今年の新卒はなかなか面白い！ 国際情報オリンピック金メダル受賞者（Rust大好き）や昨年ISUCON7予選で1日目3位枠で突破した若手メンバー（インターン時から全力でプロダクトにコミット）など、新卒2ヶ月目ですでに即戦力のメンバーと切磋琢磨できる環境です。 そんな若手とともに、画像解析・言語処理・データ分析・機械学習などを活用し、Wantedly People の基盤となる機能をさらにブラッシュアップしていきます。 （例） - 名刺の画像から書かれている文字列を取り出す(OCR) - 名刺上の文字情報が、名前・会社・電話番号・住所などのどのカテゴリなのかを98%以上の精度で当てる - 2枚の別の名刺の画像が同一の名刺であることを判定する - 色々な表記の会社名から1つの会社をあてる - 持っている人の繋がりからその人の業種・業界を当てる - 募集や記事の閲覧履歴からその人の興味・嗜好を当てる ## Wantedly Peopleチームのいいところ 【1】 確実にプロダクトに結びつくものをやる - 企業の研究との違いは3ヶ月ぐらいで実際に成果を出すことです。 ※優秀な研究者だと1年間に4本ぐらい論文を国際学会に通しているため、3ヶ月の開発は通常のスピードだと考えています - その時のプロダクトの改善に一番効きそうなものをやります。やることに強い拘りを持つのではなく、言語処理も画像処理もやっていくという方はぜひ！ 必要であればバックエンドも書いています - アイデアとかロジックを知っているだけでなく、高速に実装して試せる力が重要だと考えています。 - 研究の機械学習と違って、機械学習じゃない解決方法も模索することも多いです 【2】 一緒にやっているデザイナーやiOSエンジニアが優秀 - 作ったもの(精度が100%になることはないもの)をUI/UXの力で最大限良くしてくれる＆サービスの体感値を最大になるようプロダクト開発を行っています (例) 0.3秒ごとに四角形を検出しているが、丸がふわふわしてることでもっとずっと追跡しているように感じさせる - 取得したときに、一つ一つアニメーションをすることで下記のような体験を実現 しています どの名刺が取り込めたのかわかりやすくなる (変なものを取り込んでしまった時や、撮影のタイミングで丸が外れてしまった時などもわかりやすい) OCRなどの処理をする時間を稼いでいる (例)10枚読み込むと10枚処理せねばならず、前提として画像のアップロードに0.2秒+処理に2秒かかります。 （10枚だと0.2×10+2なので全部で4秒） これをユーザーに待たせるのは良くないと考え、それを解決するために、ベースのアニメーションに2秒、1枚めと2枚めのアニメーションの開始を0.2秒遅らせることでユーザーが処理を待ったと感じさせないようにしています 【3】 言語は自由。基本はC++, Pythonなど。他のでやったほうがいいものがあれば、APIになることができれば問題なく他の言語も使えます ※ APIになる => 入力と出力がしっかり定義できている (例) [入力: カメラ画像, 出力: 名刺の領域の4隅の点の座標]　[入力: 名刺画像, 出力: 書かれている文字情報]　[入力: 名刺から読み込んだ文字情報, 出力: 名前,会社,email等のカテゴリの情報] - タスクとしてしっかり分離されていれば、独立した言語を使ってサーバーを組むことが可能です。よって、Productionで動かすことも1日あれば別言語であっても連携できる環境です ## こんな人はぜひ - Deep Learningで、しっかり内部状態をみて、何故うまくいくのかいかないのかを分析した経験がある方 - Deep Learningばかり流行っているけど、自分はそうじゃないアルゴリズムのほうが好き・得意な方 自分の成果がすぐにプロダクトに反映されるため、やり甲斐は非常に大きいです。 まずは気軽にオフィスに遊びにきてください！