書類選考・1回の面接を経て、まずは業務委託としてプロジェクトに参画いただき、業務遂行力・カルチャーマッチを相互に確認します。
標準的には3ヶ月程度ご一緒したうえで、双方の合意が得られた場合に正社員入社についてご相談させていただきます。

外部・内部のミーティングやチャットでの振る舞いを通じて、OptHubの行動指針に沿ったコミュニケーション・課題対応ができているかを確認します。

OptHubの行動指針
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各プロジェクトには、プロジェクトマネージャー1名とエンジニア1名以上の体制で取り組みます。
エンジニアの人数は、プロジェクトの規模や技術的な難易度に応じて適切に調整いたします。

PMとエンジニアには、それぞれベースとなる役割があります。
PMは、お客様の現状を正しく把握し、お客様にとって望ましい未来像を描いたうえで、その実現に向けた課題を抽出し、チームに共有して解決策を検討する役割を担います。

一方で、エンジニアは、お客様の課題を技術的に正しく捉え、それを解決するためのアルゴリズムやシステムを設計・実装する役割を担います。

両者の間には、課題の定式化、アルゴリズム設計、詳細要件の認識合わせなど、PMとエンジニアが連携して進める領域があります。これらの役割分担は、各メンバーのバックグラウンドや強みに応じて、PMが自身の担当範囲も含めて調整します。

代表的な事例は、製造計画最適化や配送計画最適化です。たとえば、工場における生産スケジュールの最適化や、物流における配送・積載計画の最適化などに取り組んでいます。

一方で、計画最適化の課題はあらゆる業界に存在します。OptHubでは、製造業・物流業に限らず、小売、倉庫、食品、鉄道、エンタメなど、さまざまな業種の現場課題に向き合っています。

お客様に価値を感じていただくことが多いのは、主に「計画時間の短縮」「計画品質の向上」「属人化の解消」の3点です。
これまで人手で時間をかけて作成していた計画を短時間で作成できるようにし、制約条件を考慮したより良い計画を安定して出せる状態を目指します。

また、特定の担当者の経験や勘に依存していた計画業務を仕組み化することで、誰でも一定品質の計画を作成・改善できる状態に近づけられる点も、大きな価値として評価いただくことが多いです。

いいえ。OptHubでは最適化を中心に据えつつ、その価値を現場で発揮するために必要な周辺領域のDX課題にも取り組みます。

たとえば、最適化に必要なデータが整っておらず、紙帳票やPDFからの読み取りが必要な場合には、OCRを用いたデータ化にも対応します。また、最適化結果を他の業務データと組み合わせることで価値が高まる場合には、必要な機能を統合したシステム開発も行います。

あくまで目的は、最適化アルゴリズムを作ること自体ではなく、お客様の現場で実際に使われ、意思決定の質を高める仕組みを実現することです。

アルゴリズムエンジニアは、最適化に関する専門性を必須要件としています。具体的には、最適化分野での研究経験、実案件でのアルゴリズム開発経験、またはアルゴリズムコンペティションでの上位実績を重視しています。

一方、プロジェクトマネージャーは最適化の専門性を歓迎要件とし、お客様の課題理解、プロジェクト推進、社内外のコミュニケーション力を重視しています。入社後は、業務に必要な範囲で最適化の考え方をキャッチアップしていただきます。

まず、業界ごとに、秘密保持契約に違反しない範囲で過去プロジェクトの知見をデータベース化しており、組織として蓄積している業界理解を参照します。
たとえば、自動車、部品、配送、食品、ガスインフラ、小売、印刷などの粒度で、現場課題・業務フロー・制約条件・データ構造・導入時の論点を整理しています。

そのうえで、初めて取り組む業界については、自分自身が計画担当者になるつもりで業務をキャッチアップします。
概ねプロジェクト終了時には、計画担当者に近い解像度で業務を理解できている状態になります。

前提として、問題を解決できるのであれば、特定の手法に限定することはありません。

ヒューリスティクス、メタヒューリスティクス、数理最適化、ベイズ最適化など、課題の性質に応じて適切な手法を選択します。

その中でも、OptHubでは主にヒューリスティクスやメタヒューリスティクスを用いることが多いです。これは、当社が進化計算を中心とした最適化AI技術の社会実装を目的に設立された、東京科学大学発のスタートアップであることにも関係しています。

一方で、手法ありきで考えるのではなく、あくまで目的はお客様の課題を解決することです。そのため、数理最適化やベイズ最適化なども含め、必要に応じて自由に組み合わせて活用します。

基本的には、東京科学大学由来の技術や自社開発のアルゴリズムを用いています。
現場ごとに制約条件や業務ルールが大きく異なるため、カスタマイズ性や現場固有の事情への適応しやすさを重視して、この方針を取っています。

一方で、手段を自社開発アルゴリズムに限定しているわけではありません。
数理最適化が有効な課題では、CPLEXなどの商用ソルバーを用いることもあります。

あくまで目的は、お客様の現場課題を最もよい形で解くことです。

特に求める素養は、「アルゴリズムの改善力」と「お客様の課題を解決する力」の2つです。

アルゴリズムの改善力とは、アルゴリズムを構築し、実装し、実験し、その結果を考察して改善するサイクルを自分で回せる力です。プロジェクトをリードする立場や、アルゴリズムの専門家ではないお客様を技術的にガイドする立場において、非常に重要な力だと考えています。

もう1つは、お客様の課題を解決する力です。現場に、初めからきれいに定式化された最適化問題が落ちているわけではありません。お客様へのヒアリングを通じて業務を理解し、目的関数や制約条件として整理する力が求められます。

さらに、ヒアリングで明示された内容だけでなく、周辺知識や現場の文脈から「このルールも重要ではないですか」「この制約も考慮すべきではないですか」と仮説を立て、お客様から必要な情報を引き出す力も大切です。

OptHubでは、巡回セールスマン問題や離散ブラックボックス最適化問題において、トップカンファレンスに採択された研究成果に基づくアルゴリズム技術を活用しています。

これらの学術的にも難しい最適化問題で培った技術を、製造計画、配送計画、在庫配置などの現場課題に応用し、複雑な制約条件を考慮しながら、より良い計画案を短時間で導き出します。

※OptHubの技術的バックグラウンドは、東京科学大学 情報理工学院 小野研究室にあります。同研究室にて最適化・進化計算分野の論文執筆に携わってきたメンバーが、プロジェクトに応じて開発・技術検討にアサインされています。

進化計算をはじめとする最適化研究に取り組んできた研究者で構成されています。
また、トップカンファレンスでの採択実績を持つ博士号取得者や、元GAFAのエンジニアなども参画しています。

金融システムなど高信頼性が求められるシステム開発に携わってきたエンジニアや、アルゴリズムとシステムの双方に精通したソフトウェアエンジニアが在籍しています。

業界初のAIプロダクトを含むSaaS事業の責任者や、ゼロから立ち上げたサービスを大手企業への全社導入まで導いたメンバーが在籍しています。

また、大手企業や官公庁に対するAI導入プロジェクトをリードしてきたメンバー、元大手戦略コンサル出身者などとも連携し、現場課題の整理から導入提案、継続案件化までを担っています。

OptHubでは、まずプロジェクトのマネージャーまたはエンジニアとして案件にアサインされ、実際の顧客課題に向き合いながら経験を積んでいただきます。

その後のキャリアパスは、大きく3つあります。

1つ目は、プロジェクトマネージャーとして練度を高めていくパスです。顧客の課題を整理し、現場要件を理解したうえで、最適化AIの導入方針やプロジェクト全体をリードしていきます。コンサルタントに近い役割として、技術と顧客課題の橋渡しを担います。

2つ目は、技術を深めていくパスです。より難易度の高い最適化プロジェクトに取り組んだり、弊社独自のアルゴリズムやプロダクト技術の開発に携わったりしながら、専門性を高めていきます。

3つ目は、技術営業・ソリューション提案に進むパスです。顧客からの信頼を獲得し、新規提案や継続提案につなげていく役割です。マネージャーとしての顧客理解や提案力の延長線上にあるため、この領域に進むメンバーもいます。

本人の志向や強みに応じて、マネジメント、技術専門性、技術営業のいずれかを軸にキャリアを広げていくことができます。

はい、可能です。
OptHubでは、基本的に地方にお住まいのまま業務に取り組んでいただくことができます。
ただし、プロジェクトマネージャーや営業など、お客様との対面コミュニケーションが必要となる職種では、必要に応じて訪問や出張が発生する場合があります。

基本的には、各メンバーの得意領域を中心に担当していただきます。

一方で、OptHubのプロジェクトでは、最適化AIを実際の業務システムとして動かすため、フロントエンド・バックエンド・インフラをまたいで対応する場面も多くあります。

そのため、フロントエンド、バックエンド、インフラのうち、2つ程度の領域に強みがあると、よりスムーズに活躍しやすい環境です。

目安として、週15時間以上の稼働をお願いしています。

OptHubのプロジェクトでは、顧客課題や現場制約、既存の設計方針を理解したうえで開発を進める必要があります。そのため、稼働時間が少なすぎると情報共有やキャッチアップの比率が高くなり、十分に価値を発揮しにくくなります。

継続的にプロジェクトへ関与し、一定の開発量を担っていただくため、週15時間以上を一つの目安としています。

チャットでのコミュニケーションにはSlackを使用しています。

また、ドキュメントやナレッジの管理にはNotionを使用しており、議事録、プロジェクト情報、社内ルール、各種ガイドラインなどを集約しています。

はい、重要な観点として評価しています。

OptHubのプロジェクトでは、単にアルゴリズムを作るだけでなく、現場の制約や業務フローを踏まえたうえで、実際に使われる計画を作ることが求められます。
そのため、製造業、運送業、小売、物流などの業界知識や、現場業務への理解は、現場に受け入れられる最適化AIを構築するうえで大きな強みになります。