ベルフェイス株式会社は、自社開発のシステムを用いて営業においてイノベーションを起こしている企業です。セールス・顧客サポート領域にテクノロジーを持ち込み、あらゆるビジネスの可能性を広げています。 具体的には… ■日本で一番使われているオンライン商談システム『bellFace』の開発・販売 ■インサイドセールス コンサルティング ■ビックデータ解析及びコンサルティング

『勘と根性の営業をテクノロジーで解放し、企業に新たなビジネス機会をもたらす』 このミッションのもと、長年変わらなかった営業の領域を一気に変革していきます。 約30年前から営業シーンの手法はまったく変わっていません。IT化が進んだ今もなお、ひたすら電話、訪問を繰り返しています。 我々はこの領域にテクノロジーを持ち込み、対面を超えるインサイドセールスシステムとこれまで科学されていなかった、セールスビッグデータを通じて、あらゆるビジネスの距離、スキルの壁をなくし、新しいビジネスチャンスを創っていきたいと考えています。そして、今後の日本を本気で、支えていくことが私達の使命です。

スピード感のある中でも落ち着きのある非常に稀有な会社です。代表が２社目の経営ということもあり、押さえどころをしっかり押さえた会社でもあります。人事制度や評価制度も整っています。 社員のバックグラウンドも非常に多様で、年齢層も幅広く、また出身業界も様々です。IT業界では、デル、セールスフォース、NTTデータ、異業界でもリクルートグループ、パーソルキャリア、キヤノン、キーエンス、などの大手からの転職者も多いです。もちろん、ベンチャー出身の人材も多数います。 エンジニア部隊には、サイバーエージェントやリクルートグループ、JapanTaxiなどの有名企業出身者や日本有数のQiita PHPカテゴリのコントリビューターである@mpywなどが所属しております。 また、経営陣を筆頭に既婚者や子供を持つ社員も多く、リモートワークを利用し家族と過ごす時間とビジネスへ向き合う時間の両立が可能な文化も特徴の１つです。 ■６Values　について 「会社とは、同じ価値観を持った人間の集まりであり、“らしさ”がある」と私たちは考えています。創業時から大事にしてきた考え方やスタンスを明文化。事業拡大の試行錯誤を経て、６つに集約されました。 ・Customer First／顧客の気持ちで考える ・Ownership／自分で考え、自分で動く ・High Speed／速いことはいいコトだ ・Kaizen／今よりもっと良くできる ・Details／成功は細部に宿る ・for Friends／困った時はお互い様 この６Valuesは、私たちが「こんな人と一緒に働きたい」という基準でもあり、体現するべきことだと考えています。 ■評価制度 ＜ベルフェイス式人事制度＞ 社員は常に転職の選択肢があります。優秀な人材に長く働いてもらうためには「業界最高水準の報酬を支払う」必要があると考え、独自の人事制度を設けました。 【１】 年に一度、キャリアシート（職務経歴書）を更新 【２】 キャリアシートを転職エージェント３社に提出。「その人材が転職した際に、同業界・同職種でもらえる報酬レンジ」を見積もり、その上限額の平均+社内評価を加味し、報酬決定 ３社が見積もった上限額の平均で「業界最高水準の報酬」が算出され、成果を出せば年齢に関わらず収入は上がります。加えて報酬算定の根拠や今後どのようにキャリア・実績を積んでいけば市場価値が上がるかが書いてあるため、中長期的にキャリアを考えられます。 ■昇給 年1回／報酬査定を実施（入社初年度は、半年経過後の3月もしくは9月時点で初回の査定を実施） ＜詳細はこちら＞ ・給与は「市場」が決める。社員が毎年 "履歴書"を作成するベルフェイス式 人事制度とは？ https://note.com/kazuaki_nakajima/n/n06fc84f587ad

■仕事内容 これまで勘と根性で行われていた営業をデータドリブンに変革していくために、PoC （Proof of Concept / 概念実証）や製品版の機械学習 / 深層学習に関するアルゴリズムの開発や改善に携わっていただきます。 日本で一番使われているオンライン商談システム『bellFace』が国内1,000社以上に導入されたことで、これまで世界に存在しなかった「営業現場の生データ」を入手できるようになりました。 営業担当が直接お客様と商談している生データを分析し、それによってデータドリブンな組織作りができるとすれば、それが企業にとってどれほどの価値を生むか想像できるでしょうか。 世界が見落としていたラストワンマイル、セールス領域のビッグデータを用いて社会を驚かす様々な価値をパイオニアとして生み出しませんか。 ■具体的な業務内容 ・プロトタイプ及びデモ版の作成 PoC を行うための、分析アルゴリズムのプロトタイプ及びデモの作成をお願いします。データサイエンティストごとにプロジェクトを受け持ち、営業担当へのヒアリング、仮説構築、検証をご担当いただきます。一つのプロジェクトにおける仮説の評価・検証を1〜2ヶ月程度かけて実施いただくイメージです。scikit-learn, PyTorch, TensorFlowなど、フレームワークやサービスの導入、またアルゴリズムの選定などは裁量を持って実施いただけます。 ・新規プロダクト製品版の作成 PoCで得られた検証結果を基に、データ基盤エンジニアと連携してプロダクトの製品版開発をご担当いただきます。リリース後は、安定性や精度の向上を目指して運用フェイズまでお任せいたします。 ■業務フロー 現在は代表の中島、データサイエンティストのマネージャーとディスカッションをしながらチケット駆動開発的に業務を進めています。立ち上げ期の事業部のため、開発フローの設計からアーキテクチャ選定など、様々なことに携わっていただくことできます。 ■事業部メンバー 国際的なデータ分析大会であるKDD Cupの優勝経験者やデータ分析・AIプログラミングの著書を複数出版したデータサイエンティスト、深層学習分野で学会発表や論文執筆している機械学習エンジニア、DWH/BIシステム開発経験豊富なデータエンジニアなど、優秀なタレントが集っています。 ■開発環境 データ種類：動画、音声、会話書き起こしテキスト、商談ログ、営業資料 言語：主にPython インフラ：AWS, GCP ソースコード管理：GitHub プロジェクト管理：Backlog, GitHub issue 情報共有ツール：Slack その他ツール：Redash, Elasticsearch ■魅力 ・マーケットの大きさ これから広がりのある市場の中で、自分たちの成長をダイレクトに実感できます。 ・個人の裁量権の大きさ 社員規模が小さい分、ご自身が打席に立てる機会は増えます。 ・リモートワーク可能 「好きな場所で」、これだけで非常に健全なワークスタイルが実現できます。 【必須要件】 ・AWSやGCPなどクラウド環境におけるPythonを用いた機械学習の実装経験 ・非構造データ（自然言語、音声、画像）を用いた機械学習の本番環境における実装経験 ・scikit-learn, PyTorch, TensorFlowなど代表的なフレームワークの使用経験 ・機械学習のアルゴリズムの基礎的な知識 【歓迎要件】 ・ログなどのデータを分析し、得られた知見を元に必要な機能を考えてアルゴリズムを考案し、本番製品への実装した経験 ・arXivの論文を含めた、Deep Learning諸系統の研究開発動向の学習 ・論文の執筆 【求める人物像】 ・ミッション「勘と根性の営業をテクノロジーで解放し企業に新たなビジネス機会をもたらす」に共感いただき、勘と根性の営業をテクノロジーで進化させる事に一緒に取り組みたいと思える方 ・弊社バリューズに共感いただける方 https://corp.bell-face.com/message/ ※様々な判断基準や評価にも利用しているため、ご自身の価値観に合うかぜひセルフチェックしてみてください