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アルゴリズム開発で課題を解決するアルゴリズムマネージャーWanted!

アルゴリズムマネージャー
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on 2017/12/13

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アルゴリズム開発で課題を解決するアルゴリズムマネージャーWanted!

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なにをやっているのか

LAPRASは、「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、まずは職業分野でのミスマッチを無くすべくSNS情報を利用したエンジニア向け採用サービスを開発・提供をしています。 【エンジニア向け情報提供サービス LAPRAS】 LAPRASは、SNSに上がっている情報を自動で分析・スコアリング、ポートフォリオとして可視化し、エンジニアの「得意」を見つけ出します。LAPRASは、これら情報を元に自分のポートフォリオを公開したり、自分に興味を持つ企業と接触したりすることができる情報提供サービスです。 サービスサイト:https://lapras.com/ 【企業向けのエンジニア採用サービス LAPRAS SCOUT】 LAPRAS SCOOUTは、LAPRASに登録されたエンジニア情報およびネット上に存在するSNS情報をクロールして自動生成したエンジニア情報を利用した、エンジニアのヘッドハンティングサービスです。SNS情報から個人の能力や属性、転職確度を機械学習で分析し、あるべき採用マッチングのための適切な情報を提供します。 サービスサイト:https://scout.lapras.com/

なにをやっているのか

LAPRASは、「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、まずは職業分野でのミスマッチを無くすべくSNS情報を利用したエンジニア向け採用サービスを開発・提供をしています。 【エンジニア向け情報提供サービス LAPRAS】 LAPRASは、SNSに上がっている情報を自動で分析・スコアリング、ポートフォリオとして可視化し、エンジニアの「得意」を見つけ出します。LAPRASは、これら情報を元に自分のポートフォリオを公開したり、自分に興味を持つ企業と接触したりすることができる情報提供サービスです。 サービスサイト:https://lapras.com/ 【企業向けのエンジニア採用サービス LAPRAS SCOUT】 LAPRAS SCOOUTは、LAPRASに登録されたエンジニア情報およびネット上に存在するSNS情報をクロールして自動生成したエンジニア情報を利用した、エンジニアのヘッドハンティングサービスです。SNS情報から個人の能力や属性、転職確度を機械学習で分析し、あるべき採用マッチングのための適切な情報を提供します。 サービスサイト:https://scout.lapras.com/

なぜやるのか

LAPRASが掲げるミッションは、「すべての人に最善の選択肢をマッチングする」という普遍的なテーマです。 人の日々の意思決定には、 - 「自分の知っているものしか選択できない(認知限界)」 - 「もっとより良い選択肢が存在していても現状にとどまろうとする力学が働く(現状維持バイアス)」 - 「大きな選択をしたいことがあっても、周囲の環境がそれを止めようとする」 という様々な阻害要因が存在します。これによって、多くの人は最善の選択肢(世の中のすべての選択肢で一番本人が良いと思うもの)にたどりつけておらず、ミスマッチや機会損失が起こっているというのが、LAPRASの立つ前提、そして我々が社として解決する課題です。 このようなミスマッチは職業だけに限ったものではなく、所有、出会い、ビジネスなど様々な場所に存在します。LAPRASは職業でのミスマッチを入り口に、人と選択肢の情報とデータを取得・分析し、最終的に世の中のあらゆる選択肢を適切にマッチングするシステムとなり、「すべての人にとってミスマッチの無い世界」を創ります。

どうやっているのか

LAPRASはフルリモート・フルフレックスでの業務を推進しています。 プロダクト面では、LAPRAS, LAPRAS SCOUTというプロダクト開発に加え、Matching Intelligenceという、個人のやりたいことや嗜好性にパーソナライズし、プロのキャリアメンターのように通常の検索型の媒体よりも質の高い提案を行う汎用マッチングエンジンを研究開発しています。短期的にはコンシューマ向けサービスLAPRASを軸にLAPRASエコシステムのビジネス的価値を最大化しつつ、ミッション達成に向かってマッチング精度を上げる長期的な取り組みを行っています。 また、組織面ではBrian.J.Robertsonが提唱した「ホラクラシー組織」という仕組みを取り入れ、人ではなくロール(役割)という仕組みで組織を定義し、組織構造自体をアジャイルに変化させていくという新しい組織構造をとっています。これにより、複雑化して予測できない環境(VUCA)に対応し、その時その時の適材適所と最適な組織構造を実現します。 LAPRASのホラクラシー組織図はこちら https://app.holaspirit.com/public/lapras

こんなことやります

LAPRASでは、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などの開発をマネージし、ビジネス上の問題解決につながるアルゴリズム開発のマネジメントを行なう「アルゴリズムマネージャ」のポジションを募集しています。 アルゴリズムマネージャの詳細情報はこちら: http://ai-lab.scouty.co.jp/entry/2017/12/13/1230 ★Point1:90万人のオープンデータ解析に挑戦! LAPRASではWEB上のSNSデータを中心に「人」に関するデータをクロールして集め、約90万人(2017年12月時点)のデータベースを作りました。 LAPRASのアルゴリズムは、人々の経歴・Twitterのつぶやき・参加イベント情報・GitHubでのコード内容・ブログの記事のデータを解析して、その人に一番マッチした企業とその人が次に退職しそうな時期を予測します。こういったアルゴリズムの仕様を定めるだけでなく、開発のマイルストンや事前リサーチ、技術選定を行い、アルゴリズム開発を通じてビジネスの問題を解決に導くアルゴリズムマネージャを募集しています。 ★Point2:アルゴリズムのプロダクトマネージャとなり、開発チームを率いてアルゴリズムのオーナーになれる! アルゴリズムマネージャは、いわばアルゴリズムのプロダクトマネージャです。顧客のニーズをつかみ、ビジネスとアルゴリズムの接点を探り、開発のマイルストーンを定め、設計の指針をつくることができます。また、アルゴリズムマネージャはまだ認知度も低く、必要性も認知されていないので、イベント登壇やブログ記事の発信を通じて、アルゴリズムマネージャのロールモデルを作っていける方を募集しています。 ◎業務内容 ・LAPRASの機械学習アルゴリズム(転職可能性予測アルゴリズム、マッチングアルゴリズム等)の開発の進行・マネジメント ・アルゴリズムがそもそもどうどのようにKGIに影響するか?というシステムダイナミクスの構築 ・アルゴリズムのメトリクス(評価指標)の設計 ・アルゴリズム構築の前の事前リサーチ ・アルゴリズム開発のマイルストーン設定とスケジューリング ・アルゴリズムに用いる技術選定・エンジニアとのディスカッション ・(開発の状況とフェーズによって)アルゴリズムの実開発の一部 ◎歓迎する経験・スキル ・各データ解析手法に関しての広い知識 ・AI / ML系のライブラリ・クラウドサービスなどの広い知識(実装しなくて済む部分と実装が必要な部分の理解) ・CRISP-DM などのデータ分析のプロセスモデルへの理解 ・ クライアント・ユーザとの対話能力 ・経営や事業上のKPIへの理解 ・実装するエンジニアのマネジメント能力 ・Pythonでの開発経験 ・Jupyter Notebookの使用経験
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募集の特徴
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会社情報

2016/05に設立

40人のメンバー

  • 3000万円以上の資金を調達済み/
  • 1億円以上の資金を調達済み/

東京都渋谷区円山町28−1 渋谷道玄坂スカイビル2F