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データエンジニア
Mid-career
on 2022-08-19 104 views

AI×SaaS 社会課題解決型SaaS企業のデータエンジニア募集│

フルカイテン株式会社

フルカイテン株式会社 members View more

  • 色々と興味があることは何でもやってみてます。

  • 前職では組み込みLinux開発や農業向けサービスのバックエンド開発を担当していました。
    現在はフルカイテンでバックエンドエンジニアをしています。
    好きなプログラミング言語はRustです。
    好きな本は「プログラマが知るべき97のこと」です。

  • 【自己紹介】
    大阪生まれ。

    - フルカイテンで何をしているのか?
    フロントエンド機能の保守開発をしています。

    - フルカイテンで何を実現したいのか?
    プロダクトをグロース→在庫の適量生産適量消費化→余計な地球資源を消費しなくなる→環境問題の緩和

    【職歴】
    - 4社目:
    フルカイテンV3のフロントエンド全般を担当しています。

    - 3社目:
    開発者として本格的にシステム開発に従事。
    業務系システムのバックエンド開発〜フロントエンド開発まで案件ごとに経験。

    - 2社目:
    IT業界へ。開発サポート等。

    - 1社目:
    大学卒業後、デザイン雑貨を取り扱うベンチャー(メーカー)に新卒で入社...

  • 語り得ぬものについては、沈黙しなければならない。

What we do

228億点。
何の数字か分かりますか? 世界中で1年間に廃棄される衣料品の数を指します。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35億点のうち、およそ半数の17億点は売れ残ります。

余剰在庫の一部は翌年に持ち越されますが、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。

この背景には、業界の構造的な問題があります。大量生産によって日本のアパレル製品の価格は過去30年で半値になり、私たちはメリットを享受しています。アパレル企業も多くの在庫を抱えて販売数量を稼ぎ、多くの商品が売れ残っても利益が出る経営モデルに安住してきました。

しかし、こんなビジネスは持続可能ではありません。
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。
アパレル企業が大量生産をせず余分な在庫を持たなくても売上と利益を増やすことができるシステムです。
アパレル企業だけでなく、他業種の小売企業でも導入が進んでいます。

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。

社員は20名とまだまだ新しく、まさに創業期の会社ですが、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

世界の大量廃棄問題を解決するため、小売業界を一から変える仲間を募集しています!

◆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、エンタープライズ企業を中心に導入が進んでいます。
ドーム(UNDER ARMOUR)様・ナノ・ユニバース様・オンワード樫山様
3coinsのパルグループホールディングス様・haco!様
コロナ禍でも直近1年で問い合わせが10倍、売上高(ARRベース)も50倍に成長しています!

▼参考情報
・サービスページ
https://full-kaiten.com/

・FULL KAITEN開発秘話「倒産危機を救う逆境のSaaS」
https://note.com/_funeo/n/n401f66d032ac

・1年でARR(年間経常収益)が50倍!フルカイテンの急成長を数字で追う
https://www.wantedly.com/companies/full-kaiten/post_articles/324835

Why we do

◆ミッション
私たちは「世界の大量廃棄問題を解決する」というミッションのもと、FULL KAITENの開発・運営を行っています。
ニュースでもよく報道されている通り、大量廃棄問題は地球規模の問題になっています。
FULL KAITENは、大量の在庫を持つことでどうにか売上を作るのではなく、最低限の在庫量で事業を成長させられる仕組みを提供しています。導入企業が増えれば「必要な商品が必要な量だけ流通する社会」が実現できると考えています。
仲間たちと一緒に、あなたの経験や能力を社会問題の解決に活かしてみませんか?

How we do

◆行動指針◆
「価値アンテナ」
お客様の成果を最大化するために、自分がどんな価値を提供できるのかを考えて行動する。

「粘り腰」
安易な妥協はせず、簡単に諦めず、お客様の価値を最大化するために自分の努力の限界を広げる。

「スクラム志向」
チームというのは共通の目的のもとに集まった集団。
お客様への提供価値を最大化するという目的に対して、一人一人が責任を果たす集団になりたい。

※バリューのタイトルを全員で決めた「All Hands」の様子はこちら
https://www.wantedly.com/companies/full-kaiten/post_articles/333602

As a new team member

▽仕事概要
AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、データに関するエンジニアリングを担当していただきます。
顧客の持つさまざまなビッグデータをクラウド環境で統合し、その分析と活用が可能となるよう基盤を実装・構築・運用します。

▽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。

▽データエンジニアで重要視している活動
顧客に FULL KAITEN を導入するためには、顧客システムと FULL KAITEN との間でデータを自動連携させる必要があります。

この自動連携のためのプログラムを実装し、スムーズに導入を進めることがデータエンジニアのミッションです。

【顧客データを最大限に活かしたデータ連携】
データエンジニアは、顧客が保持するビッグデータを、FULL KAITENに繋ぎ込む重要な役割を担っています。
顧客に最大の価値を届けるには、どのように連携すべきか、という視点を大切に活動しています。

▽チーム体制
開発責任者 1名
└プロダクトオーナー1名
└フロントエンドエンジニア 2名
└バックエンドエンジニア 5名
└SRE 0名
└QAエンジニア 0名
└データエンジニア 0名(★ここが今回の募集ポジションです)
※上記は社員のみ
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。

▽エンジニアチームの特徴
フルカイテンのエンジニアチームの環境は、エンジニアとしてのキャリア形成と業務のやりがいを両立したいと考えています。
具体的に、まずキャリア形成の観点では、元々使っていたものにこだわらず、どんどん新しい技術を取り入れチャレンジできるモダンな開発環境となっております。
加えて、フルカイテンはお客様の在庫情報を扱うのでかなりデータ規模が大きく、パフォーマンスを考慮した設計/開発をする必要があるため、結果として難易度の高いプロダクト開発を経験することが可能となっております。
次に、業務のやりがいという観点では、明確にお客様から感謝の声をいただくことができます。具体的には、カスタマーサクセスのメンバーから随時Slackで、「フルカイテンを使うことで在庫の圧縮ができた!」とフルカイテンを使用している企業からのお声を共有される環境です。
そのため、開発しているものがお客様のお役に立っていることを実感できます。

▽データエンジニアの担当範囲
・顧客のデータをFULL KAITENに繋ぎ込むためのデータ基盤の実装・構築
・データ活用の支援

▽業務内容
・新規データ取得のETLの実装
・データウェアハウスの実装
・データ基盤の運用及び保守開発
・データの可視化

【使用技術】
・開発言語: Python、SQL
・インフラ: Amazon Web Services
・AWS製品: EC2、ECS、StepFunctions、S3、Redshift、Aurora(PostgreSQL)、Lambda、Cloud Watch
・ツール: GitHub、Jira、Slack

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