株式会社ハイクリ

- Next.js（フロントエンド/バックエンド）を用いたWebアプリケーションの機能開発・改善
- AI販売数予測モデル（LightGBM / LSTM / TimeMixer / Prophet等）のプロダクトへの組み込み・API連携実装
- Pythonによるデータ処理・機械学習パイプラインの実装
- クライアントごとのデータ連携機能の実装（基幹システム・ECモール等との連携）
- AWS環境でのインフラ構築・運用
- プロダクトマネージャー、テックリード、ビジネスサイドと連携した仕様調整・実装提案

※会社の定める業務

フルスタックエンジニア

Python

TypeScript

Next.js

React

Terraform

LightGBM

GitHub Copilot

Claude Code

Slack

Notion

GitHub Actions

【フルリモート】AI SaaSのフルスタックエンジニア｜Next.js × Python × ML連携実装｜アパレル・EC事業者向けプロダクト

【会社概要】
株式会社ハイクリは、「誰しもがアイデアを表現できる世界」の実現を目指す、ファッション×AI領域のスタートアップです。2024年5月の創業以来、アパレル・EC事業者向けのAI SaaSプロダクトを急速に成長させています。

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。

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。

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。

【募集背景】
Vestory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。

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。

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。

【業務内容】
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。

- 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
- 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
- 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
- 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
- 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 / Lambda）での本番運用
- 領域拡張： 倉庫別の按分ロジック、AIアドバイス判定など、新規機能に向けた技術検証

変更の範囲：会社の定める業務

データサイエンティスト

MongoDB

Docker

pandas

Databricks

GitHub

Lambda

【フルリモ／データサイエンティスト】【数億レコード/MLOps】需要予測・在庫最適化モデル開発〜本番運用をリードするデータサイエンティスト

アパレル・EC事業者向けAI SaaS事業

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エンジニア・プログラマーの求人

【フルリモート】AI SaaSのフルスタックエンジニア｜Next.js × Python × ML連携実装｜アパレル・EC事業者向けプロダクト

【フルリモ／データサイエンティスト】【数億レコード/MLOps】需要予測・在庫最適化モデル開発〜本番運用をリードするデータサイエンティスト