愛知県のデータ分析活用の求人情報

「在庫戦略モデルでモノづくりの価値をより高みへ」をビジョンに掲げ、製造業界で50年間解決されていない「在庫」における根深い問題を解決するために立ち上がった FACTORY X 。 CEO 神谷はトヨタ自動車の本拠地がある愛知県で生まれ、幼少期より製造業に強い興味を持ち、17歳で在庫管理に出会いました。大学在学時には独自に取り組んだ研究である「収益性を考慮した在庫価値評価モデル」により、国際学会で Best Paper Award を獲得。外資コンサルティングファーム・アクセンチュアで、グローバルSCMの売上・在庫分析システムの要件定義・設計・運用保守などシステム全体に従事しました。また製造現場により近付きたいと、AIベンチャー・エクサウィザーズで人手不足を補うための AIロボット開発のPdMとして、IPOに貢献。 スタートアップであれば学生時代より取り組んできた製造業の在庫に関する研究を事業化できると感じ、2022年9月に FACTORY X を創業しました。 プレシード期では、在庫戦略モデルにニーズがあることがわかってきました。シード期は在庫戦略モデルをシステムとして実装し、実際の工場で稼働させることがミッションとなります。 ■組織体制 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ FACTORY X は、3つのチームを柱に組織を構成しています。在庫戦略モデルを世界に届けるには、それぞれのチームが密に連携し、強固な組織とすることが必須であると考えているためです。 1.会社の地盤作りチーム：会社全体の地盤となるタスクを実施する 2.顧客対応チーム：在庫戦略モデルの開発・導入のためのPoCやデリバリーを実施する 3.プロダクト開発チーム：在庫戦略モデルを基にプロダクトを開発する 在庫戦略モデルは顧客と協力して、必要な業務・データを集める必要があります。そのため顧客に対する在庫戦略モデルの提案から始まり、PoCの実施、実際にプロダクトの導入・運用保守を担当する、「顧客対応チーム」。 在庫戦略モデルを共通基盤システムとして開発を進めていく、「プロダクト開発チーム」。昔ながらのシステムが多く存在する製造業企業に対して、新しい技術を駆使することで大量のデータを使用しながらも速い処理、使い勝手の良いUIを用いたプロダクトの確立を目指します。 会社全体の地盤を確立するために、バックオフィスだけではなく事業戦略の具体化・新規業務提携・海外展開・デザイン戦略・人事や組織設計を担当する、「会社の地盤作りチーム」。 ■具体的な仕事内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 在庫戦略モデルの導入のためにPoCの実施・システム導入のために必要なデータのためのプログラム構築 ・顧客となる製造業企業の業務内容・システム、その裏に存在する文化・課題を理解した上で、在庫戦略モデルの必要なデータを収集・加工・実装するプログラムを開発する ・必要なデータを集め、不足があれば作成した上で、在庫戦略モデルのロジックに当てはめてシステム導入や適用の可能性をデータロジックから検討する ・顧客対応チームの一員として、プロダクトの導入・運用のための必要な作業を理解した上で、顧客やステークホルダー、社内メンバーと連携しながら、チーム・プロジェクト全体をサポートする ■ポジションの面白み ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・会社の方向性が決まる事業確立フェーズ！ 在庫オタク・神谷と新しいアイデアや解決策を共有し合うことで、社会にインパクトを残しながら成長できる機会が日常に溢れています。挑戦的な状況に直面しながらも、刻一刻と変化するスピードに柔軟に対応していく、会社の方向性が決まる事業確立フェーズです。 ・「在庫」に尖りつつも応用の幅も広い可能性の高いプロダクト 在庫を減らすのではなく、戦略的に持つ方法として生まれた「在庫戦略モデル」。算出過程で使用するデータを応用すると経営改善のための分析やサプライチェーン全体の見える化など、製造業の経営と現場を繋ぎます。「在庫」に尖りつつも応用の幅も広い可能性の高いプロダクトとなっています。 ・日本で結果を残すことで世界に通じる企業へ 自動車メーカー・部品メーカーを中心に多くの問合せが届いています。地方展開・海外展開にも需要が高い可能性がわかってきており、日本全体の活性化・日本で結果を残すことで世界に通じる企業として成長していく事業戦略を描いています。

「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。

### 組織のミッション 「名刺管理」から「ビジネスデータベース」へ。プロダクトの「Sansan」は今、大きな転換点を迎えています。 データ戦略部のミッションは、これまでの「名刺管理」のためのデータベースを超えた、「企業情報」と「接点情報」を掛け合わせた独自のビジネスデータベースを構築し、その価値をプロダクトとして実装し続けることです。 ### 具体的な業務 データ戦略部門の一員として、データ分析からアルゴリズム開発、本番環境への実装までの全体をリードします。 - 課題発見と分析・モデリング 事業課題に基づき、適切なデータ分析や統計モデリングを行い、課題解決につながるインサイトやアルゴリズム（名寄せアルゴリズム）を検証・開発します。 - アルゴリズム・ビジネスロジックのAPI化と実装 開発したアルゴリズムや複雑なビジネスロジックを、社内の複数のプロダクトから利用可能なAPIとして設計し、バックエンドシステムへ実装します。 - 本番環境での運用と継続的な改善 一度アルゴリズムを作成しても、企業名の変更や企業の合併など現実世界は常に変化します。そのような変化に対応すべく、品質保証や運用にも責任を持ち、A/Bテストや効果検証を通じてデータに基づいた改善サイクル（MLOps）を推進します。 - プロジェクト推進 ステークホルダーとの調整を行い、プロジェクトを進行し、短期・中期の目標を達成します。

「データエンジニアリングを通じて、クライアントのビジネスを加速させる」ことをミッションとしています。 お客様のデータ分析プロジェクトにおいて、データ基盤の設計・構築、ETL/ELTパイプラインの開発、BI可視化などを担当していただきます。 ビジネス課題を深く理解し、時にはクライアントと共に悩みながら、解決策を見出し実現していく姿勢を大切にしています。 【プロジェクト例】 ⚪︎ソーシャルゲームの分析基盤構築 ・利用技術: GoogleCloud（BigQuery, Composer, CloudRun, CloudSQL）, dbt, TROCCO, Python, Terraform ・概要: ソーシャルゲームのログデータをDWHに整備、データパイプラインの設計・実装、マート作成、データ品質の管理、パフォーマンス最適化など、幅広い領域を担当。 ⚪︎家庭用ゲームのBI開発 ・利用技術: GoogleCloud（BigQuery, Dataform, Looker Studio） ・概要: 家庭用ゲームの様々なKPIを可視化するBI基盤の開発。データモデリング、ETLプロセスの実装、ダッシュボードの作成など。 ⚪︎大手総合商社のデータ変換処理の設計・実装 ・利用技術: AWS （AWS Glue, RedShift）, Python(pandas, numpy) ・概要: PSI計画立案に伴うデータ利用促進のためのデータ基盤の構築、ETLを設計・実装 ⚪︎映像コンテンツ制作会社の商品流通量予測PoC ・利用技術: Google Cloud（BigQuery, Vertex AI）, Python, LightGBM, scikit-learn ・概要: これまで担当者の勘や経験に頼り意思決定していた、コンテンツの流通量を予測するモデルの開発。 【働きやすさ】 社員が「安心して長く働きつつ、常に成長できる」環境づくりを大切にしています。 ⚪︎フルリモート・フルフレックス ・場所や時間に縛られず、自分に最適なスタイルでパフォーマンスを発揮できます。 ⚪︎残業平均6h以内 ・ワークライフバランスを実現しながら、持続的にキャリアを築けます。 ⚪︎学びへの徹底投資 ・資格受験費用は全額会社負担＋資格手当を毎月支給 ・技術書籍や最新ツールの購入補助 ・クラウド利用料のサポート ⚪︎新しい技術に触れるチャンス ・社内ではGoogleCloud/AWSを中心にモダンなデータスタックを積極的に導入しており、日常的にスキルアップにつながる環境です。 ・Google Cloud/AWS パートナー企業のため、最新情報やトレーニングをいち早くキャッチアップできます。