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予測モデルで社会問題を解決へ!AI×SaaS企業データサイエンティスト募集

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on 2019/04/01

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予測モデルで社会問題を解決へ!AI×SaaS企業データサイエンティスト募集

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Yoshiomi Takahashi

フルカイテンでは、開発チームの責任者をやっています。 ITエンジニア歴は16年以上になります。 これまでは、Web系のベンチャー企業、受託開発中心の企業、SES中心の企業等で、経験を積んできました。 最高のプロダクトを生み出すために、最高のエンジニア組織を作るのが、現在の目標です!

西山 憲之

福祉事業をしていた会社に入社して、「障害をもつ子供のための塾」をつくるという新規事業開発およびマネージメントを3年ほど経験する。 その後、京都のIT企業にてデータサイエンティストとして5年ほど勤務する。 2022年2月より、唯一無二の在庫問題解決クラウドサービス「FULL KAITEN」に感銘を受けフルカイテン株式会社に参画し、データサイエンスチームに所属。 最近の趣味は友達とサッカーすること。

Takashi Kato

二度の上場業務を経験し、二度の上場を経験しました。 フルカイテン株式会社に入るまでのキャリアのほとんどを経営企画として過ごしてきましたが、今はプロダクトの責任者をしています。 一見関係ないように思えるかもですが、自社サービスのFULL KAITENは、経営課題である小売事業者や卸事業者の在庫の問題を解決するというプロダクトなので、実は今までのキャリアが大いに役立っています。 今までやってきたことと今やってることがつながったり、ゼロベースで始めたり、そんなことを繰り返しながら、自社サービスを育てていく。もちろん、その先にお客様の課題の解決、成功がある。そんなことを心から楽しんでいます。

フルカイテン株式会社のメンバー

フルカイテンでは、開発チームの責任者をやっています。 ITエンジニア歴は16年以上になります。 これまでは、Web系のベンチャー企業、受託開発中心の企業、SES中心の企業等で、経験を積んできました。 最高のプロダクトを生み出すために、最高のエンジニア組織を作るのが、現在の目標です!

なにをやっているのか

228億点。 何の数字か分かりますか? 世界中で1年間に廃棄される衣料品の数を指します。中には一度も袖を通されずに捨てられる商品もあります。 日本国内に目を向けても、年間に販売される新品35億点のうち、およそ半数の17億点は売れ残ります。 余剰在庫の一部は翌年に持ち越されますが、大半は発展途上国をはじめとする海外へ二束三文で輸出されます。そして、現地の繊維産業の育成を阻害するだけでなく、焼却処分によりCO2の排出につながっているのです。 この背景には、業界の構造的な問題があります。大量生産によって日本のアパレル製品の価格は過去30年で半値になり、私たちはメリットを享受しています。アパレル企業も多くの在庫を抱えて販売数量を稼ぎ、多くの商品が売れ残っても利益が出る経営モデルに安住してきました。 しかし、こんなビジネスは持続可能ではありません。 フルカイテン株式会社は、「世界の大量廃棄問題を解決する」ために、アパレルなど小売業界の在庫問題をAIで解決するためのSaaS「FULL KAITEN」を開発・運営を行っています。 アパレル企業が大量生産をせず余分な在庫を持たなくても売上と利益を増やすことができるシステムです。 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。 そして、FULL KAITENが在庫問題を解決するフィールドは小売業にとどまりません。卸売業や原材料メーカーまで、サプライチェーンを網羅するべく、事業基盤を強化中です。 社員数は50名弱となりました。 まさに創業期の会社ですが、メンバーには元マスコミ・転職エージェント・アパレルなど多様な業界出身者がおります。 累計約23億の資金調達も完了させており、複数の新プロダクト開発にもチャレンジしております。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000112.000025713.html 世界の大量廃棄問題を解決するため、小売業界を一から変える仲間を募集しています! ◆自社プロダクト『FULL KAITEN』 在庫問題は”小売企業の生命線”。経営に直結する問題とされています。 かつて代表瀬川が子供服のEC事業を運営しており、在庫が原因で直面した3度の倒産危機をデータ分析で乗り越えたという実体験から生まれました。 多くの小売業では膨大な売れ残り在庫が離れた倉庫にあり、従業員は普段目にする機会がありません。しかも、その何千万件という在庫データはエクセルで集計されていることが多く、管理と分析に大変な労力と時間をかけているのが現実です。 FULL KAITENはその時間と手段を提供し、本質的な在庫問題の解決をサポートしています。例えば ・離れた倉庫にある在庫のリスクを毎日可視化 ・需要予測により、各商品を仕入れるべき数が分かる ・手動で時間がかかっていたセール商品の選定も自動化 こうして得られた時間を新たな販売戦略に使うことで、 ・客単価8%UP、在庫半減 ・売上高25%増加、預金残高2.1倍 という嬉しい事例が報告されています。 ◆導入実績 エンタープライズ企業を中心に導入が進んでいます。 アーバンリサーチ様・ナノ・ユニバース様・オンワード樫山様 ミズノ様 ▼参考情報 ・サービスページ https://full-kaiten.com/ ・FULL KAITEN開発秘話「倒産危機を救う逆境のSaaS」 https://note.com/_funeo/n/n401f66d032ac ・1年でARR(年間経常収益)が50倍!フルカイテンの急成長を数字で追う https://www.wantedly.com/companies/full-kaiten/post_articles/324835

なにをやっているのか

228億点。 何の数字か分かりますか? 世界中で1年間に廃棄される衣料品の数を指します。中には一度も袖を通されずに捨てられる商品もあります。 日本国内に目を向けても、年間に販売される新品35億点のうち、およそ半数の17億点は売れ残ります。 余剰在庫の一部は翌年に持ち越されますが、大半は発展途上国をはじめとする海外へ二束三文で輸出されます。そして、現地の繊維産業の育成を阻害するだけでなく、焼却処分によりCO2の排出につながっているのです。 この背景には、業界の構造的な問題があります。大量生産によって日本のアパレル製品の価格は過去30年で半値になり、私たちはメリットを享受しています。アパレル企業も多くの在庫を抱えて販売数量を稼ぎ、多くの商品が売れ残っても利益が出る経営モデルに安住してきました。 しかし、こんなビジネスは持続可能ではありません。 フルカイテン株式会社は、「世界の大量廃棄問題を解決する」ために、アパレルなど小売業界の在庫問題をAIで解決するためのSaaS「FULL KAITEN」を開発・運営を行っています。 アパレル企業が大量生産をせず余分な在庫を持たなくても売上と利益を増やすことができるシステムです。 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。 そして、FULL KAITENが在庫問題を解決するフィールドは小売業にとどまりません。卸売業や原材料メーカーまで、サプライチェーンを網羅するべく、事業基盤を強化中です。 社員数は50名弱となりました。 まさに創業期の会社ですが、メンバーには元マスコミ・転職エージェント・アパレルなど多様な業界出身者がおります。 累計約23億の資金調達も完了させており、複数の新プロダクト開発にもチャレンジしております。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000112.000025713.html 世界の大量廃棄問題を解決するため、小売業界を一から変える仲間を募集しています! ◆自社プロダクト『FULL KAITEN』 在庫問題は”小売企業の生命線”。経営に直結する問題とされています。 かつて代表瀬川が子供服のEC事業を運営しており、在庫が原因で直面した3度の倒産危機をデータ分析で乗り越えたという実体験から生まれました。 多くの小売業では膨大な売れ残り在庫が離れた倉庫にあり、従業員は普段目にする機会がありません。しかも、その何千万件という在庫データはエクセルで集計されていることが多く、管理と分析に大変な労力と時間をかけているのが現実です。 FULL KAITENはその時間と手段を提供し、本質的な在庫問題の解決をサポートしています。例えば ・離れた倉庫にある在庫のリスクを毎日可視化 ・需要予測により、各商品を仕入れるべき数が分かる ・手動で時間がかかっていたセール商品の選定も自動化 こうして得られた時間を新たな販売戦略に使うことで、 ・客単価8%UP、在庫半減 ・売上高25%増加、預金残高2.1倍 という嬉しい事例が報告されています。 ◆導入実績 エンタープライズ企業を中心に導入が進んでいます。 アーバンリサーチ様・ナノ・ユニバース様・オンワード樫山様 ミズノ様 ▼参考情報 ・サービスページ https://full-kaiten.com/ ・FULL KAITEN開発秘話「倒産危機を救う逆境のSaaS」 https://note.com/_funeo/n/n401f66d032ac ・1年でARR(年間経常収益)が50倍!フルカイテンの急成長を数字で追う https://www.wantedly.com/companies/full-kaiten/post_articles/324835

なぜやるのか

◆ミッション 私たちは「世界の大量廃棄問題を解決する」というミッションのもと、FULL KAITENの開発・運営を行っています。 ニュースでもよく報道されている通り、大量廃棄問題は地球規模の問題になっています。 FULL KAITENは、大量の在庫を持つことでどうにか売上を作るのではなく、最低限の在庫量で事業を成長させられる仕組みを提供しています。導入企業が増えれば「必要な商品が必要な量だけ流通する社会」が実現できると考えています。 仲間たちと一緒に、あなたの経験や能力を社会問題の解決に活かしてみませんか?

どうやっているのか

◆行動指針◆ 「価値アンテナ」 「言われたことをするだけ」の人にならないようにしよう。 そういう人からは創意工夫も成長も生まれない。 目的達成の意欲を強く持ち、いつも創意工夫や改善のアンテナを張って、違いを生み出せる人になろう! 「全力トライ」 「これぐらいはいいか」の妥協を止めよう。 「こんなことで手を抜くのか」「こんな程度で諦めるのか」と思われると、お客様からも仲間からも信頼されない。手を抜かず、全力で、やり切る人になろう! 「スクラム志向」 ただ人数が集まっただけの集団にならないようにしよう。 それはチームではない。共通の目的と同レベルの意志力を持っていれば、称え合いぶつかり合いながら前に進むことができる。そんな本物のチームになろう!

こんなことやります

▽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。 ▽募集背景 我々は今後、少数精鋭で高速にビジョンの実現と事業のスケールをしていきます。 そういった背景から、開発組織の中心で活躍して頂ける方を募集することにしました。 ▽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、3coinsのパルグループ様等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。 ▽チーム体制 プロダクト責任者(CPO) 1名 Lデータサイエンティスト 1名(★今回の募集ポジション) ※上記は社員のみ。業務委託で複数名のエンジニアにご参画いただいております ▽エンジニアチームの特徴 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、「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 ▽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 ▽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 ▽必須スキル 下記いずれか ・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 ・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 ▽フルカイテン紹介動画一覧 https://note.com/fullkaiten_re/n/n02da57d5a97 ▽開発メンバーストーリー https://www.wantedly.com/companies/full-kaiten/post_articles/204947 ▽さらに詳細…note記事一覧 https://note.com/fullkaiten_re/n/n1d04b7c56f15
10人がこの募集を応援しています

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2012/05に設立

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