最終確認日:2025年04月21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。

【業務範囲】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)
【組織体制】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)
【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
【扱う商材】「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。

◆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。

【業務範囲】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)
【組織体制】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)
【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
【扱う商材】「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。



変更の範囲:確認中
必要な経験
データサイエンティストの実務経験3年以上
学歴
不問
雇用形態
正社員
試用期間:有/3ヶ月
備考:試用期間中の条件変更なし
勤務地
勤務地1:東京都
勤務地2:大阪府
変更の範囲:確認中
受動喫煙対策:確認中
想定年収
800~1000万円
勤務時間
9:00 ~ 18:00(実働:8時間00分) フレックス有
休憩時間:確認中
平均残業時間:確認中
休日・休暇
年間休日 125日
年末年始 夏季 産休 育児
【年次有給休暇】最大年20日
手当・福利厚生
定期健康診断
レクリエーション手当 子育て応援!育児中社員が5割/男性・女性育休取得実績あり/時短社員も在籍/健康診断実施
保険
健康 厚生年金 雇用 労災

企業情報

企業名

フルカイテン株式会社

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。
・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。
設立年月日
2012年 5月 7日
資本金
1億7151万円
従業員数
43名

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