仕事内容
■会社概要
Proxima Technologyは、最先端の数理アルゴリズムを活用した制御AI「Smart MPC」及び「E-Smart MPC」といったソフトウェアとハードウェアの両方を開発・提供するテクノロジーベンチャー企業です。
製造業をはじめとする多様な業界で、従来のPID制御やルールベース制御を超える最適制御を実現し、生産性向上・省エネルギー・人材不足解消に貢献しています。
これまで累計4.4億円の資金調達を実施し、将来的なIPOも見据えて現在事業拡大を加速しており、直近は、製造業の中でも特にニーズとマーケットの見通しの良い「FA業界」をターゲットとし、着実に実績を積み上げていくことを目指しています。
■募集背景
弊社は急速な事業拡大に伴い、IPOを視野に入れた体制整備を進めています。
これまで経営陣と少人数で財務・経理業務を担ってきましたが、今後は上場基準に即した予実管理の高度化や資金調達に向けたキャッシュフローマネジメントが不可欠です。
そのため、CEO直下で財務経理を統括し、外部専門家や監査法人と連携しながらIPO準備を牽引していただける責任者を募集いたします!
■所属組織
管理部、財務経理部門のマネージャー候補としての採用を想定しております。
■業務内容
決算業務から資金管理、外部対応まで、会社の数字を通じて経営を支える役割を担っていただきます。
急成長フェーズの企業で、財務戦略から実務までをリードするやりがいある役割です!
① 月次・年次決算業務の統括
② 予算策定、予実管理および経営陣へのレポーティング
③ 管理会計体制の構築・運用
④ キャッシュフロー管理および資金調達サポート
⑤ 監査法人、金融機関など外部ステークホルダーとの折衝
⑥ 会計士・税理士など専門家との連携・調整
⑦ 財務経理チームのマネジメントおよび業務プロセス改善
【必須(MUST)】
ベンチャー企業または監査法人における経理・財務の実務経験(5年以上)
⚫月次・年次決算業務を一通りリードできるスキル
⚫予算策定や予実管理の経験
⚫監査法人・会計士・税理士など外部専門家との折衝経験
⚫基本的な会計・税務の知識を有し、経営層へのレポーティングができる方
【歓迎(WANT)】
⚫IPO準備経験
⚫資金繰り管理、金融機関対応、資金調達サポートの経験
⚫チームマネジメント経験(経理メンバーの育成や体制整備)
⚫公認会計士などの資格保有者
⚫スタートアップやベンチャー企業での勤務経験(スピード感ある環境での対応力)
必要な経験・スキル
■ポジションの魅力
IPO準備という企業の大きな成長ステージにおいて、中核メンバーとして関与しながら、財務戦略の立案から実務遂行まで一貫して担うことができる裁量があることと、経理・財務・資金調達と幅広いキャリアを積める環境にあります!
CEO直下で財務戦略をリードし、経営の意思決定に直接関与することができるのが魅力です
■求める人物像
・経営陣と近い距離で、IPO準備や財務戦略をリードしたい方
・自ら手を動かしながら、仕組みや体制をゼロから構築できる方
・変化の多いスタートアップ環境を前向きに楽しめる柔軟性のある方
募集概要
(フルタイムの場合)
株式会社 Proxima Technologyについて
Vision
Mission
株式会社Proxima Technology(プロキシマ テクノロジー)は多くの方々が数学による恩恵を受けられるような社会を実現するべく設立されました。機械学習/最適化/制御/3次元データ解析等、多くの分野において数理的なアルゴリズムの社会実装を目指しています。
事業内容
主に製造業向けのAIソリューションの開発を行っているスタートアップです。
現在は特に「Smart MPC」というモデル予測制御と機械学習を組み合わせた制御AIに注力しており、これにより自動運転業界などのごく一部の領域で使われてきたモデル予測制御を他の多くの業界に普及させることが可能となります。
【Smart MPCについて】
Smart MPC (Model Predictive Control)はモデル予測制御と機械学習を組み合わせた制御アルゴリズムです。 モデル予測制御の長所を引き継ぎつつ、その欠点であるモデリングの難しさを機械学習によるデータドリブンな方法で解決します。
この技術によって、データを取る環境さえ用意することが出来れば、導入コストが高いモデル予測制御を比較的簡単に運用可能になります。
■Smart MPCの特徴
1. むだ時間に強い(遅延があっても大丈夫)
未来の状態(予測)に基づいた適切な制御ができます。
2. 学習が早く、安定している
少数データでも学習が可能であり、学習結果も安定しています。
学習も簡単で、パラメータの調整の手間も非常に少ないです。
3. 計算量が小さい
制御対象によってはRaspberry PiのCPUでも動くほど軽量です。
▶https://proxima-ai-tech.com/tech_smartmpc
その他、MIMO(多入力多出力)系や拘束条件が扱えること、最適化ができる主に製造業向けのAIソリューションの開発を行っているスタートアップです。数学の社会実装を目指しています。ことといった特徴もあります。
モデル予測制御や機械学習を中心に数理最適化や3次元データ解析等々、多くの分野において数学の社会実装を目指していきます。
エンジニア / リサーチャー / 代表取締役
メンバー
捧 隆二
京都大学法学部卒業。大学在学中に法律や国際政治を学ぶなか、コンピューターサイエンスにも興味を持つようになり、卒業後は同大学院情報学研究科に進学。大学院では画像の探索手法を研究する傍ら知人と共にITスタートアップを起業。
大学院修了後(情報学修士)は在学中に始めた会社を続けるが、次第に別の業界にも関心を持つようになり、外資系コンサルティングファーム、フィンテックベンチャーを経験する。
その後、2019年6月に取締役として当社に参画。
現在、webエンジニアとして幅広く様々な業務を行う。
水野 俊一郎
京都大学工学部情報学科卒業。その後、東京工業大学知能システム科学専攻修士課程修了。大学、大学院では共に機械学習や人工知能に関する研究を行い、学部卒論は「カエルの鳴き声の混合音からの同時種別分類」を、修士論文は「画像検索とキーワード検索を組み合わせた未知情報の自動探索学習」をテーマにした。
卒業後はAIベンチャー、機械部品メーカーを経て2020年6月にProxima Technologyに入社。
現在ではWebエンジニアとしての仕事を中心に機械学習や組み込みシステムなどの業務も担当している。また、GUIベースのインタラクティブなデータ可視化や自立ロボット制御などの分野にも知見を持っており、種々の実験的なプロダクトの開発も行っている。
なお、個人的には生物学、とりわけ系統分類学にも強い関心があり、高校時代には生物オリンピックでの受賞経験を持つ。
荒牧 大輔
大阪大学理学部数学科を卒業後、同大学院理学研究科修士課程修了。 専攻は数学で、研究テーマは「代数幾何学、離散群、リー代数の間の関係の三角圏による研究」。
大学院修了後、Proxima Technologyにリサーチャーとして入社。 数学スキルを活かしたデータ分析業務を中心に、AIや制御システムの研究開発など様々な業務に携わる。
また、哲学書の全集には目がなく、ついつい財布のひもが緩んでしまいがち。
菱沼 徹
京都大学工学部物理工学科卒業。同大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻博士課程にてベイジアン・モデルベース強化学習とそのロボット応用に関する研究を行う。
Proxima Technologyにリサーチャーとして入社後、 制御・ロボティクス・機械学習のスキルを活かし、AIや制御システムの研究開発など様々な業務に携わる。
教科書・技術書が気になるとすぐ買ってしまうため、積読が得意。
伊藤 淳
東京大学理学部化学科卒業。その後、同大学院新領域創成科学研究科にて複雑理工学を修了、研究テーマは「ベイズ最適化および深層学習」。
その後Proxima Technologyに入社しリサーチャーおよびエンジニアとしての業務を担う。
専門であるベイズ最適化を用いたデータ解析業務を中心に制御や強化学習などのテーマにも携わる。化学から機械学習に専攻を変えた理由は趣味の麻雀の数理的な解析に興味を持ったため。
相野 眞行
大阪大学理学部数学科卒業。その後同大学院博士前期課程、名古屋大学大学院博士後期課程にて微分幾何学を専攻。研究テーマは「標準球面を特徴づけるリーマン不変量およびその安定性について」。博士号取得後は理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP)にて「滑らかとは限らない部分多様体に対するラプラシアン固有マップの収束性とそのレート」を研究する。
その後Proxima Technologyに入社しリサーチャーとして、ロボティクスや非線形制御を中心とした業務を担う。個人webサイト:https://sites.google.com/site/masayukiaino/
下境 琢海
東京工業大学理学部数学科を卒業後、同大学院理学院数学系数学コース修了。研究テーマは代数幾何学、とくにグラスマン多様体の交叉理論。
修士課程修了後、Proxima Technologyにエンジニア兼リサーチャーとして入社。ディープラーニングや数理最適化等のデータサイエンスに関する仕事から、Webや工場内ネットワークシステムの開発など多岐の分野にわたって業務を担う。
趣味は数学の勉強と坐禅。
長町 一平
東京大学理学部数学科卒業。その後同大学院数理科学研究科にて博士課程を修了。専攻は「代数幾何学・数論幾何学」、研究テーマは「 曲線族の退化とモノドロミー表現の関係」。その後は各大学院および研究機関において「非完全体上の代数曲線の特異点・ピカールスキーム・対数的滑らかな還元」と研究テーマを広げ、日本学術振興会特別研究員(PD)としてRIMS(京都大学数理解析研究所)で研究を行う。研究の傍ら機械学習やデータサイエンスに関心を持つようになり、現在ではProxima Technologyにリサーチャーとして参画し、モデル予測制御を中心とした業務を担当している。
森 達也
東京工業大学理学部物理学科卒業。その後、同大学院理学院物理学系にて博士前期課程、博士後期課程を修了。専攻は超弦理論および超対称ゲージ理論、研究テーマは「ゲージ重力対応を用いた超共形指数についての研究」。
大学院修了後、Proxima Technologyに入社し、ロボティクスに関する業務に携わる。
中学高校大学と陸上競技部に所属し、短距離走が得意。趣味はランニング。
平尾 魁梧
東京大学理学部物理学科卒業。同大学大学院理学系研究科修士課程、博士課程を修了。専攻は素粒子物理学の現象論分野。「右巻きニュートリノを含む超対称大統一理論におけるCPとフレーバーの破れ」を研究テーマとし、時空に超対称性を仮定した時に予言されるCP対称性やフレーバー対称性を破った物理量の観測について測定実験からの制限と模型の予言値を比較する解析を行った。
修了後はProxima Technologyに入社し、非線形確率制御や離散数理最適化を用いた業務を担う。
聖川 昂太郎
東京大学理学部天文学科卒業。同大学大学院理学系研究科天文学専攻修士課程、博士課程を修了。研究テーマは連星進化の一般相対論的な解析で特に初代星連星起源の連星ブラックホール合体から生じる重力波の挙動を中心に扱った。その中では観測されるブラックホールの質量分布等を計算し、連星進化の物理の依存性を明らかにした。
修了後はProxima Technologyに入社し、現在はモデル予測制御と画像解析AIに関連する業務に携わる。趣味は相撲観戦
仲里 渓
大阪大学工学部応用自然科学科在学中に数学を志し、名古屋大学大学院多元数理科学研究科へ進学、専攻を応用物理学から数学(整数論)に変更する。非アルキメデス的解析の視点に基づき可換環論との共通領域で研究を行い、底空間を要しないパーフェクトイド空間およびその代数化についての諸結果で博士号を取得。以後は同研究科の特任助教、博士研究員としてパーフェクトイド理論のネーター化に取り組む。
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