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/

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。

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

## 概要 当ポジション、Customer Reliability Engineer は LAPRAS SCOUT と LAPRAS のバックエンド(Django)のバックエンドの開発をしつつ、社内/社外向けにそのアプリケーションに関するカスタマーサポート(テクニカルサポート)をしていきます。 テクニカルサポートの業務経験は必須ではありませんが、お客さんと適切なコミュニケーションをとれる能力をもっていること、サポートコストを下げるための仕組みづくりに強く興味を持っている方が望ましいです。 ## 役割 LAPRAS SCOUT の利用顧客からの質問や、 LAPRAS の利用ユーザからの技術的な問い合わせに対応すること、また、バグの早期検出・修正により安定したプロダクトを実現し、ユーザからの信頼を高めるような仕組みづくりが主業務になります。 上記実現のために LAPRAS SCOUT, LAPRAS の開発にも携わります。これらのプロダクトはスクラムで開発しておりますが、Customer Reliability Engineer はスクラムには入らず、チームから少し離れた形で開発をしていきます。 業務内容の割合は テクニカルサポート : バックエンド開発 : 仕組みの改善 = 30 : 50 : 20 ぐらいを想定しています。 仕組みの改善とは、自分のための調査効率化ツールを作成したり、サポートに問い合わせなくてもユーザ自身で解決できるような方法を提供したり、リリース前/直後にバグ検知ができるような仕組みづくりをする等の活動を指しています。 ## 入社後3~6ヶ月で期待していること ・入社1ヶ月で開発フローの理解や社内のコミュニケーションが円滑にできるようになること ・入社3ヶ月でバックエンドに関して8割程度の機能開発タスクが1人でできるようになること ・入社6ヶ月でサービスの主要な機能の仕様を把握しており、社内/社外向けにテクニカルサポートができる水準のプロダクト知識を蓄えていること ## 詳細 より詳細な採用要件はこちらをご覧ください。 http://bit.ly/lapras_jd_cre_2020