ソーシャルデータを活用した行動予測モデルを検証する機械学習エンジニア

「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、自然言語処理を中心とする機械学習やクローリング技術を用いたHRtechサービスを提供しています。

【プロダクトの特徴】
当社は１つのお声がけからご縁がうまれることを理想としています。
個人向けにはSNSの活動などから算出された技術力スコアをポートフォリオ化したうえ、最適な企業と巡り合えるCXを重視したサービスを提供。企業向けにはより自社にマッチした人材にアプローチができるよう顕在層・潜在層双方にアプローチが可能なデータベースをもとに、採用支援に特化したカスタマーサクセスが伴走する形でより良いマッチングを実現しています。

またMatching Intelligenceという独自開発した転職マッチングエンジンを用い、自然言語処理技術を用いて情報を取得し、蓄積されたスキルや志向性データを解析、情報の中から相性が良いものをピックアップ。ピックアップに対するフィードバックを収集し、その結果が学習され提案精度が向上していきます。

【組織形態】
ホラクラシーという組織形態を取り入れ、人ではなくrole(役割)で組織を定義し、自己進化する組織を作っています。これにより一人が複数のroleをもつことができ、役職や部署に縛られないキャリアを歩むことが可能に。またメンバーへの権限分散・プロセスの権限委譲がなされているため、一人ひとりが経営者のような権限をもちながら働いています。

【働き方】
働き方のコンセプトは「旅をするように働く」。
最もパフォーマンスが発揮できる環境で働くことが重要だと考えており、職種問わず原則フルリモート勤務です。現在北海道や徳島、富山など、首都圏以外に在住している社員も多数在籍。
また自分と周りを大切にしながら働くことを重視しており、フルフレックスや各種有給休暇の導入、最低労働時間撤廃など、時間の縛りなく働くことが可能。※月の平均残業時間は20時間程度

退職率予測アルゴリズム・企業と候補者の最適なマッチング発見アルゴリズムのようなモデル構築・実装と、それらの技術の論文執筆／特許申請 による公表を行なう機械学習エンジニアを募集します。

◆具体的には
・候補者と企業のマッチングアルゴリズムの開発（返信有無・既読有無データ・成約有無を用いてパラメータ学習、など）
・スカウトメールの自動レビュー機能（修正箇所のハイライトが行われたり、実際に修正されたりする）の開発・実装
・GitHubデータなどを用いた候補者の開発能力スコアリングアルゴリズムの開発・実装
・候補者のソーシャルデータからの現職退職率の予測アルゴリズムの開発・実装
・候補者データのプロファイル補完（機械学習で、名前から性別国籍判定や、顔写真から年齢・性別判定など）
・上記技術に関しての公表（ブログ・特許・論文・Slideshareなど）

◆使用している主なツール
言語: Python 3.6
フレームワーク：Django 1.11
DB: MySQL 5.6, DynamoDB
バージョン管理: Git
リポジトリ管理: GitHub
インフラ: AWS (Route53, ELB, ECS, RDS, DynamoDB, Lambda, S3, CloudFront, CloudWatch, SES)
サーバー監視: Mackerel
開発環境: Docker
CI: Circle CI
コミュニケーション: Slack
タスク管理: Trello
ドキュメント管理: esa.io

scoutyでは、開発した新しいアルゴリズムや理論を論文や特許申請・ブログ記事などによって公表していく予定です。
特許申請費用等やカンファレンス出席費等は会社が負担するので、自分が考案したアルゴリズムを世に出せる機会となるはずです。
思う存分チャレンジしてください！