フルカイテン株式会社 の全ての求人一覧

【募集背景】 フルカイテン株式会社は、在庫分析クラウド「FULL KAITEN」の開発・運営を主な事業として、2012年の設立以来、小売業界の在庫課題解決に取り組んでいます。 AIを用いた売価予測、隠れた売れ筋商品の発見、在庫移動の最適化など、革新的な機能により、アパレル、雑貨、眼鏡、靴、スポーツ用品など幅広い小売業に導入され、売上粗利の向上と業務負荷の削減を実現しています。 事業成長に伴い、顧客の技術的課題解決とプロダクト改善を主導するカスタマーサクセスエンジニアの体制強化が急務となっています。世界の大量廃棄問題解決というミッションの実現に向けて、共に成長を加速させていただけるメンバーを募集しています。 【CSEチームとは】 お客様の「FULL KAITEN」導入成功を技術面から推進し、導入後の継続的な技術サポートを通じてお客様の事業成功を支えるエンジニアチームです。単なる問い合わせ対応だけでなく、顧客の潜在ニーズを発見し、プロダクト改善への直接的な貢献も行います。 【主な業務内容】 ■主なミッション ・顧客技術課題の根本解決と継続的サポート ・プロダクト改善への直接的な貢献 ・社内業務効率化の推進 ■業務詳細 ・顧客からのデータに関する問い合わせ対応、調査、回答、改修要件の整理・設計 ・顧客要望を迅速に叶えるための一時的なツール開発・提供 ・顧客の潜在ニーズや課題の特定、解決策の立案・実行 ・サポートサイトの運営と改善 ・顧客フィードバックの分析とプロダクト改善提案 ・社内業務の効率化・自動化の推進 【技術スタック】 ■主要技術 ・開発言語：Python、SQL ・データベース：Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift、Athena、SQLite、Presto ・ライブラリ・フレームワーク：Embulk、Pandas ・インフラ：Amazon Web Services ・AWS製品：Fargate、Step Functions、Lambda、SageMaker、QuickSight ・環境・ツール：Docker、GitHub、Jira、Slack、Sentry、Notion、Terraform、Redash ■CSEが日常的に使用する技術 ・データ分析：Redash、Athena、SQLite、PostgreSQL、Presto ・クラウド：AWS各種サービス ・コミュニケーション：Slack、Notion 【仕事の魅力】 ・顧客の事業成功に直接貢献：技術的課題の解決を通じて、小売業の在庫最適化と売上向上に直接関与 ・プロダクト改善への直接的な影響：顧客フィードバックを基に、AI在庫分析システムの進化に貢献 ・多様な技術スキルの習得：データ分析、AI/ML、クラウド技術、ツール開発など幅広い領域でスキルアップ ・事業全体へのインパクト：顧客接点の最前線で得た知見を、成長企業の戦略に反映 ・SDGsへの貢献：世界の大量廃棄問題解決という社会的意義の高いミッションに携わる 【キャリアビジョン】 ・技術的成長：データ分析、AI/ML、クラウド技術など、幅広い技術スキルに関わる機会があります ・マネジメント成長：チーム拡大に伴い、リーダーシップを発揮する機会があります ・専門性の深化：在庫分析・小売業界の知見を深め、顧客から信頼される専門家になれます ・事業貢献：顧客との深い関係性を活かし、プロダクト改善や新機能開発に携われます 【チーム体制】 現在社員2名、業務委託1名で構成されています。 チームリーダーのサポートのもと、入社後のオンボーディングやチーム内でのサポートを通して、早期のキャッチアップとご活躍を全力でバックアップします。 【このような環境で働きたい方に最適です】 ・常に「なぜ？」を問い、本質を追求する環境 ・分析力や思考力を活かし、事業や組織に大きなインパクトを与えたい ・多様な専門性と熱意を持つ仲間と協働し、共に成長していきたい ・自社プロダクトに関わりたい ・直接顧客に貢献できる仕事がしたい ・SDGsや社会的意義の高い事業に携わりたい

自社サービスである「FULL KAITEN」の導入企業に対し、売上・粗利最大化、在庫適正化を実現するためのプロジェクト推進を担当していただきます。 これまで小売業は在庫をたくさん持つことで売上を作ってきましたが、結果として値引きが多発し、売れ残った在庫が資金繰りを悪化させるという構造的課題を抱えてきました。 本ポジションでは、単なるツールの操作説明に留まらず、顧客の現状の業務フローを可視化し、データドリブンな新しい意思決定プロセスを構築・定着させることで、小売業界の長年の課題である「在庫の負」を解決に導きます。 将来的には、大規模なエンタープライズ顧客の変革を牽引するプロジェクトリーダーや、サプライチェーンコンサルティング組織（カスタマーサクセス業務を含む）のマネジメント層、さらにはセールス＆マーケ、プロダクト開発など、特性に合わせた多方面での活躍を期待しています。 【募集背景】 直近1年でマルチプロダクト化を加速させ、サプライチェーンにおける在庫課題解決の幅を広げてまいりました。導入企業数も飛躍的に増え、エンタープライズ企業への導入も加速しています。 今回は、店舗や本部での実務経験を通じた課題への解像度の高さと、組織を動かす推進力を兼ね備えたリーダー候補を募集し、CS組織のさらなる強化と顧客への価値提供を加速させたいと考えています。 【具体的な業務内容】 ・顧客の現状の業務フロー（発注・配分・値引き等）の分析と課題特定 ・FULL KAITENを活用した新しい業務プロセスおよび意思決定フローの設計・提案 ・導入から定着までのロードマップ策定、およびプロジェクトマネジメント ・顧客側の複数部署（MD、DB、店舗、経営層等）との利害調整および合意形成 ・顧客の経営層に対する、在庫分析に基づいた戦略的な経営提言 ・成功事例の言語化・数値化、および社内ナレッジとしての標準化 【この仕事の魅力】 ・「世界の大量廃棄問題を解決する」という社会的意義の大きいミッションに、実ビジネスの現場から挑戦できる ・高い専門性を持つメンバーとともに、戦略的思考とリテールDXの実践知を深化させることができる ・自身の提案による業務変革が、顧客のPLやキャッシュフローの改善という明確な数字として現れる手応えを実感できる ・成長フェーズのスタートアップにおいて、CS組織の型作りやマネジメントに携わるチャンスがある

▽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。 ▽サービスが解決する課題 我々が提供する「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。 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」という世の中を実現することです。 FULL KAITENが普及することで、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のです。 ▽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 Lineでコンテンツ情報発信中！気になる方はこちらから↓ https://lin.ee/BiPWr3Q