世界的な社会課題に挑戦するデータサイエンティスト募集

Fracta Leap

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アンニュイです。

→ 高校：イベント企画・帰宅部
→ 大学：イベント企画・広告営業・バンド
（生まれ変わる）
→ 大学院：在学中にデータ解析・アルゴリズム開発の受託業務
→ リクルート：営業支援、新規データ活用案件（R&D、商企、マーケ）
→ Fracta：日本の最初のメンバー、日本案件の技術リーダー
→ Fracta Leap：イマココ
スタートアップであるFracta Leapのプロダクト開発の責任者として、
社会インフラ分野における構造的な課題をデータサイエンスで変えるための研究開発・プロダクト開発を行なっています！

・専門 : IoT・Data解析 x 新規プロダクト開発
　・プロジェクトマネジメント : 開発マネージャー（システム開発、組込み機器開発）
　・技術 : 組込みソフトウェア開発・センサーデータ解析(時系列解析・生体データ解析・機械学習

・過去の経歴
　・リクルートテクノロジーズにて、新規領域であるヘルスケア x データサイエンスで事業性も含めた研究開発。
　・パラマウントベッドで、IoTプロダクト...
宇宙構造物システムを対象とした計算構造力学・自律分散制御・生物の仕組みの応用に関する研究を続けた後、より直接的な社会貢献を目指してオペレーションズリサーチによる様々な課題解決を行う仕事へ転職。製造、物流、通信、エネルギーなどの効率的な運用計画などの実現に貢献してきたが、より自分自身や身近な人達に直接関わる問題解決への関心が高まり、水不足の課題解決を目指すミッションに共感してFracta Leapへ入社。
元プラントの配管設計エンジニア。新技術を活用して社会に貢献したい、という思いからFractaに参画。
日々難題にぶつかりながらも、世界を変える！という目標に一歩一歩近づいていて、毎日が充実しています！
専門分野：データ解析・機械学習

What we do

水処理インフラ（水を浄化、処理、再生する装置・施設）の生産性を向上させることに取り組んでいます
プラントの建設から運用までの全体をデジタル技術で最適化し、そのポテンシャルを最大化することに加え、技術導入のボトルネックであるセンサーなどにも独自の解を見出すべく、自社ラボでの研究開発に挑んでいます

Fracta Leapは、今世紀最大の課題の1つである「水不足問題（2050年に50億人が水不足に晒される）」の解決をミッションに、AI・IoTなどのソリューション開発を行っているベンチャーです。

弊社自体は設立2年目ですが、その母体であるFracta（米国シリコンバレー）は「水道管劣化診断AI」を商業化した実績で知られており、同社製品は、既に米国50州のうち25州で、そして日本でも数十の自治体で採用されています。このFractaが、次の柱として水処理インフラ変革のために創った会社がFracta Leapです。

Why we do

画期的なデジタル技術の発明とその事業化を通じて水インフラを抜本的に変革します
まだまだ挑戦や革新の余地が残されています

日本では、水不足問題を感じる機会は少ないものの、実際には密接に関係しています。具体的には、日本は6割強の食糧を輸入に依存していることから、その食糧生産に使われる水を間接的に消費し、海外の水不足を加速させていると言えるのです。日本が間接的に消費する水量は年間60兆ℓ（1人当り50万ℓ）で、これは国内で消費する水とほぼ同量です。

一方で、日本には世界に誇る水処理技術があり、私たちは、この技術とデジタルを組み合わせて海外に展開することで、水輸入大国としての責務を果たせると考えています。単に水処理装置を輸出するだけでなく、そのノウハウもデジタル技術を介して輸出することで、より世界の水課題解決に貢献できるのです。

How we do

一人ひとりがチームの柱となり、また、困難な課題にチーム一丸となって挑戦します
プロフェッショナルたちの専門家集団

【Value】
◎地球人目線
　－地球と共存する水インフラを考える
◎最前線
　－未踏の壁に挑み、未来を開拓する
◎エンターテイナー
　－不確実性をテクノロジーで驚きに変える
◎再構築
　－既成観念に囚われず、根本から見直す

As a new team member

■業務内容
- センサーデータからプラント内の現象に関する知見の抽出
- 水処理プラントの運転最適化のために、以下のいずれかのタスクでの問題設定から予測モデル構築
　・水処理装置およびその周辺の水の流れ・水質を予測
　・シミュレーションの連成解析の乖離を修正
　・プラントの制御を最適化

■応募要件
＜必須要件＞
　- 統計解析 / 機械学習手法の知識および実務経験
　- TensorFlow / PyTorchなどを用いたディープラーニングの利用経験
　- 前処理・データ不備などの問題に対応する課題解決力
＜歓迎要件＞
　- センサーデータ解析の実務経験
　- 時系列予測タスクの実務経験
　- 統計的因果推論の実務経験
　- 強化学習の実務経験
　- モデル予測制御やシミュレーションの利用経験
　- Representation Learning / Embedding手法の知識
　- クラウド関連（AWS / GCPなど）の実務経験
　- 水処理装置の知識

是非気軽に話を聞きにきてください！
まずは、オンラインでお話ししましょう。