【フルリモート】世界の大量廃棄問題を解決！AI×SaaS企業データサイエンティスト

業務詳細

▽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いただきます。
データサイエンスグループでは、「データから価値を生む」ことを意識しています。
そのための指標設計や、各種モデル構築を通じて、プロダクトと顧客の成果に貢献していきます。

▽募集背景
フルカイテンでは現在、全社のデータを統合する新たなデータ基盤の整備が進んでいます。
これにより、企業横断的な情報のつながりが強化され、プロダクト開発や顧客支援の可能性が飛躍的に広がるフェーズに突入しようとしています。
そこで、課題の本質を見極め、データから価値を創出するためにはプロフェッショナルの力が不可欠です。
だからこそ今、フルカイテンはデータの可能性を爆発させてくれるような強い仲間を求めています。

▽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
1. 課題から発想する
- 目の前の課題に向き合い、必要なデータを見極める
- データは手段であり、目的は課題解決にある
- 分析のための分析に陥らず、価値ある示唆を導き出す

2. 価値創造の架け橋となる
- 部門間の対話を生み出し、新たな価値の種を見出す
- 繋ぐことが目的化せず、より良い意思決定のために協働する
- データを介して、組織の知恵と経験を結びつける

3. 示唆を実践へと結びつける
- 単なる分析で終わらせず、具体的なアクションを導く
- 事実と論理に基づく、実行可能な提案を行う
- 分析結果を、組織の力とするために昇華させる

4.具体的な成果にこだわる
- 明確に測定可能な形で価値を定義する
- 一時的な解決でなく、再現可能な形での実現を目指す
- 小さくても確実な価値から、着実に積み重ねる

【現状のチーム体制】
プロダクト責任者（CPO）　1名
Lデータサイエンティスト　3名（★ここが今回の募集ポジションです）

▽データサイエンスチームの特徴
フルカイテンのデータサイエンスチームは、「データから価値を創出すること」に本気で向き合えるチームです。
以下のような点が、このチームで働く魅力です。
・技術がプロダクトにすぐ反映されるスピード感
-自分のアウトプットが、素早く顧客価値として現れる環境です。
・ビジネスサイドとの距離が近く、課題解決までリードできる
-CPOやCSチームと連携しながら、実データをもとに仮説・検証・実装まで一貫して関われます。
・技術選定や設計など、上流フェーズから裁量を持てる
-まだ整いきっていない領域に、自分の考えで道をつくっていく面白さがあります。
・複数の大手小売企業の実データを分析できる
-実店舗や商品単位のデータに触れながら、業界を超えた知見を得られます。
・「在庫のムダをなくす」という社会的意義あるミッションに直結
-分析の先に、社会課題の解決があ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
- 各種モデルの構築（統計モデル、機械学習モデル）
- PoCなどのデータ分析支援
- 顧客mtgへの参加（必要に応じて）

【使用技術】
・開発言語： Python
・DB：Redshift, Athena
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： ECR, S3, SageMaker, Bedrock
・ツール： GitHub、Slack、Notion

求める人物像

▽必須スキル
・データサイエンティストの実務経験3年以上
・実用を意識した研究／プロジェクト経験
・論文や先行事例を読み解き、課題解決に繋げる思考力・実践力
・Pythonでのモデル実装、開発環境構築などの実装・運用の経験
・チームや社内外に対して技術をわかりやすく説明・発信する能力（資料作成、登壇、ブログなど）

▽歓迎スキル
・クラウド環境（GCP/AWS）での開発や運用経験
・論文ベースでの実装経験
・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

▽求める人物像
・「本質的な課題は何か」を常に考えてデータサイエンスに取り組んでいる方
・最新の論文や技術系のニュースをキャッチアップする習慣のある方
・上述の「データサイエンスで重要視している活動」4つを実践できる方

募集情報