研究員（Research Scientist）【研究開発/自社プロダクト/衛星データ×AIを用いた解析モデル開発/フレックスタイム制あり/グローバルな環境】

仕事内容

サグリは、デジタル土壌マッピング技術、衛星データ、プロセスベースモデルを組み合わせることで、土壌中の炭素貯留量や温室効果ガス排出量を定量化し、カーボンクレジット創出およびMRV（測定・報告・検証）サービスの開発に取り組んでいます。カーボンクレジットを創出するためには、土壌有機炭素の増加や温室効果ガス排出削減を、認証機関に受け入れられる形で、科学的に妥当かつ検証可能な方法で示す必要があります。そのため、Sagri Applied Scienceチームでは、衛星観測データと、農家やサプライチェーンの関係者がアプリ上で入力する情報を統合し、カーボンクレジット創出およびMRVのための方法論構築を進めています。このミッションに共感し、科学的に堅牢で、かつ社会実装可能なソリューションの開発に取り組んでいただける研究員を募集しています。 # ミッション サグリのアプリケーションは、農家やサプライチェーン関係者などのエンドユーザーから、必要最小限の入力データのみを収集しながら、土壌有機炭素ストックや温室効果ガス排出量を高精度に推定することを目指しています。 研究員には、これらのアプリケーションを支える以下のようなデジタル技術・モデルの開発を担っていただきます。 • 高精度な土壌有機炭素予測モデルの開発 • 耕起およびカバークロップ検出モデルの開発 • 土壌有機炭素動態および温室効果ガス排出量を推定する作物―土壌アグロエコロジーモデルの開発 これらの技術は、カーボンクレジット創出およびMRVサービスを支え、気候変動緩和に貢献することを目指しています。特に、デジタル土壌マッピングに関連する地理空間データサイエンスや機械学習の専門性に加え、農学、とりわけ作物栽培学・土壌学の基礎知識を有する方を歓迎します。さらに、プロセスベースモデルのキャリブレーションおよびバリデーション経験を有する方は特に歓迎します。農学または関連分野の博士号取得者は強く歓迎します。 # 業務内容 ◆具体的な業務内容 • 日本国内および海外、特に海外の現地チームと連携し、作物、土壌、温室効果ガス排出量に関するデータを収集する • 機械学習モデルの学習およびプロセスベースモデルのキャリブレーションに向けて、データの整理、クリーニング、前処理を行う • 土壌有機炭素、温室効果ガス排出、耕起、カバークロップ検出に関連するモデルの開発、キャリブレーション、バリデーションを行う • PoC案件において、指導・助言を受けながら、データ収集、解析、論文執筆、知的財産創出まで責任を持って推進する • カーボンクレジット創出およびMRVサービスに関する方法論の科学的開発を支援する ◆サグリの環境 サグリにはすでに成長可能性の高い複数のプロダクトがあり、研究開発テーマも多岐にわたります。本ポジションでは、農業、気候テクノロジー、デジタルイノベーションが交差する領域において、科学的にも難易度が高く、社会的インパクトの大きいプロジェクトに取り組むことができます。現時点ですべての領域に精通している必要はありません。新しいテーマに対しても、自ら学び、挑戦し、専門性を広げていく意欲と好奇心のある方を歓迎します。 ※ご経験・専門性に応じて、研究テーマのリードやより高い責任範囲を担っていただく可能性があります。