【働き方自由／勉強会盛ん】急成長するAI学習サービスの開発を牽引　サーバーサイドエンジニア

■エンジニア・デザイナーが中心となっている少数精鋭チームです。
■代表取締役が機械学習による解析の応用を研究内容としていたこともあり、自然言語処理や機械学習分野に強いメンバーや顧問も在籍しています。
■短期間で急速にサービスをグロースさせるため、東京大学エッジキャピタル（UTEC）など、技術分野に強いVCやエンジェルに投資いただき、レバレッジをかけています。

・『Aidemy Business』
企業のAIプロジェクトを内製化する支援をおこなうソリューションサービス。面倒な教育環境の準備も必要なく、導入も運用も楽々。AI人材の育成を皮切りに、組織構築、プランニング、実運用までを一気通貫で伴走。

・『Modeloy』
AI活用における課題の発見やシステム開発支援、データサイエンティストのためのAI/ML運用プラットフォームの提供。

・『Aidemy PREMIUM』
個人向け、中小企業向けのオンラインプログラミングブートキャンプ。
未経験から短期間で機械学習、ディープラーニング、データ分析、AIアプリ開発まで最先端技術を幅広く学ぶことができる学習サービスの提供。

・書籍購入補助（全額／一部）
・社外勉強会への参加費用は会社負担
・Aidemy（自社サービス）利用し放題
・コードレビュー実施あり
・独自の社内勉強会あり

入社時には、各自希望のスペックのPCやディスプレイが支給される

アジャイル、スクラム

■タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となっておこなう
■全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形でおこなう
■1カ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している
■デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせをおこなっている
■イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングをおこなっている
■継続的なデプロイ（デリバリー）をおこなっている
■すべてのコードをバージョン管理ツールで管理している
■各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースでおこなわれる
■自動（＝システム化され、1コマンドで実行できる）ビルド、自動デプロイ環境が整備されている
■コードによるインフラ構成管理（Infrastructure as Code）の環境が整備されている
■チャットツールを導入しており、チームのためのチャットルームがある
■専用の情報共有ツールを使って、ノウハウや議事録、日報などの情報共有をおこなっている
■エンジニアの人事評価にエンジニアが関わっている
■エンジニアを対象にした勉強会、カンファレンスを主催したことがある

【開発環境】
◆言語
Typescript（一部 Python）
◆フレームワーク
フロントエンド：React.js
バックエンド：Node.js/Express.js／Python （コード実行部分）
インフラ：GCP／Google Kubernetes Engine／Google Container Registry
◆データベース
Azure：Azure Cosmos DB
GCP：Cloud SQL
◆ソースコード管理
GitHub
◆プロジェクト管理
backlog
◆情報共有ツール
Docbase（全社共通䛾Wiki）／Slack
◆その他
Intellij／Docker／Circle CI／Firebase／Stripe／Sentry／Cloudflare／Adobe XD（デザインファイル確認）／Zendesk／Mailgun／Gsuite／Google Analytics

半期ごとに目標設定、3カ月ごとにその振り返りを実施しています。
評価はエンジニアやCTOがおこない、現場に密着した目標設定、評価がおこなわれています。
技術職種の人事評価にエンジニアが関わっているので、スキル面でのキャリアアップもサポートいたします。

社員数は現在100名程度。うちエンジニアは10名ほどです。

現在、エンジニア4名・PM1名・デザイナー2名で開発を行っています（業務委託、アルバイトを含まない）