RoomClipには、500万枚超の住まいと暮らしに関連する実例写真が集まっており、毎月600万人を超えるユーザーさんにサービスを利用いただいています。 他のユーザーさんの日々の暮らしにおける創意工夫を参照することで、日々の暮らしで使える商品やアイディアを「発見」し、誰もが「住生活でやりたいこと」を「実現」できることを目指して日々サービスを運営しています。 また、2021年からはソーシャルコマース「RoomClipショッピング」もリリース。 SNS×ECのシナジーによる、住生活領域における新たな購買体験を提供しています。

【なぜ住領域なのか】 住生活は、日々の暮らしの中で長い時間を過ごす、日常の中心です。 しかし、「住」の領域は他人の事例を見ることが容易ではないため、自身の住生活に不満があったとしても解決行動を起こすのが非常に難しい領域でもあります。他人の事例を見ることが容易でないからこそ、RoomClipのお部屋の実例写真には大きな価値があると考えています。 競合サービスがいない状況において、お部屋の実例写真とユーザーコミュニティという強みを活かして「住領域×CGM」の市場創りにチャレンジしているのがRoomClipです。 【事業を通して提供したい価値】 「日常の創造性を応援する」というミッションのもと、RoomClipを運営しています。https://corp.roomclip.jp/philosophy RoomClipに投稿された実例写真を見ていくと、RoomClipの実例写真に出会ったり他のユーザーさんとのやりとりを通じて「自分らしい暮らしとは何かを見つけ、実際に実現した事例」を多数見ることができます。 お部屋の実例写真を投稿するユーザーさんは、インテリアデザイナーや芸術家などのプロではないいわば「普通」の人たちです。選ばれた人だけではなく、多様な人の日常の暮らしの中で創造性の支援をしていくことこそ、当社の役割だと考えています。 私たちは、「インテリアを公開する場所を作りたい」のではなく、事業通じて「誰もが住生活を自分の力で、わくわくするものに変えられる世界を創る」ことを目指して、RoomClipを運営しています。

【RoomClipのカルチャー】 大切にしている文化は、「フラットであること」と「言葉を尽くしてディスカッションをすること」です。 役割や固定観念に縛られず、ビジョンの実現に向けて一番良いやり方を考え、チャレンジできる環境があります。 【働く環境】 私たちのミッションは「日常の創造性を応援する」ことですので、「働くメンバーの暮らしに敬意を払うこと」をとても重視しています。 
ビジョンの実現に向けて最大限成果を出すことを目指して、フレックスタイム制やリモートワークを活用して柔軟かつ効率良く働くことができます。 【働くメンバー】 中途採用100％であるため、異なるバックグラウンドを持ったメンバーが在籍しています。前職での経験や自身の持つスキルを活かして活躍できる環境があります。 一緒に働くメンバーのインタビューブログはこちら！ https://www.wantedly.com/companies/RoomClip/post_articles/193229 https://www.wantedly.com/companies/RoomClip/post_articles/185129 https://www.wantedly.com/companies/RoomClip/post_articles/106784

▼RoomClipの持つデータの希少性 「300万枚」の写真は数としては決して多くはありません。ただ、「家の中の実例写真」となると、300万枚も写真を持っているプレイヤーは日本では他にいません。 誰しもが持っている「家」だからこそ、多くの人に影響を与えることができる可能性を秘めています。 ▼具体的な仕事内容 ・日々大量に投稿される「部屋の写真」と、その画像につくタグ情報などをもとに、適切なマッチングアルゴリズムの構築 ・RoomClipならではの「300万枚の家の中の実例写真と付随する大量のデータ」を使った、レコメンドエンジンの開発 ・上記をPDCAしていく上で必須となる、柔軟な開発基盤のセット（データの入出力と並列可能なバッチ処理） 参考：現在、ログデータ収集には、以下の2系統が存在しています。 - Fluentd => Kinesis => S3 => Redshift - Firebase => BigQuery => AWS Glue => S3 => Athena/Redshift ▼必須経験 ・SQLの利用経験 ・Excel、Google SpreadSheet等、表計算アプリケーションの利用経験 ・Pythonによるプロダクションコードの開発経験 ・特にPythonによるデータ分析、画像解析利用経験 ・scikit-learn、OpenCVの利用経験 ▼歓迎経験 ・深層学習（ディープラーニング）に対する知見 ・KerasなどのFWの利用経験 ・SageMakerなどのモデルデプロイ環境の利用経験 ・機械学習に関する知識、実装経験 ・統計に関する知識 ▼開発環境 ・AWS ・GCP ・Github ・Vagrant (一部 Docker) ・Ubuntu ・IDEは各人の自由 ・コミュニケーションはSlack, esa ・希望開発機器（PC、モニターなど）の支給あり