{"id":1210822,"url":"https://alion.io/job/icrea-eetasaienteisuto","title":"データサイエンティスト","company":{"id":2675251,"name":"Hicrea","domain":"hicrea.co.jp","url":"https://alion.io/company/hicrea","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HERP","truth_index":null},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Tokyo, Japan"],"countries":["JP"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Amazon ECS","optional":false},{"name":"Amazon Redshift","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"AWS 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SaaSプロダクトを急速に成長させています。\nファッション業界では、商品の追加発注や値下げといったMD（マーチャンダイジング）業務の多くが、いまだ経験と勘に頼って行われています。大量の品番を抱える中で、対応すべき商品の見落としや、発注数の読み違いによる欠品・過剰在庫が日常的に発生しており、データ活用の遅れが大きな機会損失を生んでいます。\nハイクリの主力プロダクト「Vestory（ベストリー）」は、この課題に正面から取り組むAIクラウドサービスです。独自開発のAI販売数予測モデルを搭載し、追加発注すべき品番の自動抽出、最適な発注数のシミュレーション、マークダウン（値下げ）による粗利最大化シミュレーション、EC在庫の最適確保など、期中の在庫管理・販売管理を一気通貫で支援します。\n大手アパレル企業への導入実績があり、経験の浅いMD担当者でも高精度な意思決定が可能になるプロダクトとして、導入企業を拡大しています。\n募集背景\nVestoryは、大手企業の導入が加速し、数億レコード規模のデータをもとに在庫・発注を最適化するフェーズへ突入しています。\n現在、独自モデルを運用中ですが、目指すのは「精度の追求」の先にある「ビジネス判断の自動化」です。季節性やトレンドが激しく、変数の多いアパレル領域において、モデル開発からMLOps、本番運用までを一気通貫で設計・運用できるデータサイエンティストが不可欠です。\n大企業での分業体制を離れ、少人数チームでMLの方向性を自ら決定し、技術の力でアパレル業界の構造を変革したい方を募集します。\n業務内容\nモデルの開発に留まらず、本番運用までの全工程をリードいただきます。\n- 課題定義： クライアントおよびビジネスサイドと直接折衝し、MD（発注判断）の意思決定を支えるアルゴリズムの定義・優先順位付け\n- モデル開発・改善： 時系列・需要予測モデルの設計、アパレル独自のロジックを用いたチューニング\n- 稼働中モデルの評価： 本番で動いているモデルの弱点を特定し、改善して効果を測定するループを回す\n- MLOps・基盤構築： 共通データパイプラインの設計、MLflowを用いたモデル管理、バッチパイプラインの構築\n- プロダクト実装： pandas等を用いたバッチパイプライン化、AWS（ECS / 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SaaSプロダクトを急速に成長させています。\nファッション業界では、商品の追加発注や値下げといったMD（マーチャンダイジング）業務の多くが、いまだ経験と勘に頼って行われています。大量の品番を抱える中で、対応すべき商品の見落としや、発注数の読み違いによる欠品・過剰在庫が日常的に発生しており、データ活用の遅れが大きな機会損失を生んでいます。\nハイクリの主力プロダクト「Vestory（ベストリー）」は、この課題に正面から取り組むAIクラウドサービスです。独自開発のAI販売数予測モデルを搭載し、追加発注すべき品番の自動抽出、最適な発注数のシミュレーション、マークダウン（値下げ）による粗利最大化シミュレーション、EC在庫の最適確保など、期中の在庫管理・販売管理を一気通貫で支援します。\n大手アパレル企業への導入実績があり、経験の浅いMD担当者でも高精度な意思決定が可能になるプロダクトとして、導入企業を拡大しています。\n募集背景\nVestoryは、大手企業の導入が加速し、数億レコード規模のデータをもとに在庫・発注を最適化するフェーズへ突入しています。\n現在、独自モデルを運用中ですが、目指すのは「精度の追求」の先にある「ビジネス判断の自動化」です。季節性やトレンドが激しく、変数の多いアパレル領域において、モデル開発からMLOps、本番運用までを一気通貫で設計・運用できるデータサイエンティストが不可欠です。\n大企業での分業体制を離れ、少人数チームでMLの方向性を自ら決定し、技術の力でアパレル業界の構造を変革したい方を募集します。\n業務内容\nモデルの開発に留まらず、本番運用までの全工程をリードいただきます。\n- 課題定義： クライアントおよびビジネスサイドと直接折衝し、MD（発注判断）の意思決定を支えるアルゴリズムの定義・優先順位付け\n- モデル開発・改善： 時系列・需要予測モデルの設計、アパレル独自のロジックを用いたチューニング\n- 稼働中モデルの評価： 本番で動いているモデルの弱点を特定し、改善して効果を測定するループを回す\n- MLOps・基盤構築： 共通データパイプラインの設計、MLflowを用いたモデル管理、バッチパイプラインの構築\n- プロダクト実装： pandas等を用いたバッチパイプライン化、AWS（ECS / 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クライアントの業務フローを自分で理解しに行ける方。データがどう生まれているかを現場に確認する姿勢を重視\n- 自分のアウトプットを自分で検算できる方\n- 精度指標の改善ではなく、発注判断が何件変わったかで価値を測れる方\nWorking Conditions\nSalary\n- 想定年収：700〜1,000万円（経験・スキルに応じて決定）\n- 業務委託の場合：80〜100万 / 月（フルコミット想定）\nLocation\n東京都世田谷区代沢2丁目42-10\n※フルリモート可\nJob Type\n正社員、業務委託\nWork hours\n10:00～19:00（実働8時間／休憩1時間） ※場合によりフレックス制\nProbation period\nあり（3ヶ月）\nBenefits\n- 各種社会保険完備\n- 完全週休2日制（祝祭日、年末年始 等）\n- 夏季休暇、慶弔休暇、育児休暇、介護休暇\n- 通勤交通費支給（上限あり）\n- 書籍購入補助\n- 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