Data Scientist

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  • Engineering
  • Yokohama HQ


Flow is one of the most dynamic startups in retail technology, powering some of the most innovative and complex retailers. We power companies like Tumi, Baycrews, Triumph and Toys R Us to help them realize their ambitions. 

Flow is making the complexities of retail simple for the fastest-growing, most ambitious brands in the world. With access to massive amounts of data and great passion for our craft, we have a big mission and we are working hard to realize it. 

Flow’s mission is to make retail better for everyone. To deliver on that promise, we’re building a smart retail platform to help retailers deliver superb customer service both online and offline.

We are looking for a Data Scientist that will help us discover the information hidden in vast amounts of data, and help us make smarter decisions to deliver even better products. Your primary focus will be in applying data mining techniques, doing statistical analysis, and building high quality prediction systems integrated with our products.


私たちFlow Solutionsは、小売技術のスタートアップ企業の中でも、最もダイナミックな企業の1つであり、革新的で複雑な小売業界におけるリテーラーの力になりたいと考えています。今現在、 Tumi、Baycrews、Triumph、Toys R Usといった企業の大志を実現すべくお手伝いをしています。




Requirements - 応募に必要な条件

  • 2+ years of experience in implementing data science techniques to drive the decision making
  • Proficiency in data mining, mathematics, and statistical analysis
  • Advanced pattern recognition and predictive modelling experience
  • Prior experience working with unstructured and missing small to large scale datasets
  • Prior experience with modelling high dimensional data with classification and regression techniques
  • Should have knowledge of SQL for querying relational data sets
  • Fluency in one of the modern data processing languages like Python, Scala, etc.
  • Good understanding of machine learning techniques and algorithms, such as k-NN, Naive Bayes, SVM, Decision Forests, etc.
  • Hands-on knowledge in distributed data processing engines like Spark is a big plus
  • Experience with BI and analytic tools like Tableau, PowerBI is a big plus
  • BS/MS degree in Mathematics, Statistics, Computer Science, Engineering or a related subject
  • An active GitHub account with open source contributions
  • Certifications, Conferences Participation, Published Journals, Papers and Articles

  • 意思決定を進めるためのデータサイエンス手法実装における2年以上の経験
  • データマイニング、数学、統計分析の習熟度
  • 高度なパターン認識と予測モデリングの経験
  • 非構造化および欠落している小規模から大規模のデータセットの使用経験
  • 分類および回帰手法を使用して高次元データをモデリングした経験
  • リレーショナルデータセットを照会するためのSQLの知識
  • Python、Scalaなどの最新のデータ処理言語の1つに堪能であること
  • k-NN、Naive Bayes、SVM、Decision Forestなどの機械学習技術とアルゴリズムの充分な理解
  • Sparkのような分散データ処理エンジンの実践的な知識は高評価
  • BIおよびTableauなどの分析ツールの経験があるため、PowerBIは高評価
  • 数学、統計学、コンピューターサイエンス、工学または関連科目の学士号/修士号
  • オープンソースの貢献があるアクティブなGitHubアカウント
  • 認定、会議への参加、発行済みのジャーナル、論文、記事

Responsibilities - 具体的な仕事内容

  • Analyze data for trends and patterns, and Interpret data with a clear objective in mind
  • Communicate analytic solutions and models that affect the business decisions to stakeholders
  • Orchestrate analytical models and relevant data sources into production by collaborating with software developers, data engineers and machine learning engineers
  • Identify relevant data sources and sets to mine for client business needs, and collect large structured and unstructured datasets
  • Tune and improve models, and clean and validate data for uniformity and accuracy before taking the models into production
  • 傾向とパターンのデータを分析し、明確な目的を念頭にデータを解釈する
  • ビジネス上の意思決定に影響する分析ソリューションとモデルを関係者に伝える
  • ソフトウェア開発者、データエンジニア、機械学習エンジニアと協力して、分析モデルと関連データソースを運用環境に統合する
  • クライアントのビジネスニーズに合わせてマイニングする関連データソースとセットを特定し、大規模な構造化および非構造化データセットを収集する
  • モデルを実稼働に移行する前に、モデルを調整および改善し、均一性と正確性についてデータをクリーニングおよび検証する


【Working hours】

10:00-19:00 (flextime system)

1 hour including break

* 11: 00-16: 00 (core time)

* 8: 00 ~ 11: 00, 16: 00 ~ 21: 00 (Flexible time)


10:00 ~ 19:00(フレックスタイム制)



*8:00~11:00, 16:00~21:00 (フレキシブルタイム)

[Holidays and holidays]

Saturdays, Sundays, holidays, GW, summer vacation, year-end and New Year holidays, paid leave (unlimited)

(2018: annual holiday 123 days + paid leave)

◇ New Year holidays

◇ Summer vacation




◇ 年末年始休暇

◇ 夏季休暇

[Treatment and benefits]

◇ Full payment of commuting expenses

◇ Fully equipped with social insurance (work accident, employment, composition, health insurance)

◇ No restrictions on taking paid leave

◇ Premium Friday

◇ Free clothing