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データサイエンティスト|売上拡大を科学する熱狂人材をWanted!

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中途
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on 2021/03/18

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データサイエンティスト|売上拡大を科学する熱狂人材をWanted!

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松崎 遥

学歴・職歴・著書etc https://bit.ly/3wIpUPU

青野 紳三郎

慶應義塾大学経済学部を卒業後、Google株式会社 (現Google合同会社)に入社。 グーグル日本法人では、金融、求人、Eコマース関連など数多くの業界の企業約1000社のオンラインマーケティングを支援した後、アジア太平洋地域の広告プロダクトスペシャリストとして、ショッピング広告の普及に努め、数多くの講演を行った。 2017年 5月 株式会社フェズ入社 自分を一言で表すと「執念」 ・探求心のある人、パッションのある人 是非一緒に働きましょう!

株式会社フェズのメンバー

学歴・職歴・著書etc https://bit.ly/3wIpUPU

なにをやっているのか

▼フェズとは DX(デジタルトランスフォーメーション)で小売業界を変革するリテイルテック企業です。小売・メーカーの売上UPに貢献します。 ▼2つの事業骨子 1)OMOプラットフォーム:小売・メーカー・消費者をつなぐ「広告×販促×店頭」を連動させたプラットフォーム。購買データ・位置データ・店頭データを掛け合わせ最適化した戦略を立案し、売上UPに繋げます。 2)小売DX:小売の実店舗の店頭実現率/欠品率などを可視化し、改善サイクルを回すためのプラットフォーム。実店舗の棚情報、売上構成要素等から店舗・棚の戦略を立案し、売上UPに繫げます。

なにをやっているのか

▼フェズとは DX(デジタルトランスフォーメーション)で小売業界を変革するリテイルテック企業です。小売・メーカーの売上UPに貢献します。 ▼2つの事業骨子 1)OMOプラットフォーム:小売・メーカー・消費者をつなぐ「広告×販促×店頭」を連動させたプラットフォーム。購買データ・位置データ・店頭データを掛け合わせ最適化した戦略を立案し、売上UPに繋げます。 2)小売DX:小売の実店舗の店頭実現率/欠品率などを可視化し、改善サイクルを回すためのプラットフォーム。実店舗の棚情報、売上構成要素等から店舗・棚の戦略を立案し、売上UPに繫げます。

なぜやるのか

▼社長・伊丹の強い原体験がきっかけです ◆小売の価値を知ったP&G時代 新人時代、小売の売り場を徹底的にまわり、「なぜここに新商品を置くのか」、「値段はいくらが最適なのか」、「店舗を維持するのにどれだけ大変な思いをたくさんの人がしているか」、を理解しました。 また、本部の商談を任されるようになり、商品を仕入れるバイヤーの方々と商談する中で、バイヤーの皆様がどれだけ消費者と真摯に向き合っているか、そしてそれを表現するのに、多くの人と情報に接している中で意思決定をしなければならないことを肌で感じます。 メーカーの立場で、小売の方々と一緒に仕事をさせてもらう中で、 「消費の本質は小売の売り場と意思決定にある」そんな結論を出す3年半を過ごしました。 ◆データで本質を見抜くことの可能性を感じたGoogle時代 Google転職後も、リテイル業界や消費財メーカーを中心に広告営業を担当した伊丹。前職とは違う立場から小売業界と向き合ったことで、業界を取り巻く環境の変化と経営者の方々が感じている課題を理解しました。デジタル化やグローバル化が進む中で、小売に日々蓄積されるデータの重要性を理解され、そしてそれをどう活かしていくか、小売業界は変革の時代を迎えています。 テクノロジーとマーケティングの力を使って消費者の行動を正確に捉える仕組みと売り場づくり、そして、それを決めるバイヤーの方々の意思決定を連動させる、新しいビジネスモデルを構想しました。

どうやっているのか

▼チームメンバー CTO 1名 データサイエンティスト/テックリード 1名 エンジニア 4名(バックエンド3名,フロントエンド1名) プロジェクトマネジャー 1名 UX/UIデザイナー 1名 業務委託 2名 連携会社のエンジニア 2名 インターン生 2名 ▼働く環境 フルフレックス制(フルリモート可) 始業終業時間帯:0:00-24:00 コアタイム  :無 ※始業終業時間帯の中で原則1時間以上は勤務が必要。但し、深夜時間帯(22:00-翌06:00)に勤務する場合は、上長の事前許可が必要 ※1日1時間以上勤務で出勤扱い 休憩時間:60分 ※エンジニアチームはほぼ全員が基本的にリモートで勤務している状況です 【休暇】 年間休日120日以上(2019年実績126日) 夏季休暇(7~9月で好きな4日間) 年末年始休暇 有給休暇(初年度10日間) 土日祝完全休み 慶弔休暇 【喫煙環境】 屋内禁煙(屋外喫煙可能場所あり)

こんなことやります

POSデータ・会員データ・OMO(Online Merges with Offline)データ・店舗内データの分析・R&Dを行っていただきます。 ■POSデータとは:お客様の会員データと紐づく形で保管されている売り上げデータです。 ■OMOデータとは:広告・販促・来店・店頭・購買までをカバーするお客様の行動データおよび、小売業の施策データです。 ■店舗内データとは:商品の配置状況・導線・接客といった店舗内で起こっているあらゆることのデータです。 こうした未知のデータの価値を引き出し、小売業におけるマーケティングオートメーションと店舗のメディア化を実現する役割を担っていただきます。今回、市場最高レベルのアカデミックな知見を持つ方に仲間になっていただきたいと考えています。 【必須(MUST)】 Webデータの機械学習のご経験。 統計・確率論・線型回帰・SVM・ロジスティック回帰・決定木・ニューラルネットワーク・ベイズ推定のご経験。 未知の技術に対する継続的な学習習慣。 【歓迎(WANT)】 チーム開発スキル。 python/R/stanといったツールを流暢に使いこなせること。 機械学習におけるDevOpsの知見。 線型回帰・SVM・ロジスティック回帰・決定木・ニューラルネットワーク・ベイズ推定に対する理論的な理解。 コンペティションにおける入賞経験。 時系列データ分析スキル。経済データを扱ったご経験。 ディープラーニングスキル。画像・音声・自然言語データを扱ったご経験。 機械学習分野における論文の出版のご経験。 直近の学会聴講。分野を問いません。 他にないユニークな専門分野をお持ちであること。 無人店舗開発のご経験。 小売の新しい科学を打ち立てるという気概のある方。 オンラインで発達したAI技術がオフラインな世界にもたらす変革を当事者として技術ドリブンで実現させたい方。 ---------------- ▼弊社について DX(デジタルトランスフォーメーション)で小売業界を変革するリテイルテック企業です。小売・メーカーの売上UPに貢献します。 ▼2つの事業骨子 1)OMOプラットフォーム:小売・メーカー・消費者をつなぐ「広告×販促×店頭」を連動させたプラットフォーム。購買データ・位置データ・店頭データを掛け合わせ最適化した戦略を立案し、売上UPに繋げます。 2)小売DX:小売の実店舗の店頭実現率/欠品率などを可視化し、改善サイクルを回すためのプラットフォーム。実店舗の棚情報、売上構成要素等から店舗・棚の戦略を立案し、売上UPに繫げます。
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    会社情報

    2015/12に設立

    130人のメンバー

    • 3000万円以上の資金を調達済み/
    • 1億円以上の資金を調達済み/

    東京都千代田区神田紺屋町15 グランファースト神田紺屋町3階