[アプライドサイエンティスト]衛星データ&地理空間情報のソリューションR&D

#災害や気候変動に強い防災都市開発を促進し被害を低減する社会を実現する #ビッグデータ・データマイニング
シニア アプライドサイエンティスト/Senior Applied Scientist  /   株式会社Synspective
  • 解決したい社会課題
    天候や時間帯に左右されず、広域・高頻度にデータが取得可能な衛星群を構築することにより、データ取得が困難であった都市計画やインフラ開発、自然災害の被害把握における早期復旧の支援などソリューションを提供。
  • 挑戦したい成長領域
    企業や政府の意思決定のみならず、国際機関や学会での議論、教育そのものが変わり、持続可能な未来のために何を行えばよいか、本当にその施策は有効だったか科学的な検証に基づいて進歩する社会。
業務内容
・衛星データおよびその他地理空間情報を用いたソリューション開発のR&Dフェーズを遂行する
 ┗論文サーベイに基づくアプローチの選択
 ┗使用する衛星画像プロダクトやその他必要なデータの選択
 ┗データセット構築、モデリング、評価
 ┗成果報告
・エンジニアリングチームと協働してR&Dの成果をSaaSプロダクトに実装する
・チームや会社にとって意味のあるR&D課題を見出し、データサイエンスの問題設定に落とし込む
・ビジネスアイデアの実現可能性を評価し、セールスチームと協働してプロジェクトの妥当なゴールを設定する
・自己およびチームの継続的な技術力向上に取り組む
応募資格
■必須要件
・機械学習、コンピュータビジョン、画像処理等の実務経験3年以上
・統計および機械学習理論に関する卓越した知識とそれらの実装能力
・Linux、Python、およびscientific Python ecosystem(NumPy、Pandas、Jupyterなど)の使用経験3年以上
・ディープラーニングフレームワーク(TensorFlow、PyTorchなど)を用いて、データセット構築からモデル評価までの一連の機械学習ワークフローを実行した経験
・適切な論文サーベイに基づいてタスクに最適なアプローチを選択するスキル
・学習意欲
・分析結果や技術について、専門家および非専門家に英語で説明(口頭説明および文書作成)できる程度のコミュニケーション力

■希望要件
・コンピュータサイエンス、統計学、機械学習、応用数学、データサイエンス等の分野における修士号または博士号
・機械学習・コンピュータビジョンのアルゴリズムをサービスや製品に実装した経験
・査読付き学会や学術誌における採択経験
・論文追試経験
・Docker、GCPの使用経験
・衛星画像やGISデータのハンドリング経験
・光学衛星画像やSAR衛星画像の観測・生成過程に関する知識
・各種衛星画像プロダクトの仕様に関する知識
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会社概要

メッセージ

小型SAR衛星による観測データを活用したワンストップソリューション事業を行う世界で唯一の会社です。

内閣府「ImPACT」プログラムの成果を応用した独自の小型SAR衛星から衛星群(コンステレーションを構築し、そこから得られるデータ販売およびそれらを利用し政府・企業向けのソリューションサービスを提供しています。


【テクノロジー・サービス】
1.自社小型SAR衛星群

SAR衛星は、マイクロ波を使って地形や構造物の形を観測します。マイクロ波は波⻑が⻑く、雲を透過するため、雲の下にある地表も観測することができます。⽇中・夜間によらず観測が可能で、光学衛星(写真画像)では地球全体のデータの取得範囲も25%程度に留まるのに対して、SAR衛星は100%のデータ取得が可能です。

特にアジアでは、⾬季が⻑く雲に覆われることが多いため、光学衛星では観測が困難な場合があり、雲の中や夜間に観測ができるSAR衛星の需要が⾼まりつつあります。

重量は、従来の⼤型SAR衛星の約1/10である100kg級で、コスト⾯は、開発と打上げ費⽤を合わせ、⼤型SAR衛星と⽐較して約1/20を実現しています。⼤型SAR衛星と同等に近い性能を維持したまま、⼩型・軽量による低価格化をはかることで多数機⽣産が可能となります。

今後2023年までに6機、2020年代後半には30機のコンステレーション(衛星群)構築を⽬指します。低軌道を周回する30機のコンステレーションにより、世界のどの地域で災害が発⽣しても、2時間以内に観測することが可能になります(6機では24時間以内)。
2020年12⽉15⽇に、⾃社初の実証機”StriX-α”がニュージーランドのマヒア半島にある発射場からRocket Lab社のElectronロケットにより打ち上げられ、2021年2⽉8⽇、画像取得に成功しました。
⺠間の⼩型SAR衛星(100kg級)の画像取得は⽇本初となりました。


2.データ解析テクノロジー

Synspectiveではデータサイエンスや機械学習を活⽤した2つの衛星データソリューションサービスを公式に発表しています。

「Land Displacement Monitoring」
衛星データを⽤いて広域の地盤変動を解析し、その結果を提供するソリューションサービスです。広域にわたる⼟地の沈降や地すべりのリスクを把握したり、⼈が⼊っていくのが難しい地域や、移動制約がある中でも遠隔地・現場調査が必要な場合などに有効活⽤されます。

「Flood Damage Assessment」
災害対応のための浸⽔被害(浸⽔域、浸⽔深、被害道路、被害建物)を評価するサービスです。発災時には、広範な地域の被害状況を⼀次情報に基づいて迅速に対応する必要があります。このサービスは浸⽔被害評価の⼀次情報として迅速な意思決定への活⽤が期待できます。


【ニュース・プレスリリース】
2019年6月、シリーズAラウンドで86億7,000万円の資金調達を発表。
累計調達額は109億円を突破。

2020年12月、自社開発による小型SAR(合成開口レーダー)衛星の打ち上げに成功。

2021年3月、民間で日本発、打ち上げた小型SAR衛星から画像を撮影。
2022年までにもう3機の打ち上げを予定。

会社情報
  • 企業名
    株式会社Synspective
  • 代表者
    代表取締役CEO 新井 元行
  • 設立
    2018年02月22日
  • 資本金
    10,916,000,000円
  • 従業員数
    116人
  • 事業内容
    衛星データを利用したソリューションサービス、および小型合成開口レーダ衛星の開発と運用
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この求人の募集要項

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企業情報
株式会社Synspective
https://synspective.com/jplaunch
解決したい社会課題

天候や時間帯に左右されず、広域・高頻度にデータが取得可能な衛星群を構築することにより、データ取得が困難であった都市計画やインフラ開発、自然災害の被害把握における早期復旧の支援などソリューションを提供。

挑戦したい成長領域

企業や政府の意思決定のみならず、国際機関や学会での議論、教育そのものが変わり、持続可能な未来のために何を行えばよいか、本当にその施策は有効だったか科学的な検証に基づいて進歩する社会。

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