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Tech. AIエンジニア/データサイエンティスト
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 土曜日、日曜日、国民の祝日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
外食・食品産業の業務課題を解決するB2B SaaSプロダクト「HANZO」シリーズにおいて、需要予測・自動発注・在庫最適化などのアルゴリズム開発およびデータ分析を担います。物流・製造・在庫データを用いた課題構造化や数理モデル設計、PoCの推進からPythonによる実プロダクトへの実装・本番運用化までを手掛けます。
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応募資格
必須
歓迎
求める人物像
- Goalsのミッション・バリューに共感し、成長意欲がある方
- 不確実性の高いテーマを楽しみ、仮説検証を回せる方
- PoCで終わらせず、プロダクトとして価値を出すことに興味がある方
- 専門領域に閉じず、プロダクト全体に関与したい方
- チームでの議論・協働を大切にできる方
使用ツール
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員試用期間 3カ月(待遇変更なし)
- 給与
- 600〜1000万円/年
- 給与の詳細
- 年収 600万円〜1,000万円 ※経験・スキルを考慮し、当社規定により決定します。昇給昇格 年2回(3月・9月)
- 手当
- 交通費上限35,000円/月
- 勤務地
- 108-0014 東京都港区芝5-3-2 +SHIFT MITA 3F
- 働き方
- リモートワーク可能(週3日まで)
- 勤務時間
- フレックスタイム制 ※標準労働時間8時間(休憩時間60分)始業時間帯:5:00 - 11:00終業時間帯:16:00 - 22:00コアタイム:11:00 - 16:00※業務の都合により変更する場合あり※所定時間を超える労働あり
- 休日・休暇
- 土曜日、日曜日、国民の祝日年次有給休暇※入社日に規程日数を付与(入社月によって変動あり)夏季休暇(3日)年末年始休暇(12月29日〜1月3日)慶弔休暇産前産後休暇育児休業
- 福利厚生
- 書籍購入補助セミナー参加費補助部門懇親会費補助部活動費補助オフィス内ドリンク無料(上限20本/月)昇給昇格 年2回(3月・9月)半期ごとに社内表彰あり副業可能
- 社会保険
- 各種社会保険(健康保険、厚生年金保険、労災保険、雇用保険)
- 受動喫煙対策
- 喫煙室設置
- 経験年数
- 2年以上
- 掲載日
- 2026/06/30 16:26(109日前)
- 最終確認
- 2026/10/16 18:53(1日前)
仕事内容
ポジション概要
- 外食・食品産業の業務課題を解決するB2B SaaSプロダクト「HANZO」シリーズにおいて、需要予測・自動発注・在庫最適化などのアルゴリズム開発およびデータ分析を担うポジションです。物流・製造・在庫データを用いた課題構造化や数理モデル設計、PoC(仮説検証)の推進からPythonによる実プロダクトへの実装・本番運用化までを幅広く手掛けていただきます。
募集の背景
- 累計50億円超の資金調達
- 当社はこれまでに累計50億円超の資金調達を実施し、エキサイティングなフェーズを迎えています。事業の急成長に伴い、組織の基盤強化とさらなるスケールを目指すため、新たな仲間を募集することになりました。
- ミッション
- 「食品産業のロスをなくす。」
- 市場の課題と変化
- 昨今の原価高騰を受け、外食チェーンの値上げ戦略は限界に近づいています 。そこで今、業界はサプライヤー(製造・卸・物流)と需要を共有する「サプライチェーン全体の効率化を通じた原価削減」へ一歩踏み込み始めました 。この巨大な変革期は、私たちのミッション実現に向けた最大の追い風です。
- 今回の募集テーマ
- 外食チェーン向けサービスでの成功を背景に、直近で「20億円超の大型資金調達」を完了。満を持してサプライヤー向け新サービスの提供を開始し、IPOとその先を見据えたグロースフェーズへ突入しました。外食チェーン向けサービスでの成功を背景に、直近で「20億円超の大型資金調達」を完了。満を持してサプライヤー向け新サービスの提供を開始し、IPOとその先を見据えたグロースフェーズへ突入しました。食品産業全体のサプライチェーンをつなぐ領域へと拡大する中で、需要予測や在庫最適化をはじめとする難易度の高いアルゴリズム構築およびPoCからプロダクト実装までを加速させるデータサイエンス・AIエンジニアリング体制の強化を目的とした募集です。
業務詳細
- データサイエンス/PoC推進
- 物流/製造/在庫データを用いた分析・課題構造化
- 在庫最適化・需要予測・生産計画などの数理モデル設計
- 顧客業務を踏まえた仮説立案・検証・PoC推進
- PoC結果のドキュメンテーションおよび意思決定支援
- AIエンジニアリング/プロダクト実装
- Pythonによるモデル実装・評価・改善
- PoCモデルのプロダクト組み込み設計
- 既存プロダクト(需要予測・自動発注等)のアルゴリズム改善
- API化/バッチ化など本番運用を見据えた実装
- プロダクト・チーム連携
- PdM/ビジネスサイドと連携した要件整理・仕様策定
- 分析結果をもとにしたプロダクト機能提案
- 技術選定・設計方針の議論
開発環境
- バックエンド:Ruby on Rails
- フロントエンド:React
- AI部分:Python
- クラウドサービス: AWS
- AI開発支援ツール:Cursor / Devin
所属メンバー
- 20代の若手エンジニアから、40代のtoB SaaS開発のプロフェッショナルまで幅広い層が所属しています。
- 若手から要件定義に携われることも大きな特徴で、全メンバーがプロダクトの方針・将来性を見据えた実装を行っています。
この求人は、株式会社Goalsの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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- 機械学習エンジニア/リクルーティングプロダクト本部
募集元の採用ページから応募できます
応募は株式会社Goalsの採用ページで受け付けています。このページは採用ページの掲載内容をもとに構成しているため、最新の応募条件は募集元でご確認ください。
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