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!

担当するプロダクトは?

リブセンスの各種自社サービスに携わっていただきます。

携わっていただく可能性の高いプロダクトとして、例えば以下が挙げられます。

  • アルバイト求人サイト「ジョブセンス 」のサイト内表示順位制御システム
  • クチコミ・求人情報メディア「転職会議 」の求人レコメンドエンジン

ジョブセンス

約12万件の掲載数と、月間300万人のユーザー数を誇るアルバイト求人サイトです。
掲載費無料、採用できて初めて費用が発生するという成功報酬型であることに加え、採用された求職者には転職の「お祝い金」を贈呈。採用企業・ユーザーの双方にメリットのあるサービスです。

転職会議

会社のクチコミを投稿・閲覧できる求人情報メディアとして、国内最大規模のサービスです。
70万社以上の企業データと従業員/元従業員のクチコミ・評価点数をもって『企業の本当の姿』を可視化し、転職希望者・活動者の意思決定をサポート。月間400万UU、月間2,650万PV、会員数は200万人超を集めています(2017年6月時点)。

具体的な業務内容は?

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。

現場で使われている技術は?

大部分の機械学習システムが、社内 DWH として運用されている Amazon Redshift クラスタを活用しています。

リブセンスのインフラはクラウド・オンプレミスが半々。チーム開発では、AWS を使うサービスにおいては GitHub を、オンプレミスでは Bitbucket Server を使っています。

情報共有ツールの Confluence は、ミーティングの議事録や作業手順の記録などに使っています。

技術面でアピールできることは?

  • 統計・機械学習・コンピュータサイエンスをバックグラウンドとする者が多く在籍しており、データ分析にもとづく問題解決の文化が社内に根づいています。
  • 機械学習のライブラリやフレームワークは目的に応じて自由に選択できます。また Python やそのライブラリは、なるべく最新版を利用しています
  • 技術ブログの執筆を通じて、積極的に情報を発信しています(例: データ分析を支える「便利カラム」の問題点とその解決策 )。
  • 業務の一貫として、統計・機械学習の勉強会や論文輪読会を開催しています。

開発の進め方は?

次に作るものはどうやって決められるか

具体的には、

  1. Analyticsグループから各事業部への提案
  2. 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。

チームの構成は?

メンバー構成

Analyticsグループのメンバーは4名で、以下の構成です。

  • マネージャー兼データアナリスト 1名
  • 機械学習エンジニア 3名

チームの性別比率

  • 男性 100%
  • 女性 0%

提示年収の上限額が出せる人材像は?

  • アルゴリズムを Python で1から実装し、運用に乗せるまでを遂行できる方。
  • 論文を読んで最新の情報をキャッチアップし、実業務に活かすことができる方。

提示年収の上限額
800 万円

読者に向けてメッセージをどうぞ!

今回の募集は、機械学習エンジニアとして業務経験を積まれた方のみに門戸を開いているわけではなく、プライベートで機械学習を学んでいる・これから本格的に挑戦してみたい方も大歓迎です!

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を持たれた方は、ぜひ一度オフィスにお越しいただき、雰囲気を感じていただければと思います。エントリーを心よりお待ちしています!

勤務時間・休日休暇

【勤務時間】10:00〜19:00(裁量労働制)
【休日休暇】土日祝日、夏季休暇、年末年始休暇、有給休暇、慶弔休暇

社会保険・福利厚生など
  • 通勤交通費一部支給(月額5万円まで)
  • 社会保険完備
  • 住宅補助(本社から2.5km圏内にお住まいの場合、月額3万円)

会社データ

株式会社リブセンス
株式会社リブセンス

Livesense Inc.

メンバー

エンジニアの割合
25%

勤務地

東京都品川区上大崎2-25-2 新目黒東急ビル5F


事業内容

株式会社リブセンスは、求人情報サービス、不動産情報サービスを始め、複数の事業を運営する東証一部上場企業です。

創業者の村上太一は、早稲田大学政治経済学部に在籍中の2006年2月、大学の仲間とともに株式会社リブセンスを設立。同年4月にアルバイト情報サイト「ジョブセンス 」を開設しました。企業側の求人掲載料は無料、応募1件あたり4,000円の成果報酬型というまったく新しいビジネスモデルとして、さらに、採用が決まった求職者には祝い金も出すという業界初の仕組みを作り出しました。

「世の中の人々が不便を感じているサービス領域の仕組みを改善する」という想いのもと、その後も、正社員求人サービス「ジョブセンスリンク 」、会社のクチコミ・求人情報メディア「転職会議 」といったサービスを次々に創出。
現在は、転職・派遣といった求人領域に留まらず、不動産業界・医療業界にも事業を展開しています。

ユーザー視点を何より大切にしたいとのこだわりから、サービスの品質や改善スピードを高めるべく、創業期より一貫して、企画・マーケティング/デザイン/システム開発/カスタマーサポートなど、サービス提供に関わる全ての工程を内製化しています。

リブセンスのコーポレートビジョンである「あたりまえを、発明しよう。」は、新しい物の見方、行動の仕方で、世の中の“あたりまえ”となるサービスを創るという意志を表しています。
今後も新しい“あたりまえ”を発明しつづけ、より多くのお客様に、そして広く社会に必要として頂ける企業となることを目指していきます。


会社・オフィスのアピールポイント
  • チーム全体が、サービス成長を第一に考えています。エンジニアも例外ではなく、技術面・ビジネス面における視点を両方重視しています。
  • TeamGeek 』 に書かれている「HRT=謙虚(Humility)、尊敬(Respect)、信頼(Trust)」への共感を重視しています。今後入ってくる方にも求められるマインドです。
  • エンジニア・非エンジニア問わず「もっとこうすれば良くなる」と考え、自発的に動く風土があります。上に確認を取ってから、ではなく、まず行動する姿勢を大切にしています。
  • 例えば非エンジニアも SQL を書いて必要なデータを出すなど、「できることは自分でやる」文化が社内全体に根付いています。

参考リンク


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