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/

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。

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

LAPRASでは、以下のポジションを想定して、 フロントエンドエンジニアを募集しています。 # 具体的な責任範囲 1. フロントエンドの技術選定。 フロントエンドの開発に使用するフレームワークや開発環境構築ツールの選択を行っていきます。 2. フロントエンドの設計(アーキテクチャ)選定。 コードベースの規模感や事業フェーズを考慮して、保守性を高めるアーキテクチャを決定していきます。(現在は AtomicDesign を採用) 責任範囲は上記2つになりますが、業務内容には後述する「ソフトウェアエンジニアの関わる業務」に関わるバックエンドの開発も含まれます。 # ソフトウェアエンジニアの関わる業務 - クライアント（IT企業）向けのヘッドハンティング・ダイレクトリクルーティングツールの開発 - スカウトメール開封・既読・URLクリック・返信率などの解析ツール・ダッシュボード開発 - 既読検知機能や自動レビュー機能を搭載した高機能のメールソフト開発 - 候補者検索・マッチングシステムの設計開発 # 開発に使っている主なツール - 言語: Python 3.6 - フレームワーク：Django 1.11, Vue.js - DB: MySQL 5.7, Aurora(MySQL 5.7), DynamoDB - 機械学習ライブラリ: scikit-learn, TensorFlow - バージョン管理: Git - リポジトリ管理: GitHub - インフラ: AWS (Route53, ELB, ECS, RDS, DynamoDB, Lambda, S3, CloudFront, CloudWatch, SES) - 開発環境: Docker - CI: Circle CI, Sider - コミュニケーション: Slack - タスク管理: ZenHub - ドキュメント管理: esa.io # 応募資格経験 - フロントエンドを中心にサービス開発の実務経験 # 歓迎する経験・スキル - Vue.jsでの開発経験 - React, Anguler 等のフロントエンドフレームワークでの開発経験 - Python(Django)での開発経験 - OSSの公開、コントリビュートの経験 # 開発チームの特長 - スクラム開発 https://www.wantedly.com/companies/scouty/post_articles/117788 - 1日1回のペースでのスピーディなリリース（バージョンアップ） - Bizサイドを含めた社員全員がエンジニア知識を持っている - bizサイド・顧客の声を即反映 → フィードバック → 即反映する開発体制 - 役割(ロール)単位で権限分担をするホラクラシー体制