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機械学習モデルをサービスに実装し、世の中をより良くしたいエンジニア募集

機械学習実装エンジニア
7エントリー

on 2019/04/17

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機械学習モデルをサービスに実装し、世の中をより良くしたいエンジニア募集

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東京
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東京
中途
新卒

山田 伝蔵

2011年 早稲田大学卒業後、データベースエンジニアとして7年間活動。データベーススペシャリストを含む、4つの高度情報処理技術者試験資格やOracel Database Master Gold、OSS DB Gold等を保持し、様々なRDBMSに精通。趣味で書いていたPythonのコードやStart Python Club等のイベント活動等がscoutyのサービスにヒット。scouty経由のスカウトを受け2017年にscoutyの9人目としてjoin。基本的にはウサギの姿を借りて活動中。

Osamu Nagayama

Python/PHP/Vue/Laravel 47歳です。妻と中2娘&小6息子。 上座仏教の瞑想を嗜んでおります。

両角 和軌

DJ担当をしてオフィスのフロアをアゲています 最近はDJの出番があまりないのでメンバーにDJを教えようとしています そのほかにはオフィスの誰かが淹れてくれた美味しいコーヒーを飲んだり、冷蔵庫に知らない間に補充されているビールを飲んだりして忙しい日々を送っています それでも暇な時にはクローラーの開発をしています 技術はあくまでも手段と捉えており、エンジニアは自身が生み出したものがユーザーにとって本当に役に立つものか・ユーザーの課題を解決しているかという点を最優先に追求すべきと考えています 今後も自分のスキルを伸ばしつつ活かしつつ、ユーザー目線で課題を解決するサービスの開発に携わって行...

鈴木 亮太

NECスマートエネルギー研究所にて、次期基盤技術の研究開発を担当。 学生時代は、東京工業大学で物性物理学を専攻。極低温の原子気体において存在が予想されている新奇な「超固体状態」の性質を解明するため、新たな数値計算手法を確立。これにより、これまで発見されていなかった格子においても超固体状態が安定化することを理論的に予想した(英語論文1本、和文解説1本、国際会議2回出席)。 また、大学での研究の傍ら、ガリレオスコープ株式会社にてWeb開発を担当。顧客満足度調査サービス「クイックスコープ」の開発で中心的な役割を担う。その他にも、様々な開発案件に貢献し、Ruby on Rails/Node.js...

LAPRAS株式会社のメンバー

2011年 早稲田大学卒業後、データベースエンジニアとして7年間活動。データベーススペシャリストを含む、4つの高度情報処理技術者試験資格やOracel Database Master Gold、OSS DB Gold等を保持し、様々なRDBMSに精通。趣味で書いていたPythonのコードやStart Python Club等のイベント活動等がscoutyのサービスにヒット。scouty経由のスカウトを受け2017年にscoutyの9人目としてjoin。基本的にはウサギの姿を借りて活動中。

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

アルゴリズムチーム(以下Algチーム)が開発したアルゴリズムをLAPRAS サービスへ実装します。 プロトタイピングや改善を担当するわけではありませんが、Algチームがモデル化したものを理解したうえでサービスに組み込む必要があるため、Webアプリケーション開発と機械学習の両方の知識を有している必要があります。 LAPRASの機械学習に関する取り組みは以下をご覧ください。 https://ai-lab.lapras.com/ 【期待している役割】 Algチームが生み出した資産を適切な設計方針でWebアプリケーションに組み込むことで、複雑なアルゴリズムを高い保守性を有しながら運用していきます。 【募集背景】 従来、Algチームが開発したものは可能な限りマイクロサービス化し、アプリケーションではWebAPIを通じて利用していました。ですが、最近ではWebアプリケーションとの依存が強い部分のロジックを改善する機会も多くあります。そのため、アプリケーション側の設計を理解した上で、従来のルールベースロジックをAlgチームが作った学習済みモデルやより精度の高いロジックに置き換える事ができる人材の必要性が高まってきている現状です。 【チーム】 ・LAPRAS SCOUT (https://scout.lapras.com) と LAPRAS (https://lapras.com) の開発チーム  - ソフトウェアエンジニア: 4名(うち業務委託1名)  - デザイナ: 1名  - スクラムマスター兼プロダクトオーナー: 1名  - プロダクトマネージャー: 1名 ・ソフトウェアウェアエンジニアのうち正社員は全員30歳前後、業務委託は20代後半 ・スクラムによる開発体制 【利用する開発環境・ツール一覧】 ・Python 3.6.4 ・Django 2.1 ・AWS (EKS, RDS, Aurora, SQS, DynamoDB, Workmail 等) ・Docker ・GitHub ・CircleCI ・Sider ・ZenHub ・esa.io ・Slack ・Trello グローバルで通用する機械学習の取り組みとそれを実際のサービスに組み込み、社会にインパクトを与える野心的な取り組みをしています。 是非、実際の取り組みやオフィスなどをご覧に遊びにいらしてください。遠方の方はオンラインも歓迎です。「話を聞きに行きたい」のクリック心待ちにしております!
1人がこの募集を応援しています

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話を聞きに行くステップ

  1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
  2. 会社からの返信を待つ
  3. 話す日程を決める
  4. 話を聞きに行く
募集の特徴
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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/

東京都渋谷区円山町28−1 渋谷道玄坂スカイビル2F