”究極の適材適所により、シゴトでココロオドルひとをふやす” ウォンテッドリーは、究極の適材適所を通じて、あらゆる人がシゴトに没頭し成果を上げ、その結果成長を実感できるような「はたらくすべての人のインフラ」を構築しています。 私たちは「シゴトでココロオドル」瞬間とは「シゴトに没頭し成果を上げ、その結果成長を実感できる状態」瞬間と定義しています。 その没頭状態に入るには、内なるモチベーションを産み出す3要素が重要と考えています。 ・自律：バリュー（行動指針）を理解していて、自分で意思決定しながらゴールへ向かっている状態 ・共感：ミッションを有意義なものであり、その達成が自分の使命と感じられる状態 ・挑戦：簡単/困難すぎないハードルを持ち、成長を実感しながらフロー状態で取り組んでいる状態 この要素に基づき、下記のプロダクトを開発しています。 ・「共感」を軸にした運命の出会いを創出する会社訪問アプリ「Wantedly Visit」 ・働き手同士のつながりを深めるつながり管理アプリ「Wantedly People」 2020年より従業員の定着・活躍を支援すべく提供開始したEngagement Suite ・新しい福利厚生「Perk」 ・モチベーション・マネジメント「Pulse」 ・社内報「Story」 目下の目標は全世界1000万人のユーザーにWantedlyを使っていただくこと。 そのため海外展開にも積極的に取り組んでおり、シンガポールに拠点を構えています。

私たちのミッションは「シゴトでココロオドルひとをふやす」こと。 そもそも、シゴトでココロオドルとはどのような状態なのか。 それは、没頭することにより成果を出し、成果によって成長を継続的に感じている状態だと僕たちは考えています。 そうしたシゴトを生み出す企業や人との出会いを生み出し、1人でも多くの人がワクワクしたり、熱中してシゴトと向き合えるような世界を作っていき、Wantedlyが「すべての働く人にとってのインフラ」となるような世界を目指しています。

■行動指針 「最短距離の最大社会的インパクト」 これは、できるだけ短い時間・少ない工数で、できるだけ社会的に意味のある大きな影響を与えていくことを意味しています。 ■目指すプロダクト 解決したい課題に対してユーザーが最短距離でアプローチできる一方、裏では技術的に難しい挑戦をしたり、UIを徹底的に考え抜くことで、シンプルで直感的に使えるプロダクトを目指しています。 ■目指すビジネスモデル 「少数の人だけに向けた高単価なビジネス」ではなく、「リーズナブルで効果があるプロダクトをより多くの人に使ってもらう」ビジネスモデルです。 ■目指すチーム 「プロダクト」中心の会社であるために、プロダクトを改善していける「作る人」に、意思決定権や裁量があるチームです。

運命のシゴトは、ひょんなことから見つかります。 自分から恋焦がれてエントリーすることもあれば、喫煙場所で一緒になった人とつながって出会うこともあれば（実話）、ふと見たサイトで出会うこともあります。 転職する時にWantedly Visitでふと見た企業へ気軽に話を聞きに行って、ジョインしましたという方も多くいます。（実際にWantedly社内にも！） この企業を見ているなら、こんな企業も興味あるんじゃない？と素敵なサジェストを行う。 あなたの創り出したランキングアルゴリズムや推薦システムが、ユーザーの将来を決めるひと押しになるかもしれません。 Wantedlyの検索・推薦エンジニアは人の人生に関われるやりがいがあります。 ベストな商品をサジェストしてくれるサービスも素敵ですが、より人の人生を左右する現場がここにあります。 誰かの人生のきっかけつくりを、一緒につくりませんか？ Wantedlyのデータサイエンティストが所属するRecommend Squadでは、推薦モデルを突き詰め考える方も、モデルを作るけではなく、プロダクトインするところまで携わる方も活躍できる環境です。 ## 具体的には… ・実際のデータに基づき、どういう検索や推薦のアルゴリズムを組むとよりよい提示ができるか、仮説を立てる ・ABテスト等により、実プロダクトにおけるユーザーの反応を分析し、仮説の検証を行う ・検索や推薦のアルゴリズムを考えるだけではなく、実際のWEBサービスへ落とし込み、実装するまで一連の流れを担当します ## 面白さ 会社に気軽に訪問できるサービス【Wantedly Visit】では、月に十万近いマッチングが生まれており、累計のユーザは数十万を超えています。 検索や閲覧などの行動ログに加えて、繋がりや職種や学歴などの情報を処理することで、タイムラインの推薦や検索のランキングなどを最適化し、「シゴトでオドレル」マッチングを増やすことができます。 現在のテーマは、パーソナライズです。協調フィルタリングや繋がりの推薦など複数の戦略を組み合わせ学習しながら、最適化を行なっていきます。 バックエンドエンジニアと一緒に連携することで、アルゴリズムの設計、実装から、本番環境への適用から計測まで、スピーディに仕事をしていけます。 ## 一緒に働く人はこんな人 大学院にて情報検索や情報推薦についての研究に携わっていた若手や、Wantedly Visit全体のプロダクト開発をしているリードエンジニアとともに推進していきます。 他にも、ISUCON学生枠優勝者、未踏スーパークリエータ認定、国際情報オリンピックの金銀メダル保持者など、とても尖った新卒達などがおり、毎週なにかしらの勉強会が有志で実施されている環境です。 ## 開発環境 言語 Python, R, Ruby ライブラリ等 scikit-learn, pandas, TensorFlow, Ruby on Rails ツール等 BigQuery, Jupyter Notebook ## 技術領域 検索アルゴリズム、推薦アルゴリズム 自然言語処理 ElasticSearchなどの検索エンジン 機械学習を使って検索もしくは推薦の改善 より自分の考えた仕組みが人の大きな転機に関わっていくことを楽しめるひとはぜひお話しませんか？