データサイエンティスト

大量廃棄問題を解決！AI×SaaS企業データサイエンティスト

給与・報酬 : 年収 500万〜800万
勤務地 : 相談の上決定する
想定稼働時間 : 09:00 ~ 18:00
雇用形態 : 正社員

フルカイテン株式会社

ブックマーク

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サービス内容

サービス概要

世界の大量廃棄問題を解決する！！“AI×SaaS”プロダクト

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。

社員は20名とまだまだ新しく、まさに創業期の会社です。
メンバーには元マスコミ・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。

2021年7月にジャフコグループより5億円の資金を調達したことを発表し、これまでの調達は累計約8億円になりました！

「在庫分析クラウドシステムのフルカイテン、ジャフコから第三者割当増資で5億円を調達」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000054.000025713.html?fbclid=IwAR3ylLFisqUc2eiMZ-OFCgqHvit3-VR06TG1gdo_ntVjkaTyn-BWDdqW9_0

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

リリースから3年、ナノ・ユニバース様／オンワード樫山様など、エンタープライズ企業を中心に導入が進んでいます。
2020-2021年で問い合わせが10倍、売上高（ARRベース）も50倍に成長しており、この規模データを扱う在庫分析SaaSは他にないと自負しております。

参考記事

ぜひ読んでいただきたい記事をまとめました。

ミッション詳細動画

https://streaming.video-b.com/streaming/e420845481248704482b1e0c6c9eac7daceac6e3

ボードメンバー紹介動画

https://streaming.video-b.com/streaming/982f2c254fd2da4d7acb82c027cfbc43573882b6

資金調達済み！

在庫分析クラウドシステムのフルカイテン、ジャフコから第三者割当増資で5億円を調達
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000054.000025713.html?fbclid=IwAR3ylLFisqUc2eiMZ-OFCgqHvit3-VR06TG1gdo_ntVjkaTyn-BWDdqW9_0

事業急成長の証！ARR（年間経常収益）が急激に伸びています！

フルカイテンのARRは上場SaaS企業と比較しても最も高い水準です。
詳しいお話は下記お読みください。

うそだろ・・1年でARR（年間経常収益）が50倍！フルカイテンの急成長を分かりやすく数字で追ってみた
https://note.com/fullkaiten_re/n/ne4f1e285fb23

フルカイテン成長の秘密とは？

フルカイテンは他のSaaS企業と何が違うのか。
どのような戦い方で、どういった課題があるのかをお話しています。

フルカイテンはバーティカルSaaSの「ブルーオーシャン型企業」なのか？
https://note.com/_funeo/n/nd264e2077583

フルカイテンへの転職STORYをご紹介しています。

それぞれの社員が、なぜフルカイテンへ入社したのか？短いストーリーでご紹介しています。

Youは何しにフルカイテンへ？
https://note.com/fullkaiten_re/m/m220aa92a81e1

さらに詳しく…note記事一覧

https://note.com/fullkaiten_re/n/n1d04b7c56f15

サービスの現状、課題

プロダクトの特徴 / サービスが解決する課題

弊社が開発する「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るプロダクトです。

導入件数急増

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。
そのような背景から、サービスローンチ以降、導入が右肩上がりで、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。

社会問題の解決を目指す

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」(適量生産/適量消費社会)という世の中を実現することです。
すなわち、FULL KAITENを普及させることで、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ことを目標としています。
業務を遂行することが社会問題の解決に直結している珍しい形のプロダクトです。

業務概要

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。

募集背景

我々は今後、少数精鋭で高速にビジョンの実現と事業のスケールをしていきます。
そういった背景から、開発組織の中心で活躍して頂ける方を募集することにしました。

読者に向けてメッセージ

「228億点」と聞いて一体何の数字か分かりますか？
それは世界中で1年間に廃棄される衣料品の数。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のアパレル製品35億点のうち、およそ半数の17億点は売れ残っているのが実情です。

これら売れ残り在庫の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。

世界の大量廃棄問題を解決する

こうしたアパレル企業による自浄作用が働かない大量廃棄問題を解決するプロダクトが、フルカイテン株式会社が開発するSaaS『FULL KAITEN』です。
アパレルをはじめとする小売企業が、廃棄を前提に多くの余剰在庫を抱えずともビジネスを維持していけるよう、在庫の効率を向上させます。

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。

世界の大量廃棄問題を解決するFULL KAITEN。
プロダクトとしての機能を強化し、新機能の開発に携わる仲間を募集しています。

FULL KAITENの開発メンバーにはこのような人が多いです！

共感できる方はお気軽にご応募ください。

姿勢、考え方

テックドリブンではなくプロダクトドリブン
どうコードを書くとプロダクトがよくなるか、開発しやすくなるかということに関心があり、顧客の成果を最大化することが開発の目的だと理解している
顧客の成果を最大化するために顧客解像度を高め、メンバーの誰とでも建設的な意見交換ができる
自分のスキルを社会問題の解決に役立てたいと思っている

興味関心・意欲

RustやPythonが好き、データサイエンスが好き
（技術情報への感度が高く、新しい技術を取り入れることに積極的）
エンジニアでも専門外のことに興味がある
（デザインやUI/UX、アクセスログ・KPIなどの情報収集・分析　等々）

スキル

Git/GitHub を使ったチーム開発が得意
RESTful なAPI設計ができる
タスクコントロールが得意
ビジネスメンバーと仕様を検討する議論をリードできる　
毎日飽きずにコードを書け、他人の書いたコードにも関心を持ち、コードを通じて会話を楽しめる
一次資料を読むことが癖づいている
天才ElasticSearch職人がいる

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業務内容

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

データサイエンティストの担当範囲

統計的指標、予測モデルの構築

チーム体制

プロダクト責任者（CPO）：1名
プロダクトマーケティングマネージャー：0名
プロダクトオーナー：2名
データサイエンティスト：1名（★ここが今回の募集ポジションです）
データコンサルタント：0名
データエンジニア：0名

※業務委託で複数名のエンジニアにご参画頂いております。

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

開発の進め方について

次に作るものはどうやって決められるか

プロダクトの大まかなロードマップは、お客様からのフィードバック、プロダクトのビジョンを元にボードメンバーが決定します。
ロードマップを元に、プロダクトの要件・仕様の検討を行いますが、そこからビジネスサイドのメンバーと共に開発メンバーも参画します。
良い意見はどんどん採用するので、開発メンバーの意見で、仕様が決まることもあります。
採用する技術は、開発チームで話し合いの上、決定します。

開発フロー

開発メンバーの自主性を尊重するため、緩やかな管理を行っています。
タスクは、ビジネスサイド、開発チームの全員が追加可能です。
エンジニアタスクの管理者が、タスクの優先度を、ビジネスサイドと調整の上、決定し、開発メンバーをアサインします。
それ以降の対応は、基本的に、開発メンバーに委ねられています。

開発体制・環境

開発メンバーの裁量

OS やエディタ、IDE といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使うことができる
タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行う
全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行う
プロダクトの開発言語やフレームワークなど主要な構成技術は、基本的に最新版より1年以上ビハインドしていない

コード品質向上のための取り組み

本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施している
「リファクタリングは随時行われるべき」という価値観をメンバー全員が共有しており、日常的に実施している
提出されたコードには自動的にリグレッションテストが実行される環境が構築されている

アジャイル実践状況

1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している
デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っている
イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングを行っている
タスク見積もりの単位には絶対量（人日など）ではなく相対ポイントを用い、極力複数人の意見を調整する形で行っている
継続的なデプロイ（デリバリー）を行っている

ワークフローの整備

全てのコードをバージョン管理ツールで管理している
各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースで行われる
自動（＝システム化され、1コマンドで実行できる）ビルド、自動デプロイ環境が整備されている

労働環境の自由度

基本はリモートワーク
月1回は東京または大阪への出社日あり、それ以外は自由出社
※出社日はコロナの情勢を踏まえて変更となる場合があります。
　- 東京：東京都日比谷
　- 大阪：大阪市福島区福島

メンバーの多様性

育児中の開発メンバーが在籍している

技術カルチャー

CTO またはそれに準じる、技術やワークフローの標準化を行う役割の人・部門が存在する
取締役（社内）または執行役員として、エンジニアリング部門の人間が経営に参加している
エンジニアの人事評価にエンジニアが関わっている

こんな方におすすめ

下記弊社の特徴に魅力を感じられる方

大手企業にも導入されているニーズ急拡大中の自社プロダクト開発に携われる
AI×SaaSというこれから大きな成長が期待される分野に携われる
スタートアップの初期メンバーとして、技術的なことだけではなく、組織作りから携われる
自分の技術、注目の技術をつかって社会問題解決に貢献できる
導入企業からの評価がダイレクトに感じられる
ビックデータや機械学習に携われる
急成長中のプロダクト開発に携わる

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。
小売業の在庫過多という宿命的課題に対して、全く新しい解決策を提供できるので、導入件数も右肩上がりで急増中です。

自分の仕事が社会貢献に直結する

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」「適量生産/適量消費社会」という世の中を実現することです。
世界的な社会問題である【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プロダクトなので、業務を遂行することが社会問題の解決に直結してきます。

働きやすさと充実した福利厚生

リモートワークが可能なので転勤もありません。
育児中の社員が半数を占めており、男女ともに育休を取得できるほか、急なお休みも協力し合える環境です。
勉強会･セミナー参加費用は会社が負担するなど、スキルアップ支援制度も充実しています。

ブックマーク仕事へ応募する

採用条件

必須条件

Python、データ分析の利用経験

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

歓迎条件

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
ビジネス課題に対して機械学習を適用して解決しようとした経験

選考フロー

選考フローの手順

カジュアル面談
1次面接
2次面接
3次面接

ご覧いただき、ご興味をお持ちいただけましたらまずは気軽にオンラインでお話しましょう！
ご応募やスカウトのご返信、お待ちしています。

採用情報

企業名

フルカイテン株式会社
URL

https://corp.full-kaiten.com/
募集職種

データサイエンティスト
所在地

大阪府大阪市福島区福島1-4-4セントラル70 2F-B
郵便番号

〒553-0003
勤務時間

09:00 ~ 18:00
休日・休暇

- 完全週休2日制（土・日） - 祝日 - 年末年始休暇
給与

年収 500万〜800万
福利厚生

## 加入保険 - 各種社会保険完備健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 ## その他 - 健康診断実施 - 交通費全額支給 - 有給休暇 - 受動喫煙対策として屋内全面禁煙 - 通勤手当（交通費全額支給） - 勉強会、セミナー参加費用会社負担、Webサービス購入支援 - 入社時には、各自希望のスペックの PC やディスプレイが支給される - 屋内禁煙
事業内容

フルカイテン株式会社は、世の中に溢れる小売・卸売業の在庫を文字通り「フル回転」させるべく、機械学習によって在庫問題を解決するためのSaaS『FULL KAITEN』を開発・提供しているベンチャー企業です。
「在庫を減らす」とは、世の中の大量廃棄を減らし、大切な資源を守ること。
『FULL KAITEN』は、大量生産 → 適量生産に導きます。
弊社はミッション『世界の大量廃棄問題を解決する』をかかげ、SDGsの実現に貢献していきます。「世の中を良く変える」「子供達に良い環境を残す」そんな未来のための仕事をしています！
企業概要

設立：2012年6月
従業員数：約42名（業務委託メンバーも活躍しています！）
働き方：フルリモート（月１回の出社）

# 会社ビジョン：世界の大量廃棄問題を解決する
3度の倒産危機をデータ分析で乗り越えた ―――。
圧倒的に原体験の強いSaaSスタートアップがあります。
小売・卸売・製造小売業の在庫問題を解決するSaaSプロダクト『FULL KAITEN』を提供するフルカイテンです！

- フルカイテン株式会社の採用情報
https://corp.full-kaiten.com/index.html#career

- フルカインNoteまとめ
https://note.com/fullkaiten_re/n/n1d04b7c56f15

※記載のない労働条件の詳細については企業にご確認ください

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