Datachainでは、パートナー企業様と共にブロックチェーンの社会実装への取り組み、及び社内にてブロックチェーン関連技術のR&Dを行っています。 ブロックチェーン技術は発展途上の技術でありますが、ここ数年、世界中で様々な実証実験やR&Dが行われ、ビジネス的にも技術的にも徐々に社会実装の土壌が整ってきました。 Datachainでも、金融やモビリティ領域等の日本を代表するようなパートナー企業様との共同プロジェクトを通して、ブロックチェーン活用の知見やノウハウを蓄積してきました。 【お取り組み事例】 Datachainとトヨタファイナンシャルサービス、ブロックチェーンを活用した車両の「価値証明」と「所有権移転」に係る実証実験を実施 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000055051.html また、R&Dの領域では、ブロックチェーンの課題としてよく指摘されるスケーラビリティやインターオペラビリティのソリューション開発を行っています。 Datachainは「ブロックチェーンの社会実装」に対して真摯に向き合い、テクノロジーによる価値の創造を実現していきます。

Datachainでは、Missionとして「データがつながるをあたらしく」、Visionとして「世界中のデータをブロックチェーンによって安全に共有できるようにする」を掲げています。 ビッグデータ、AIという潮流がある中で、世界にはデータが溢れているイメージを持ちますが、本当に重要なデータは共有されずに死蔵されているのでは、ということに着目しました。 そういったクローズドデータがブロックチェーンによって安全に共有され、あらゆる産業に役立てられる社会が来る、そうしてデータがあたらしい形でつながれば、世界はもっと良くなると思っています。 Datachainはパーソナルデータの領域から始まりましたが、世の中には様々なデータがあり、データの流通やデータの信頼性という観点では、共通した課題があります。 中央的な1つの会社のシステムだけに依存するのではなく、コンソーシアムと呼ばれるいくつかの会社や個人でエコシステムを形成し、みんなで信頼性の高いシステムを構築していくことで、そのような課題の解決へ近づくことができます。

Speee創業者の久田と、Speee専門執行役員である木村を中心としたチームです。 木村は国内初のアドフラウドソリューションを開発しKDDIグループに売却したMomentumの創業CTOです。 上記のシリアルアントレプレナーの経営陣に加えて、日立製作所、GMO、IBM、デロイト、サイバーエージェント等で活躍していたタレントが集まり、新たな価値の創造に全力を捧げています。 ▼チームについてはこちら https://datachain.jp/team また、エンジニアリングを重視したスタートアップとしてDatachainを立ち上げていくために、母体であるSpeeeから子会社化し、オフィスも分けて、意思決定スピードの早い体制で開発を行なっています。

2018年初夏に実証実験を開始する予定で、Datachainの基盤を共に作っていける仲間を探しています。 今回募集するのは、Datachain根幹となるデータ解析部分を一緒に創り上げていただけるデータサイエンティストです。 我々と共に新しい技術の社会実装を実現し、今までにない大きな絵を実現したいと思う方、ご応募お待ちしています。 【Mission】 株式会社Datachainは、創業2018年3月、チームメンバーはまだ5名と、生まれて間もない企業です。「データがつながるをあたらしく」というミッションの下、ブロックチェーンテクノロジーの社会実装を一緒に進めていくための仲間を募集しています。 データサイエンティストには、コアプロダクトであるデータプラットフォームにおけるデータ分析戦略の立案および実装を行なっていただきます。 我々Datachainは立ち上がり間もない組織ですが、今後様々な産業への展開を視野に、エンジニア中心の組織設計を行なっていきます。また、ブロックチェーン技術や大規模データプラットフォーム設計、暗号技術といった比較的新しい技術をメインで扱っていくため、社内でのエンジニアリングノウハウの共有や社外への広報活動なども重要になってきます。我々と共にエンジニア組織を作り上げていってくれる方、募集お待ちしています。 【採用要件】 ・分析方針立案、分析作業、施策提案といった分析フロー設計に関わる一連の業務 ・ex)マーケティングデータ、金融データ ・Python、R、SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの設計（データ前処理および後処理を含む） ・プラットフォームへの顧客のデータ抽出、連携設計など、Inputの部分も関わっていただきたいです 【要件】 ●Must要件 ・大規模なデータプラットフォームの構築において、データ処理の部分を担当した経験 ・数理統計や自然言語処理、機械学習に関する幅広い知識（課題や条件に応じて適切な分析手法を選択できる） ・分析作業のPDCAを回すことができる ・PythonもしくはRの実装経験（組み込み関数の単なる利用にとどまらず分析フローを一から実装できる） ・エンジニアとの連携経験