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通過ランク:B

【React/リモート可】会員数15万超!toC向けファッションテックをグロースさせるフロントエンジニア

正社員
求人メインイメージ
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株式会社DROBEは、「ヒトとモノの出会いをデザインする」をミッションに掲げ、現在は機械学習を用いたパーソナルスタイリングサービス「DROBE」を運営しています。

パーソナルスタイリングサービス「DROBE」について
プロのスタイリストとDROBE独自の「スタイリング AI」が、お客さまの嗜好や体型、予算に応じたファッションアイテムを協働でスタイリングし、セレクトした商品を定期的にお届けします。
届いた商品は自由に試着でき、気に入った商品のみを購入できます。
2019年9月のサービス提供開始から会員数は17万人を突破し、サービスは順調に成長しています。

先日シリーズBの調達をし、今後オフラインのアパレル市場という5.6兆円以上の巨大マーケットに本質的なイノベーションを起こすべく新規事業の立ち上げを行なっている最中です!
現時点で複数の大手アパレル企業との共同事業も決定しています。

一緒にこの大きな市場を、私たちの技術を使って仕組みから変革していきませんか?

職種名
フロントエンドエンジニア
給与(想定年収)
400万 〜 1,000万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務地
東京都
主要開発技術
TypeScript React
開発言語
JavaScript HTML5+CSS3 HTML+CSS
クラウドプラットフォーム

Amazon Web Services

データベース
MySQL
開発内容タイプ

自社製品/自社サービス、B2C、B2B、EC、機械学習、AI

特徴
服装自由 イヤホンOK ノートPC+モニタ別途支給 裁量労働 フリードリンク 副業OK 一部在宅勤務可 オンライン面談可 産休育休取得実績あり ベテラン歓迎
募集人数
1
必須要件
以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています!
・Web開発(フロントエンドエンジニア) 実務3年以上
・TypeScript 実務1年以上
・React 実務1年以上
・自社製品/自社サービス 実務1年以上
歓迎要件

・Next.js の運用経験
・REST API の設計と開発経験
・Backend の開発経験
・Sketch や Figma などを使える

求める人物像

・裁量と責任を持ってサービスの立ち上げを行いたい方
・技術に対して積極的に興味関心を持ち、継続的に学習している方
・エンジニア以外の職種とも積極的に議論を行いながらサービスをより良い方向に持っていくために主体的に行動出来る方
・サービスを通じて世の中にインパクトを与えたい方

選考フロー

paiza(コーディングテスト)

カジュアル面談

技術面接

面接3回(各経営陣1回ずつ)

内定(オファー面談)

※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
裁量ある環境で自社サービスの開発に向き合えます!

▼主な業務範囲
・ユーザー向け webページの設計と実装
・スタイリスト向けページの設計と実装(商品検索画面など)


▼職場の雰囲気は……
必要に応じて開発に必要な言語やフレームワークを柔軟に選択出来ます。特定の技術や過去に作ったものに囚われずに、その時々でエンジニアとしてワクワクできるような挑戦をできる環境です。


▼開発環境
・開発言語:typescript など
・フレームワークライブラリ: React / StyledComponents など
・ソースコード管理:git / github
・プロジェクト管理:zenhub
・情報共有ツール:slack / notion

仕事のやりがい

・技術を使って今までになかった体験をユーザーに提供出来る事
・ユーザーからの定性的/定量的フィードバックを受けて考えながら改善を繰り返していく事
・新しい技術や考え方に積極的に挑戦しチームで学びを共有しながら成長していける事

開発部門の特徴・強み

・開発手法:アジャイル(1週間でスプリントをまわします)
→大きいものは毎月テーマを決めて、その月にやるべきことを決めエンジニアをアサイン。
→そのほかにも毎週テーマを自分たちで決めて、「やります」宣言をしてもらい実行。

※テーマの例
新しい決済手段の導入 / コンビニ持ち込みに対応 / オートスケールの設定を行う 等

主な開発実績

機械学習を用いたパーソナルスタイリングサービス『DROBE』
https://drobe.jp/

技術向上、教育体制

正社員には必ずメンターがつき技術的な話題に特化した 1on1 を毎週実施。
サービスの開発に直接関係のない事でも疑問に思った事を何でも相談できます。(例えば Linux shell の使い方ベストプラクティス、など)

設計検討会や障害振り返り会、パフォーマンスチェック会などを定期的に行なっており、開発のフィードバックが常に得られ、問題点はチームとして改善していくような環境です。

支給マシン

・Mac Book Pro 支給
(Keyboard は US key or JIS key からお選びいただけます)
・オフィスはモニター完備

開発手法

アジャイル

開発支援ツール
Git、GitHub、GitLab
インフラ管理

Docker、Terraform、Datadog

AI・データ分析

BigQuery、Elasticsearch、Elastic Stack、PyTorch、pandas、scikit-learn、Jupyter Notebook、NumPy

環境
Linux、Mac OS X
その他開発環境

2週間に1度 LabDay という日を設けています。例えば気になっていたライブラリのバージョンアップを試すなど、中長期的な視点になった開発を自ら立案してトライしていく事が出来る日になっています。

エンジニア評価の仕組み

・1on1を2週間に1回行っています。
・年度はじめに1年間の目標を立て、3ヶ月ごとに随時1on1を通して見直しをしていきます。
・目標の振り返りによる評価を年1回おこなっています

組織構成

■ 組織構成
・CTO
・バックエンドエンジニア:4名 (ウチ1名業務委託)
・フロントエンドエンジニア:2名(業務委託)
・SRE:1名(業務委託)
・機械学習エンジニア:2名(業務委託)

配属部署人数
5名
配属上司経歴

【CTO/都筑 友昭】
半導体のエンジニアとしてキャリアをスタート。回路設計や組み込みのソフトウェア開発などを行うが、iPhone3GSの発売によりアプリ開発にハマりAppStoreの無料ニュースカテゴリで4位となった事をきっかけとしてソフトウェエアエンジニアにキャリアチェンジ。
大手のソーシャルゲームプラットフォーム運営会社にてKPIの計測基盤やUnityによるゲームの開発などを行った後、EMとしてゲーム開発チームのマネージメントを行う。
その後フリーランスとなりWeb系の案件を複数行いながら自分の会社の運営を行うが2016年よりBCG Digital Venturesに参画。AIなどの先端的な技術を用いたPoC案件などに携わった後、2019年よりDROBEへ。
趣味は新しい技術を習得する事と、その時々に興味がある事柄の OSS へコミットする事。

勤務地
東京都港区西新橋1丁目1−1 日比谷FORT TOWER 10F
最寄り駅

都営三田線 内幸町駅 地下道で直結
東京メトロ 千代田線・日比谷線 霞が関駅 地下道で直結
東京メトロ 銀座線 虎ノ門駅 徒歩3分
JR 各線 新橋駅 徒歩7分

給与体系・詳細

年俸制

給与(想定年収)
400万 〜 1,000万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務時間

・勤務形態:裁量労働制
・専門業務型裁量労働制(1日8時間)

現在リモート勤務をメインで行っていますが、隔週で1回出社日を設けています。

休憩時間:70分

平均残業時間:裁量労働制を導入しています。

休日休暇

年間120日

諸手当

社会保険完備(雇用・労災・健康・厚生年金)

インセンティブ

ストックオプション有り

昇給・昇格

年2回

保険

健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険

試用期間

3カ月(待遇の変更はありません)

企業メインイメージ

株式会社DROBE

株式会社DROBEは、「ヒトとモノの出会いをデザインする」をミッションに掲げ、現在は機械学習を用いたパーソナルスタイリングサービス「DROBE」を運営しています。 パーソナルスタイリングサービス「DROBE」について プロのスタイリストとDROBE独自の「スタイリング AI」が、お客さまの嗜好や体型、予算に応じたファッションアイテムを協働でスタイリングし、セレクトした商品を定期的にお届けします。 届いた商品は自由に試着でき、気に入った商品のみを購入できます。 2019年9月のサービス提供開始から約2年半で、会員数は10万人を突破し、サービスは順調に成長しています。現在は複数の新規事業の立ち上げを控えており、新しいことに次々と挑戦いただける環境です。 【DROBEがエンジニアリングで大切にしていること】 ◇データドリブンな設計と運用 DROBE では機械学習による効率化やスケール、またデータ分析による意思決定と改善など、データを軸としてサービスや業務を設計しています。 その根幹を担うデータをしっかりと使える形にするために設計のレベルでしっかりとデータの運用までを考えています。 具体的には、 - ロジックとデータの分離 - データは可能な限り正規化 - 常に解析可能な状態に保つ - 適切な抽象度を保つ といった事を念頭におきながら、日々開発を行なっています! ◇適切なチャレンジ DROBE では適切にチャレンジする事を推奨しています! 過度に失敗を恐れずに積極的に新しい技術ややり方を模索します。 また、負債を負債のままにしないよう、各種ツールのバージョンアップやリファクタなども定期的に行なう文化です。 ◇改善サイクルを回す 施策を行うだけではなく、必ず振り返り、分析を行います。 機械学習モデルなども、仮説と検証を繰り返し行う事でブラックボックスにならないように、改善サイクルに載せていきます。
通過ランク:B

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