最終確認日：2024年07月09日
フルカイテン株式会社データサイエンティスト

募集内容

業務内容: ◆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。

【業務詳細】　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　／　統計的指標、予測モデルの構築
同社のデータサイエンティストは主に2つの業務があります。
完売予測日の予測モデルの構築し、ソリューション(FULL KAITENの機能開発のロジックづくり)がメイン業務です。
統計学や機械学習への深い専門性を背景として、高精度な分析モデルを構築することに軸足が置かれます。

【顧客目線を意識した指標や予測モデルの作成】
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。
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。

変更の範囲：有
会社の定める業務

必要な経験: 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

【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

事業内容: ・同社は小売業の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在庫分析 SaaS「FULL KAITEN」を開発・提供しています。　
　https://full-kaiten.com/

「FULL KAITEN」
　機械学習と独自技術により、在庫問題を解決できるソフトウェアの開発に成功しSaaSとして提供を開始しました。
　現在の技術では、将来の需要を100%予測させることは不可能というのが現実です。
　これに対し、予測が外れた場合でも在庫問題を解決する方策をお客さま企業に示すことができるのが「FULL KAITEN」の面白いところです。
　積した膨大なデータから、商品ごとに売り切れるまでの期間を試算します。
　担当者がこれまでの経験をもとに予想するよりも早く正確に商品を見分けることが可能になりました。