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

LAPRASおよびLAPRAS SCOUTのバックエンド(Django)開発、およびフロントエンド(Vue.js)開発も行っていただきます。 DjangoやVue.jsの業務経験は必須ではなく、入社後にキャッチアップいただく形で問題ありません。 特に設計に関心があり、変化に強いソフトウェアを作ることに情熱を持っている方を求めています。 【募集背景】 ー 日常的に技術的な負債を返済していけるチームに ー LAPRASとLAPRAS SCOUTは、現在フルタイムのエンジニア11名体制で開発をしていますが、ユーザーの増加に伴いさらなる開発が必要な状況になりました。 新しいメンバーに入っていただくことで開発リソースに余裕を持たせ、今まで手を付けられていなかったカイゼンや、将来の変更に耐えうる設計を模索したりなど、緊急ではないが重要な活動にチームとして取り組みます。日常的に技術的な負債を返済していけるチームを作り、規模を拡大してもスピードや品質を失わない構造を手に入れたいと考えています。 【本ポジションの役割】 LAPRAS SCOUTとLAPRAS のスクラム開発チームに開発者として参加します。 このスクラムチームではプロダクトに関わる開発機能をすべて備えているため、Webアプリケーション開発に加えて、Terraform や Kubernetes を使用したインフラの整備や、Chromeの拡張機能である LAPRAS SCOUT Extension の開発も、双方相談の上担っていただく可能性があります。 まずはアプリケーション開発を中心に行うことを想定しており、そこで十分にパフォーマンスを発揮できるようになったのち担当領域を広めていくことを期待しています。 現在のチーム全体の開発内容の割合は概ね、フロントエンド：バックエンド : その他 = 30 : 60 : 10程度です。 スクラムチームの開発者としてはバックエンド、フロントエンド両方を担当いただきつつ、技術的課題の解決や生産性向上のための施策の打ち所などの守備範囲として、主にバックエンドを担当いただきます。 一通り業務に慣れて頂いた後、保守性や安全性を考慮した設計やパフォーマンスチューニングなど、技術面の課題解決における活躍を期待しています。 【現状の技術的課題】 直近認識しているバックエンドの技術的な課題は以下のようなものがあります。 データの基盤はこれまでLAPRAS SCOUT側が担ってきましたが、双方のサービスが伸びてきていることから今後のビジネス要求への対応に向けてシステムの構造もそれに耐えうるものを構築したいと考えています。 最終的には各サービスのビジネス領域や法的な観点によってシステムを分割し、それぞれが独立して変更しながら協調動作できるようなアーキテクチャを目指します。一緒に進めていただきたい取り組みとして具体的には以下のようなことを検討しています。 ・現在LAPRAS SCOUT上に構築されている個人情報データ基盤をマイクロサービスとして切り出す ・分割したサービス同士で連携できるようにシステムを変更していく（リファクタリング） ・分割と連携の完了後、これまで対応がむずかしかったり根本的な解決ができていなかったビジネスやセキュリティなどの要件に対応していく 【入社後1〜6ヶ月で期待していること】 * 入社1ヶ月で開発フローを理解しペアプロやモブプロを通して既存システムの知識を覚えながら開発タスクが進められるようになること * 入社3ヶ月でサービスの機能や構成を把握しており、全体の7割程度の機能開発タスクを1人でできるようになること * 入社6ヶ月でシステムの全体的な仕様を把握し、アーキテクチャの設計、見直しについて主体的に取り組みができ、運用面での改善やより効率的な開発環境の提案などができること 【開発環境一覧】 Python 3.7 Django 3.1 Vue.js 2.6 MySQL 8.0 PostgreSQL 11.1 JavaScript, TypeScript (新しいプロジェクトはTS) AWS (EKS, RDS, Aurora, SQS, DynamoDB, Workmail 等) Docker GitHub ZenHub CircleCI Sider Google Drive esa.io Slack Google Docs, SpreadSheet