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4,494億分のビッグデータを扱う!データ基盤エンジニア大募集!

データ基盤
Mid-career

on 2023-01-27

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4,494億分のビッグデータを扱う!データ基盤エンジニア大募集!

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柳本 晋

語り得ぬものについては、沈黙しなければならない。

Yokota Atsushi

2005年 株式会社チアーズ入社。開発チームマネージャーとして、数多くの受託案件に携わり、顧客との打ち合わせ、設計やプロジェクト管理、実装など色々な経験をさせていただきました。 2010年 おちゃのこネット株式会社入社。おちゃのこネットの機能追加や保守のほか、新プロジェクトの「商品検索エンジン Garitto」、「ホームページ作成サービス おちゃのこさいさい」、「おちゃのこAPI」などに携わってきました。 現在は、新規事業としてコレクタブルカーの個人間売買サービス「CARZY」を開発しており、スクラムマスタと開発者を兼任しています。 チーム全体のパフォーマンスが上がるように、コミュニケーションをとったり、会議のファシリテーション役をするほか、Webアプリやモバイルアプリの開発を行っています。 スキルセットは、以下になります。 [Backend] PHP / Laravel / CodeIgniter / PostgresSQL / MySQL / Solr [Frontend] Typescript / Angular [iOS] Swift / RxSwift [Android] Kotlin / RxKotlin / WebComponent [AWS] EC2 / S3 / Cloud Front / API Gateway / Lambda / ECS / ECR [Firebase] Authentication / Firestore / Storage / Functions / Crashlytics [CI] Github Actions [Environment] Slack / Github / Docker

フルカイテン株式会社's members

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。 社員数は50名弱となりました。 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。 累計約23億の資金調達も完了させており、複数の新プロダクト開発にもチャレンジしております。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000112.000025713.html 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 エンタープライズ企業を中心に導入が進んでいます。 アーバンリサーチ様・ナノ・ユニバース様・オンワード樫山様 ミズノ様 ▼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

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。 社員数は50名弱となりました。 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。 累計約23億の資金調達も完了させており、複数の新プロダクト開発にもチャレンジしております。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000112.000025713.html 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 エンタープライズ企業を中心に導入が進んでいます。 アーバンリサーチ様・ナノ・ユニバース様・オンワード樫山様 ミズノ様 ▼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」 「言われたことをするだけ」の人にならないようにしよう。 そういう人からは創意工夫も成長も生まれない。 目的達成の意欲を強く持ち、いつも創意工夫や改善のアンテナを張って、違いを生み出せる人になろう! 「全力トライ」 「これぐらいはいいか」の妥協を止めよう。 「こんなことで手を抜くのか」「こんな程度で諦めるのか」と思われると、お客様からも仲間からも信頼されない。手を抜かず、全力で、やり切る人になろう! 「スクラム志向」 ただ人数が集まっただけの集団にならないようにしよう。 それはチームではない。共通の目的と同レベルの意志力を持っていれば、称え合いぶつかり合いながら前に進むことができる。そんな本物のチームになろう!

As a new team member

AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、バックエンド、データ基盤の開発を担当いただきます。 ▽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。 ▽バックエンドの仕事の魅力 ・我々のプロダクトは高速に大規模データを処理する必要があり、極めて難易度が高いプロダクト開発の経験をすることが可能です。 ・我々は技術的負債を極力作らぬよう、常にリファクタリングを行っています。 ▽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 └データ基盤チーム(★ここが今回の募集ポジションです) └GraphQLサーバーチーム ・データエンジニア  1名 ※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。 ▽データ基盤チームの範囲 在庫最適化システムを支える、データ基盤の構築を行っていただきます。 顧客からの数億レコードにもなる大量データから、分散システムを活用して集計処理を行い、 在庫の質を可視化するためのデータ基盤の構築に携わっていただきます。 ▽業務内容 ・データパイプラインの設計、自動化 ・DB設計、データフロー設計 ・分散処理基盤の構築、パフォーマンスチューニング ・機械学習モデルとの連携 ▽使用技術 ・開発言語: Python、SQL ・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift、Athena ・ライブラリ・フレームワーク:PySpark、Pandas ・インフラ: Amazon Web Services ・AWS製品: Fargate、Glue、Step Functions、Lambda、SageMaker ・環境、ツール: Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry ▽必須スキル ・サーバサイドエンジニアとして3年以上の開発経験 ・SQLを使ったデータ集計およびデータ分析業務の経験 ・データ基盤の構築・運用経験 ▽歓迎スキル ・AWSやGCP、Azureなどクラウドサービスを使った開発経験 ・Dockerなどのコンテナ技術を利用した開発経験 ・自社サービスの開発運用経験 ・Pythonを使った開発経験 ・PySparkを使った開発経験 ・データベースチューニングの実務経験 ▽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 ▽さらに詳しく…note記事一覧 https://note.com/fullkaiten_re/n/n1d04b7c56f15 ▽技術ブログ https://qiita.com/organizations/full-kaiten
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