【データサイエンティスト】在庫問題を解決するSaaSプロダクト「FULL KAITEN]
- 採用企業名
- フルカイテン株式会社
- 職種
-
IT(PM・SE) - データサイエンティスト・データアナリスト
- 雇用形態
- 無期雇用
- 勤務地
-
東京都
- 仕事内容
-
■■会社概要■■
我々が提供する「FULL KAITEN」は小売業や卸売業で発生する在庫過多の問題を、AIと独自の技術で解決するこれまでにないサービスです。
具体的には、サービスを活用いただくことで在庫の運用効率を上げ、売上・粗利・キャッシュフローを最大化することが可能となります。
これまで小売業は、在庫をたくさん持つことで売上を作るという商慣習から、在庫問題は業界の宿命的課題として何十年も放置されていました。
FULL KAITENはこの宿命的課題に対して全く新しい解決策を提供できるプロダクトです。
これまで、プロダクトが顧客の役に立っているのか、疑問に感じた経験はありませんか?
FULL KAITENはお客様に正しく使っていただければ、必ず結果が出せるプロダクトであり、本当にお客様の役に立っていると実感できます。
現状は、アパレル企業だけでなく、他業種の小売企業でも導入が進んでいます。
また大量のデータを扱うプロダクト開発の難易度により、参入障壁が高く、日本/世界においても、ダイレクトコンペは存在しません。
弊社のプロダクトを武器に、世界の小売業界に革命を起こしていきませんか?
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■■仕事概要■■
AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当頂きます。
各種データを使って各種指標や統計値さらに機械学習を応用した予測モデルを構築し管理していきます。
■■サービスが解決する課題■■
我々が提供する「FULL KAITEN」は小売業や卸売業で発生する在庫過多の問題を、AIと独自の技術で解決するこれまでにないサービスです。
具体的には、サービスを活用いただくことで在庫の運用効率を上げ、売上・粗利・キャッシュフローを最大化することが可能となります。
これまで小売業は、在庫をたくさん持つことで売上を作るという商慣習から、在庫問題は業界の宿命的課題として何十年も放置されておりました。FULL KAITENはこの宿命的課題に対して全く新しい解決策を提供できるプロダクトです。
サービスローンチ以降、多くの反響を頂いており、ナノ・ユニバース様、オンワード樫山様、3coinsのパルグループ様などの大手企業を中心に導入件数が急増しております。
最終的にFULL KAITENが在庫を削減することで目指すのは「いらないものは作らない」という世の中を実現することです。
FULL KAITENが普及することで、世界的問題となっている【大量生産・大量廃棄】【労働環境】【環境汚染】の抑制の大きな一歩となるのです。
■■データサイエンスで重要視している活動■■
【データサイエンスを活用した課題解決方法の立案】
・顧客が抱える課題を統計学や機械学習の考え方を応用して解決まで導くことは、プロダクトの成否を左右する重要なものと考えています。
【顧客目線を意識した指標や予測モデルの作成】
・我々は顧客に価値を届けるために必要な指標やモデル作成をしたいと考えます。
そのために、常に顧客視点をもつことを大切にしています。
■■エンジニアチームの特徴■■
フルカイテンのエンジニアチームの環境は、エンジニアとしてのキャリア形成と業務のやりがいを両立したいと考えています。
具体的に、まずキャリア形成の観点では、元々使っていたものにこだわらず、どんどん新しい技術を取り入れチャレンジできるモダンな開発環境となっております。
加えて、フルカイテンはお客様の在庫情報を扱うのでかなりデータ規模が大きく、パフォーマンスを考慮した設計/開発をする必要があるため、結果として難易度の高いプロダクト開発を経験することが可能となっております。
次に、業務のやりがいという観点では、明確にお客様から感謝の声をいただくことができます。具体的には、カスタマーサクセスのメンバーから随時Slackで、「フルカイテンを使うことで在庫の圧縮ができた!」とフルカイテンを使用している企業からのお声を共有される環境です。
そのため、開発しているものがお客様のお役に立っていることを実感できます。
▽データサイエンティストの担当範囲
・統計的指標、予測モデルの構築
▽業務内容
・各種指標の開発と管理
・機械学習による予測モデルの構築
【使用技術】
・開発言語: Python
・DB:Redshift, Aurora(PostgreSQL互換)
・インフラ: Amazon Web Services
・AWS製品: ECS, S3, Step Functions, Lambda
・機械学習ツール:Kedro, MLflow
・ツール: GitHub、Slack、CircleCI、Sentry
Lineでコンテンツ情報発信中!気になる方はこちらから↓
https://lin.ee/BiPWr3Q■休日:完全週休二日制, 祝日, 夏季休暇, 年末年始
- 求める経験
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【必須スキル】
下記いづれか
・データサイエンティストとして、分析の問題設定から従事されたご経験
・Pythonでのモデル開発のご経験
・テーブルデータを用いたモデル開発・データ分析のご経験
【歓迎スキル】
下記いずれか
・時系列データの解析手法に関する知識
・統計学・機械学習に関する基礎的な理解
・ビジネス課題に対して機械学習を適用して解決しようとした経験
【求める人物像】
⚫︎ 使命感を持って働ける方
- フルカイテンのミッションに共感し、在庫廃棄問題の解決に貢献したいと考える方
⚫︎チャレンジ精神旺盛な方
新しい技術を積極的に取り入れ、難易度の高いプロダクト開発に挑戦する意欲のある方
⚫︎チームワークを大切にする方
他のエンジニアやカスタマーサクセスメンバーと連携し、お客様に価値を届けることに喜びを感じる方
⚫︎ プロフェッショナリズムを持つ方
技術的負債を最小限に抑え、常にリファクタリングを行う姿勢を持つ方
⚫︎ 顧客志向の方
お客様からのフィードバックを大切にし、実際の使用感や効果を意識した開発を行える方■職種未経験者:可
- 年収
- 600万円 - 900万円
- 語学力
-
英語力:不問