Pythonで機械学習アルゴリズムを実装・運用、リブセンスの自社サービス成長を支えるエンジニアを募集！
◆学生ベンチャー企業から東証一部企業へ大躍進
株式会社リブセンスは、当時大学生だった社長が"アルバイトをしたいと情報を探すものの、なかなかいい案件が見つからなかった体験"などをベースに、学生ベンチャー企業として2006年に創業。「成功報酬型」という画期的なビジネスモデルを起案、創業事業『ジョブセンス（現:マッハバイト）』をスタートさせました。
その後「成功報酬＋採用決定者に祝い金を贈呈」という現在のビジネスモデルを確立させることで、国内最大級の求人サービスに成長。爆発的な成長を遂げ、社長が25歳という若さで東証一部上場を成し遂げました。
現在は創業ビジネスの他、仕事クチコミサイト「転職会議」、AIを用いた中古マンションの価格査定サイト「IESHIL」などサービス分野を広げ、業界の垣根を超えた不便や不満を解消し、日本に新たなあたりまえを創造すべくサービス展開をしています。
◆PDCAをまわし続けるチーム一貫体制
すべてのサービスを社内一貫で担い、価値を高める。
LIVESENSEでは、事業の企画からサイトデザイン・システム開発、Webマーケティング、カスタマーサポートまで、すべてのプロセスを内製化しています。サービスごとにユニットにわかれ、チーム一枚岩となってPDCAをスピーディーに回し続けることで、サービスの価値向上や、着実な収益化へとつなげています。
またチーム一貫体制のもう一つのメリットは、職種の業務範囲を超えた「越境型人材」の創出です。営業やマーケティング職でもSQLを書くことができるなど、全社員がテクノロジーに明るいだけでなく、エンジニアが直接カスタマーの声を聞いてみたり、UIやデザインの知見を深めたり、職種を越境しながらサービスの向上に取り組んでいます。
◆定量・定性データから、ユーザーのニーズを見出す取り組み
データを資産として、サービスを成長させる。
社会性のあるサービスを生み出し着実に成長させていくために、わたしたちが何よりも大切にしてきたのは、ユーザーの視点。定量・定性的なデータ双方を活用しながら蓄積・分析することで、ユーザーの本質的なニーズを把握し、サービス運営に役立てています。
◎Livesense Analytics（LA）
リブセンスで独自に開発した定量データの分析基盤で、すべてのサービスに導入されています。Web上での、ユーザーのページ遷移などのアクセスログのみならず、ユーザーのサービス登録情報や、外部の解析ツールのデータまでを集約・整理して一元管理することで、ユーザーの特徴とサイト上の行動特性を正確に把握することが可能です。
たとえば、成功報酬型アルバイト求人サービス“マッハバイト”では求職者の応募データだけではなく、その後の採用状況といった採用プロセスにおけるオフラインのデータまで保持しています。サイト流入から応募までのユーザーのWebサービス上の行動に加えて、オフラインのユーザーデータを組み合わせて分析をすることで、応募の先にある採用までを見据えた、ユーザーと企業とのマッチングやOne to One マーケティングを可能にしています。
また蓄積されていくデータは、ユーザーの嗜好に合わせたレコメンドなどの機械学習にも活用しています。
- 必須要件
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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！
・研究開発（画像処理,自然言語処理,機械学習,AIなど） 趣味or実務１年未満
・プロジェクトマネジメント 実務１年以上
- 歓迎要件
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・大学学部相当の機械学習の専門知識
・クラウドサービス（AWS,GCP等）を用いた開発経験
・Pythonを用いたシステム開発経験
・大規模データ処理基盤(Hadoop,Spark等)の使用経験
・大規模分散データベース(BigQuery,Redshift等)の使用経験 - 求める人物像
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機械学習技術を用いてイノベーティブなことに取り組みたい方、チーム開発で自社サービスを成長させていくことに興味のある方
- 選考フロー
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paiza（コーディングテスト）
※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
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カジュアル面談
↓
面接（2〜3回）
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内定
Analyticsグループにて、リブセンスの各種自社サービスに使われる機械学習技術を用いたアルゴリズム・ロジックの開発、アルゴリズム運用のためのシステム開発に携わっていただきます。
チームメンバーは、アナリスト寄り／マーケター寄り／エンジニア寄り、とそれぞれが秀でたスキルを持っていますが、現在はエンジニア寄りのスキルに長けた者が少なく、ロジックを運用に乗せるまでの過程を他のチームに委ねることが多い状況です。
今後は、ロジックを作る→運用に乗せるまでを Analyticsグループが引き受けるべく、ジョインする方のご協力をいただきたいと考えています。
サーバーサイド開発〜インフラ運用までをご担当いただけることを前提に、機械学習ライブラリを難なく使える技量をお持ちの方を歓迎いたします。
- 開発部門の特徴・強み
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・社内は非常にフラットで、手を挙げればチャレンジの機会を与えてくれる社風です。
・役職や雇用形態に関わらず全メンバーが意見を出し合える風通しの良い環境です。
・エンジニアが必要と感じた学習テーマについて各自が勝手に勉強会を企画・主宰する“学習文化”が根付いています。 - 主な開発実績
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最適な選択を妨げる構造の歪みを社会の課題と捉え、テクノロジーで解決するプロダクトを展開しています！
①事業テーマ：DXによるモデル刷新
旧来のモデルを刷新し、その分野の課題や歪みを解決することで、利便性・効率性を向上させる
◆マッハバイト（旧：ジョブセンス）
成功報酬型ビジネスモデルの先駆けともなったアルバイト求人サイト
https://j-sen.jp/
◆batonn（バトン）
面接や選考プロセスの改善に貢献し、採用力の向上を実現する面接最適化クラウド
https://batonn.io/
②事業テーマ：高い透明性
情報の非対称性を解消することで、よりよい選択ができる社会を実現する
◆転職会議
転職希望者向けに、企業の評判や社風などのクチコミ情報を集めたサイト。
https://jobtalk.jp/
◆転職ドラフト
エンジニアの価値は、世界が決める。ITエンジニアを専門とした、自分のリアルな市場価値が分かる公開競争入札型転職サイト。
https://job-draft.jp/
◆IESHIL
ビッグデータを元にした現在のマンション査定価格を提示する不動産サービスサイト
https://www.ieshil.com/
③事業テーマ：人間性の尊重
過度な機械化から脱却し、多面的な希望や価値観を取り入れたマッチングによって、選択の満足度を高める
◆knew（ニュー）
本当に出会いたい人同士がマッチングできるような場所をつくりたい、そんな想いから生まれた恋活・婚活マッチングアプリ
https://knew.jp/ - 技術向上、教育体制
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・入社してからは2か月ほどの研修の後メンターがつき、自学自習する中でどんどん質問していくことができる環境です。
・毎日のようにエンジニア同士で勉強会が開かれており、新卒の学生も積極的に発表していくことが推奨されています。
・外部の講師を招いたセミナー開催やエンジニア・デザイナーでハッカソン合宿を行っています。
・図書リクエスト制度
・外部研修会や勉強会への参加サポート - 支給マシン
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■ 推奨構成 ※ご希望に応じてカスタマイズ対応しています
メーカー Apple
品名 MacBook Pro Retina 15インチ（TouchBarあり・シルバー）
OS Mac OS 10.12以上
CPU Intel 2.6GHzクアッドコア Core i7プロセッサ
メモリ 16GB 1,600MHz DDR3L
ストレージ 256GB SSD
キーボード配列 JIS or US - 開発手法
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アジャイル、プロトタイピング
- 開発支援ツール
- Jira、Git、GitHub
- 環境
- Linux
- その他開発環境
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【開発の進め方】
具体的には、
・Analyticsグループから各事業部への提案
・各事業部からの依頼
という2パターンから、関係者間の話し合いを経て決められます。
■タスクの見積もり、スケジュール管理
開発を担当する各エンジニアによる見積もりを重視して、プロジェクトに関わるメンバー間でスケジュール作成を行っています。
■開発フロー
CRISP-DM のようなプロセスの中で、機械学習エンジニアは主にデータETL、モデル構築・評価、システム開発・運用に携わります。
実装・検証のサイクルを高速に回すため、大まかなマイルストーンを策定し、1週間ごとにふりかえりと次のタスクの決定を行う、アジャイルに近い方式をとっています
機械学習システムの開発ではプロトタイピングフェーズと本運用フェーズを分けています
プロトタイピングフェーズでは、予測モデルの実装と実環境での検証を迅速に行うことを重視しています。このため、サービス本体との結合度を低く保ち、開発・デプロイ・評価のサイクルを高速に回しています。
一方、本運用フェーズでは、効果が認められた予測モデルの価値を最大限に発揮し、継続的な開発と安定した運用を行うべく、破綻しにくいデータフロー設計やコード品質の担保、テスト・CI/CD などの整備に注力しています。
■コードレビュー
GitHub / Bitbucket Server 上で Pull Request 駆動開発を行っており、以下のようにレビューを実施しています。
プロトタイピングフェーズでは、主に1人の開発者が実装を行い、1人以上のレビュワーがデータフロー設計やアルゴリズム実装の観点からレビューを行います。本運用フェーズでは、品質を担保するため、チーム外のエンジニアも交えた複数のレビュワーを設けています。
■ソフトウェアテスト
単体・機能テストはライブラリ・フレームワーク・CIツールにより自動化しています。
機械学習システム特有のデータ依存性に対処するため、予測モデルの精度は実環境でのA/Bテストにより検証・改善しています。
その他、Flake8 などの静的解析ツールを導入し、コード品質を担保しています。 - 組織構成
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◆全社255名（従業員欄の人数は連結従業員数となります）
・エンジニア：31%
・Analytics：3%
・デザイナー：4%
・ビジネス：53%
・コーポレート：9%
全体で見るとエンジニア比率は31%ですが、東京オフィスに限ると比率は40%を超えます。 - 配属部署
- テクノロジカルマーケティング部
- 配属部署人数
- 4名
- 配属上司経歴
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取締役・CTO 桂大介
早稲田大学在学中から個人事業主としてシステム開発を行っており、リブセンスには2006年の立ち上げ時から参画。エンジニアが2名しかいない中、ジョブセンスを作り上げていった。
その後、2012年に外部からCTOを迎えて一時CTOを離れるが、2014年に復帰。メンターとして1か月でWebディレクターからエンジニアへのキャリアチェンジを成功させるなど、エンジニア組織の構築や教育に力を入れている。
- 勤務地
- 東京都品川区上大崎2丁目25番2号 新目黒東急ビル5F
- 最寄り駅
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各線目黒駅より徒歩3分
- 給与体系・詳細
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年収 500万円 〜 800万円
- 給与(想定年収)
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500万 〜 800万円
（※ 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
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10:00～19:00、所定労働時間8時間(休憩60分) ※エンジニアは裁量労働制
- 休日休暇
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・完全週休2日制（土日）
・祝日
・年末年始
・有給休暇
・慶弔休暇
・産前産後休暇
※年間休日120日以上 - 諸手当
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・通勤手当（月5万円を上限に支給）
・住宅手当（2.5km圏内／月3万円支給）
・AS制度（指定された製品購入費用の半分を会社が負担） - 昇給・昇格
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年2回（1月・7月）
- 保険
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各種社会保険完備
※関東ITソフトウェア健康保険組合加入済 - 試用期間
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試用期間2か月（本採用時と条件変更なし）
