り組んだのち、さくらインターネットにて「政府衛星データプラットフォームTellus」のプロダクト開発に携わり、起業。 sorano meでは、宇宙技術に特化したリサーチ、情報発信、事業開発、人材育成を行う。2022年よりネイチャーポジティブを目指す「株式会社Archeda」の外部取締役を兼任。 文部科学省 国立研究開発法人審議会 宇宙航空研究開発機構(JAXA)部会 委員、衛星地球観測コンソーシアム 社会実装分科会副主査、令和4年度経済産業省 2050年カーボンニュートラルに向けた若手有識者研究会 委員など。 ◎資格 ・1級小型船舶操縦士 ・普通自動車運転免許 ・スキューバダイビング

Hiromasa Tsumura

Archeda, Inc.の代表取締役です。よろしくお願いします。

Archeda, Inc.'s members

衛星データを利用した土地利用・植生などの解析に関心があります。 現在はArchedaというスタートアップでR&Dチームのプロジェクトマネージャー/Geospatial Data Engineerとして、光学・SAR・LiDARなどの衛星データを利用した農業・林業系のプロジェクトで論文調査、手法選定、解析業務を担当しています。

What we do

Archedaは、「地球の秘めた可能性を価値にする」をミッションに掲げ、衛星データを利用した自然由来の炭素クレジットプロジェクトの分析モデル開発を行うスタートアップです。プロジェクト開発プロセスの各段階(サイト選定、プロジェクト登録、モニタリング、信頼性チェックなど)において、最適な分析ソリューションを提供しています。 当社は、森林(植林、再植林、再緑化:ARR、途上国における森林減少・劣化による排出削減:REDD+など)、水田(間断灌漑:AWD)、マングローブなどの自然環境をベースとしたプロジェクトに重点的に取り組んでおり、VCS、Gold Standard、JCMなどの国際的な方法論にも対応しています。さらに、自治体や林業事業者向けに、衛星データを用いた森林資源量の推定や違法伐採の検知などのソリューションも提供しています。
Rice fields flooded by the overflowing Mekong River
Image: Deforestation in Paraguay

What we do

Archedaは、「地球の秘めた可能性を価値にする」をミッションに掲げ、衛星データを利用した自然由来の炭素クレジットプロジェクトの分析モデル開発を行うスタートアップです。プロジェクト開発プロセスの各段階(サイト選定、プロジェクト登録、モニタリング、信頼性チェックなど)において、最適な分析ソリューションを提供しています。 当社は、森林(植林、再植林、再緑化:ARR、途上国における森林減少・劣化による排出削減:REDD+など)、水田(間断灌漑:AWD)、マングローブなどの自然環境をベースとしたプロジェクトに重点的に取り組んでおり、VCS、Gold Standard、JCMなどの国際的な方法論にも対応しています。さらに、自治体や林業事業者向けに、衛星データを用いた森林資源量の推定や違法伐採の検知などのソリューションも提供しています。

Why we do

Rice fields flooded by the overflowing Mekong River

Image: Deforestation in Paraguay

ある東南アジアの農村を訪問した際に見た光景は衝撃的でした。本来は水田であるというその一帯は、一年のうち半分はメコン川から水が溢れ水没して使えず、そして、そこはかつて森だった地域を開墾した場所だったのです。設備投資ができず生産性の低い農業と人口増加により「農地面積」を追求した結果、森林という自然資本が犠牲になっている良き事例でした。 世界の森林は年平均で330万ha減少*1しており、これは1分間に東京ドーム約1.5個分の森林が純減している計算になります。また、森林破壊による温室効果ガスの排出量は全体の12%*2に相当し、これは交通分野と同程度に匹敵します。実は、この森林破壊の主要な原因は実は農地への転用*3なのです。しかし、彼らは生きていくために森林を伐採し、食べていくためにそしてお金を稼ぐために農地を増やしているだけなのであり、決して責められるものではないのです。ましてや、その生産物を輸入している我々は尚更です。誰も悪いことをしている訳ではないのです。 カーボンクレジットの仕組みは、こういった人々の生活に新たな資金循環を生み出すことによって、「生活していくために自然を破壊する世界」から「自然を守ったり増やしたりすることで生活していける世界」に変えられる可能性を秘めています。 私たちは、信頼性の高いプロジェクト開発を支援することで、この自然資本に対する資金循環を最大化していくことができると信じています。そのために、専門的な知識がなくとも、誰でも「テクノロジーの利用が求められるモダンな方法論」に則ったプロジェクト開発が可能になる世界を目指しています。 アジア発のグローバルスタンダードな自然資本評価システムの構築を通じて、自然を守ることが新たな価値に繋がる世界を実現できるよう驀進してまいります。 代表取締役 津村洸匡 *1:国連食糧農業機関(FAO)(2015年)「Global Forest Resources Assessment 2015」 *2:Brack, Duncan. (2019). Background Analytical Study: Forests and Climate Change. United Nations Forum on Forests. *3:FAO and UNEP. 2020. The State of the World’s Forests 2020. Forests, biodiversity and people.

How we do

現在、衛星データを活用した森林モニタリング及び自然由来カーボンクレジット向けのモニタリングソリューションであるGreen Insightの開発を進めています。 Green Insghtは、衛星データを活用した①森林モニタリングと②自然由来カーボンクレジット向けのモニタリングの2つの機能を有する一連の解析エンジン及びWebサービスのことです。 森林モニタリングは、林業関連企業、自治体、インフラ企業様に向けて、衛星データから推定した森林資源量推定や森林管理に必要な解析ソリューションを提供していきます。 自然由来カーボンクレジット向けのモニタリングは、国内外のクレジット制度の中でも自然由来系の方法論に絞り、創出や品質評価、プロジェクト監視等のDMRVに向けたソリューションを提供していきます。

As a new team member

🌲The Role(役割) Archedaの中核となるリモートセンシングの解析技術の研究開発を推進する経験豊富なリモートセンシングエンジニアを探しています。 私たちは、衛星データを利用した自然由来の炭素クレジットプロジェクトの分析モデル開発を行うスタートアップです。プロジェクト開発プロセスの各段階(サイト選定、プロジェクト登録、モニタリング、信頼性チェックなど)において、最適な分析ソリューションを提供しています。 当社は、森林(植林、再植林、再緑化:ARR、途上国における森林減少・劣化による排出削減:REDD+など)、水田(間断灌漑:AWD)、マングローブなどの自然環境をベースとしたプロジェクトに重点的に取り組んでおり、VCS、Gold Standard、JCMなどの国際的な方法論にも対応しています。さらに、自治体や林業事業者向けに、衛星データを用いた森林資源量の推定や違法伐採の検知などのソリューションも提供しています。 本ポジションでは、このソリューションの中核となるアルゴリズムの研究開発及び、そのモデルを活用したプロダクト開発を担っていただきます。 == 🌲We are looking for(求める人物像) - リモートセンシングの解析技術を社会実装していきたい - チャレンジングなことを楽しめる、当事者意識を持って取り組める - 新しい技術に関心を持つことができる - 気候変動問題,環境系のトピックに関心がある - 自らの趣味嗜好だけでなく,目的に沿った選択肢を自ら検討し自ら実行することができる推進力を持つ == 🌲Essential qualifications(必須条件) - 衛星データ解析における理論理解および実務経験(特にSARの解析経験) - 関連分野において博士号or修士号を持ち、社会実装していきたいと考えていること - Pythonを用いた機械学習の開発経験 - 英語力(英語のドキュメントや論文を読むことができる) - オフィスに通勤・出社が可能な方 == 🌲Preferred qualifications(歓迎条件) - 森林解析、水田解析等の環境モニタリングに関する技術の開発経験 - 地理情報の操作・分析経験(ラスター・ベクターデータの処理、ArcGIS、QGIS、GDAL、postGISなどの利用経験) - クラウドサービスを用いた開発経験(GCPやAWSなど) - MLOpsを用いた機械学習のライフサイクルの構築経験 - 時系列の衛星データを用いた解析経験 - Dockerを利用した開発経験 - Gitを用いたコード管理 == 🌲Benefits and Conditions(待遇) 雇用形態:Full-time 正社員or契約社員(最初の数ヶ月は試用期間となります) 勤務形態:リモート/対面のハイブリッド
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