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AI×SaaS企業データサイエンティスト募集中!世界の大量廃棄問題を解決!

データサイエンティスト
Mid-career

on 2025-09-29

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AI×SaaS企業データサイエンティスト募集中!世界の大量廃棄問題を解決!

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Haruki Inoue

専門領域 - 工学(電気電子) - 薬学(皮膚科学) - 分子生物学&システム生物学 - データサイエンス(ファッションテック) - データサイエンス(ヘルステック) - データサイエンス(サプライチェーン) フルカイテン株式会社 - 研究開発グループマネージャー兼メンバー 株式会社HACARUS - 生物・医療系のデータ解析を担当。 - 複数大学との共同研究のプロジェクトリーダー - 論文執筆 ZOZOテクノロジーズ(現ZOZO) - Research Scientistとして従事し、「似合う」の定義を研究。 - ZOZOTOWNにおけるおすすめ順推薦システムのロジック開発を担当。

菅原 一博

30代半ばでデータサイエンスの世界に飛び込み、現在は在庫分析サービスを提供する会社で世界の大量廃棄問題の解決に向かい仕事に取り組んでいます。

田中 大介

壮大なミッションに立ち向かうためにはチームが必要。 これまで培ってきた小売業の知見、コンサルティングの知見、コーチングの知見を総動員して日々奮闘中。 プロダクトカンパニーとして、自立した個人がお互いをリスペクトしながら日々成長する最強のチームができました。 ミッション・ビジョンに向かって突き進んでます!!

フルカイテン株式会社's members

専門領域 - 工学(電気電子) - 薬学(皮膚科学) - 分子生物学&システム生物学 - データサイエンス(ファッションテック) - データサイエンス(ヘルステック) - データサイエンス(サプライチェーン) フルカイテン株式会社 - 研究開発グループマネージャー兼メンバー 株式会社HACARUS - 生物・医療系のデータ解析を担当。 - 複数大学との共同研究のプロジェクトリーダー - 論文執筆 ZOZOテクノロジーズ(現ZOZO) - Research Scientistとして従事し、「似合う」の定義を研究。 - ZOZOTOWNにおけるお...

What we do

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

What we do

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

Why we do

◆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?

How we do

◆VALUE◆ 人事理念を体現する会社になるためVALUEを行動基準として大切にしています。 ◎熱量伝播 ・顧客貢献意識、変わる力、当事者意識、突破力、推進力が熱量の構成要素 ・熱量は周りに伝播し、周りのパフォーマンスをも上げ、1+1を3にする絶大な力を持つ ◎カスケード ・複雑な事業の成長、困難な課題の解決は、多様な視点を持つことが必須 ・異なるチームとリードタイムを理解して横の連携でカスケードし、自分だけでは見出せない道を見つけるから、1+1が3になる ◎価値提供 ・機能提供は目指す姿にあらず ・「ちょっとやってみよう」「意思決定が変わる」「行動が変わる」「結果が変わる」「経営層に理解される」という提供価値を、プロダクトだけでなく全ての顧客接点で提供するから1+1が3になる ◎個別撃破 ・エンタープライズ攻略のカギは、共通化や仕組み化にあらず ・多種多様な要望に対し、個別撃破の覚悟で挑む社員が増えることで、1+1が3になる

As a new team member

▽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。 ▽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 ▽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 ▼参考情報 ・サービスページ https://full-kaiten.com/ ・「フルカイテンってどんな会社?」か分かるnoteをまとめました https://note.com/fullkaiten_re/n/n1d04b7c56f15
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