裁量大◎データサイエンスPF開発Webエンジニア【AWS／Django】機械学習基盤の構築等に挑戦可能

・モダンな技術スタックは既存の課題を解決しているものが多いという考えのもと、モダンな技術スタックを利用していこうという風土があります
・技術選定はもちろん、課題解決のための仕様検討にも関与いただき、大きな裁量の元で開発を進めていただけます（フロントエンドでは、Nuxtベースで実装を進めてきましたが、新サービスではNextの導入を試みています）
・機械学習基盤の構築を、コンペ入賞経験のあるハイレベルなデータサイエンティストとともにトライする環境があります

Nishika Competition：
・国内最大級のAIモデルのコンペティションサービス
・所定評価関数に基づくリアルタイムのスコアリングや、チーム参加機能を有しています
・一部コンペではオンラインゲームのような仕組みがあり、提出されたAI同士がマッチングされ、所定の環境で対戦しその結果をDBに返す（環境はEKSのオーケストレーションの元コンテナが都度立ち上がる）仕組みを作っています

Nishika Connect：
・求人企業と求職者をスカウト・エージェントを通じてマッチングするサービス
・特に求職者の転職活動を最大限効率化するよう、UI/UX最適化の余地が大きいサービスです
・ユーザーの行動履歴データも蓄積してきており、レコメンドを目的とした機械学習モデルの導入も始めています

社員が技術コミュニティに積極的に参加することを会社として奨励しています。
書籍、社外勉強会・カンファレンス参加費用の補助も行っています。

macbook air M2
メモリ：8-16GB
SSD：256-512GB

アジャイル

Docker、Amazon ECS、Amazon CloudWatch

BigQuery、Amazon Athena、Keras、PyTorch、pandas、scikit-learn、Gensim、Jupyter notebook、matplotlib、NumPy

・インフラ：AWS（ECS、RDS、DynamoDB、Lambda）、GCP（BigQuery）
・言語／FW：Python／Django、TypeScript／Vue（Nuxt）、TypeScript／React（Next）
・データベース：PostgreSQL、DynamoDB
・コード管理：GitHub
・CI／CD：Circle CI、AWS CodePipeline
・SaaS：Auth0、Sentry
・その他：Slack、Trello、Figma

四半期ごとに、各々が設定した目標への進捗度合い等をチェックする面談（OKR）があります。
目標設定はエンジニア自身がここをやりたい・伸ばしたい！と思う点と、会社としてやってほしい・伸ばして欲しい点をミックスして作ります。
会社の方針に沿っていることも大事ですが、敢えて会社の方針に捉われずに立てた目標から新しいプロダクト・技術の種が見つかることもあるので、このような決め方をしています。

正社員・業務委託合わせて、
・エンジニア：4名
・データサイエンティスト：5名
となります。

正社員2名を中心としたチーム4名でNishikaの開発にあたっています。
チーム外のビジネス側のメンバーとのコミュニケーションも多く、エンジニア自身が仕様の検討に関与しています。