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自然言語処理の研究専門チーム立ち上げ、リサーチャー募集

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on 2018/08/21

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自然言語処理の研究専門チーム立ち上げ、リサーチャー募集

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なにをやっているのか

LAPRASは、「すべての人に最善の選択肢をマッチングする」というミッションのもと、まずは職業分野でのミスマッチを無くすべくSNS情報を利用したエンジニア向け採用サービスを開発・提供をしています。 【エンジニア向け情報提供サービス LAPRAS】 LAPRASは、SNSに上がっている情報を自動で分析・スコアリング、ポートフォリオとして可視化し、エンジニアの「得意」を見つけ出します。LAPRASは、これら情報を元に自分のポートフォリオを公開したり、自分に興味を持つ企業と接触したりすることができる情報提供サービスです。 サービスサイト:https://lapras.com/ 【企業向けのエンジニア採用サービス LAPRAS SCOUT】 LAPRAS SCOOUTは、LAPRASに登録されたエンジニア情報およびネット上に存在するSNS情報をクロールして自動生成したエンジニア情報を利用した、エンジニアのヘッドハンティングサービスです。SNS情報から個人の能力や属性、転職確度を機械学習で分析し、あるべき採用マッチングのための適切な情報を提供します。 サービスサイト:https://scout.lapras.com/

なにをやっているのか

LAPRASは、「すべての人に最善の選択肢をマッチングする」というミッションのもと、まずは職業分野でのミスマッチを無くすべくSNS情報を利用したエンジニア向け採用サービスを開発・提供をしています。 【エンジニア向け情報提供サービス LAPRAS】 LAPRASは、SNSに上がっている情報を自動で分析・スコアリング、ポートフォリオとして可視化し、エンジニアの「得意」を見つけ出します。LAPRASは、これら情報を元に自分のポートフォリオを公開したり、自分に興味を持つ企業と接触したりすることができる情報提供サービスです。 サービスサイト:https://lapras.com/ 【企業向けのエンジニア採用サービス LAPRAS SCOUT】 LAPRAS SCOOUTは、LAPRASに登録されたエンジニア情報およびネット上に存在するSNS情報をクロールして自動生成したエンジニア情報を利用した、エンジニアのヘッドハンティングサービスです。SNS情報から個人の能力や属性、転職確度を機械学習で分析し、あるべき採用マッチングのための適切な情報を提供します。 サービスサイト:https://scout.lapras.com/

なぜやるのか

LAPRASが掲げるミッションは、「すべての人に最善の選択肢をマッチングする」という普遍的なテーマです。 人の日々の意思決定には、 - 「自分の知っているものしか選択できない(認知限界)」 - 「もっとより良い選択肢が存在していても現状にとどまろうとする力学が働く(現状維持バイアス)」 - 「大きな選択をしたいことがあっても、周囲の環境がそれを止めようとする」 という様々な阻害要因が存在します。これによって、多くの人は最善の選択肢(世の中のすべての選択肢で一番本人が良いと思うもの)にたどりつけておらず、ミスマッチや機会損失が起こっているというのが、LAPRASの立つ前提、そして我々が社として解決する課題です。 このようなミスマッチは職業だけに限ったものではなく、所有、出会い、ビジネスなど様々な場所に存在します。LAPRASは職業でのミスマッチを入り口に、人と選択肢の情報とデータを取得・分析し、最終的に世の中のあらゆる選択肢を適切にマッチングするシステムとなり、「すべての人にとってミスマッチの無い世界」を創ります。

どうやっているのか

LAPRASはフルリモート・フルフレックスでの業務を推進しています。 プロダクト面では、LAPRAS, LAPRAS SCOUTというプロダクト開発に加え、Matching Intelligenceという、個人のやりたいことや嗜好性にパーソナライズし、プロのキャリアメンターのように通常の検索型の媒体よりも質の高い提案を行う汎用マッチングエンジンを研究開発しています。短期的にはコンシューマ向けサービスLAPRASを軸にLAPRASエコシステムのビジネス的価値を最大化しつつ、ミッション達成に向かってマッチング精度を上げる長期的な取り組みを行っています。 また、組織面ではBrian.J.Robertsonが提唱した「ホラクラシー組織」という仕組みを取り入れ、人ではなくロール(役割)という仕組みで組織を定義し、組織構造自体をアジャイルに変化させていくという新しい組織構造をとっています。これにより、複雑化して予測できない環境(VUCA)に対応し、その時その時の適材適所と最適な組織構造を実現します。 LAPRASのホラクラシー組織図はこちら https://app.holaspirit.com/public/lapras

こんなことやります

自然言語領域における研究チームの立ち上げメンバーです。 - チーム立ち上げの背景 現在、LAPRASでは5名の機械学習エンジニアがおりますが、Web上のすべての非構造化データを構造化するというLAPRASのひとつの目的の実現のため、より進化した強力な自然言語処理技術(意味解析機構)を必要としています。 世の中を一変させるような世界レベルの変革は、大量の技術者でなく、意志と好奇心を持ち続けた数人の天才によってもたらされてきました。 私たちが取り組む分野に興味がある天才をLAPRASは探しています。長期的には深層学習・統計・自然言語処理・知識表現といった様々な分野の最先端の人材が集まる研究チームを発足させたいと考えています。 ■ 研究がもたらす社会へのインパクト テキストデータから、テキスト内の動作主や主述関係・含意関係の認識ができれば、個人について書かれた記事を解析してその人物がどういった能力や経歴を持っている人なのか、どこに所属しているのかといった情報の抽出が可能になります。あるいは、技術ブログを解析して、その記事の書き手がどういったスキルをどのようなレベルで持っているのか、といったことを推定することも可能になります。 このようなことが可能になると、SNSのプロフィール欄のような構造化されたデータのみならず、他のより大きな情報ソースから情報を収集することができます。そうすることで、より個人のデータを詳細に持った状態で会社と個人をマッチングすることができ、個人にとってより自分にマッチした職業の提案が行われるサービスを提供することができます。 ■ 想定しているタスクの例 - 企業・候補者間のカルチャーマッチの研究 - ソーシャルグラフを用いたカルチャーマッチ判定の研究 - 企業embeddingの研究(クラスタリング/企業間距離の定義) - 個人embeddingの研究 - 自然文からの意味解析の研究(NER, Semantic Role Labeling, 含意関係認識, 自動推論) - 文章校正の研究 - 演繹推論可能な文のembeddingの研究 - コード品質から書き手のスキル推定 ■ 業務の進め方 - 研究する価値がありそうなテーマ選定 - arXivや他社の取り組みなどのサーベイ - プロダクトに取り入れるべき知見の周囲への共有 - 既存機能の精度向上 - 論文や記事、ライブラリとして成果をアウトプット ■ 求める人物像 - 計算機科学の修士課程または博士課程を修了した方 - 独力で査読付き国際会議に論文を通した経験がある方 ■ アルゴリズムチームメンバー CEO島田:京都大学で計算機科学の学士号取得。人工知能専攻。Google Japanインターン。イギリスのエディンバラ大学大学院で修士号「MSc in Artificial Intelligence」を取得。scouty(現LAPRAS)設立。 高濱:京都大学大学院情報学研究科修士課程修了。鹿島研究室で機械学習専攻。学生時代の研究が、人工知能分野の国際会議であるIJCAI-16およびAAAI-18に採択。同研究で2015年・2017年の人工知能学会全国大会で優秀賞を受賞。2016年度未踏IT人材発掘・育成プロジェクトに採択。2017年10月に株式会社scoutyにジョイン。 池:東京工業大学社会理工学研究科博士後期課程中退。ソーシャルネットワークデータを用いたグラフクラスタリングを研究。データコンサルティング企業で大手インフラ向けのAIシステム開発を経験。格差が少ない社会をAIによって実現するため、2018年6月LAPRASからのスカウトを受けジョイン。 ご興味があればまずは気軽にお話してみませんか。 遠方の方でもWeb面談で対応いたします。
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会社情報

2016/05に設立

40人のメンバー

  • 3000万円以上の資金を調達済み/
  • 1億円以上の資金を調達済み/

東京都渋谷区桜丘町4-14 VORT渋谷桜丘11階