ウォンテッドリーは、『シゴトでココロオドルひとをふやす』ために、はたらくすべての人が共感を通じて「であい」「つながり」「つながりを深める」ためのビジネスSNS「Wantedly」を提供しています。 目下の目標は全世界1000万人のユーザーにWantedlyを使っていただくこと。 そのため海外展開にも積極的に取り組んでおり、シンガポール、香港に拠点を構えています。

僕たちのミッションは「シゴトでココロオドルひとをふやす」こと。 そもそも、シゴトでココロオドルとはどのような状態なのか。 それは、没頭することにより成果を出し、成果によって成長を継続的に感じている状態だと僕たちは考えています。 そうしたシゴトを生み出す企業や人との出会いを生み出し、1人でも多くの人がワクワクしたり、熱中してシゴトと向き合えるような世界を作っていき、Wantedlyが「すべての働く人にとってのインフラ」となるような世界を目指しています。

■目指すプロダクト 解決したい課題に対してユーザーが最短距離でアプローチできる一方、裏では技術的に難しい挑戦をしたり、UIを徹底的に考え抜くことで、シンプルで直感的に使えるプロダクトを目指しています。 ■目指すチーム 「プロダクト」中心の会社であるために、プロダクトを改善していける「作る人」に、意思決定権や裁量があるチームです。

データサイエンティストとデータエンジニアがメインで所属している Matching Squad では、Wantedly Visit における推薦システム全般に責任を持っています。つまり、「ユーザにどのコンテンツを提示するか」という、マッチングにとって非常に重要な役割を担うポジションです。 ■これまでの取り組み Matching Squad では過去に機械学習を活用し、 ユーザごとに最適化されたコンテンツ推薦を導入してきました。合わせて継続的な改善を実現するための推薦基盤の刷新を行っています。 これにより企業やユーザの性質の変化といったプロダクトの状況に素早く対応できるような仕組みを作ってきました。 このような多くの Project に取り組んだ結果、マッチングに相関する指標を向上させることができていると考えています。 ■これから何をやっていきたいか 現在はプロダクトの主要な箇所に機械学習によるコンテンツ推薦を導入し切り、 改善のための土台が整えられた状態です。 今後は、 複雑な関係にあるユーザと募集のマッチングを根本的に解決していくため、 今までの取り組みから一段とチャレンジングな課題に取り組んでいく予定です。 ■過去事例 : ユーザが選択した「興味」に基づく推薦 過去の Wantedly Visit では「職種」のフィルタリングを使って募集を探すことが主でしたが 「自分の職種を定義できない人」や「職種以外の軸で仕事を探したい人」もいました。 そこで、より多くの人が登録直後に興味のひく募集と出会えるようにするため、オンボーディングで興味があるキーワードを選択頂き、その情報を元に募集を推薦する新しい体験を導入しました。　 ■仕事の取り組み方 Wantedlyのデータサイエンティストは、目の前のモデリングだけではなくプロダクト全体のことを意識して行動しています。 常に「ユーザにとって本当に良い推薦とは何か？」を第一に考えることで現状のシステムに課題を発見し、ビジネスインパクトやユーザへの影響を踏まえて問題設定を行います。さらに、実サービスに落とし込むことを考慮した上で統計学的手法や機械学習などのツールを駆使してその問題を解決することで、一歩ずつより良い推薦システムへと近づけていっています。 PoCを繰り返すのではなく、実際にユーザーに価値を届けるための取り組みを行なっています。 ■ポジションの魅力 - 機械学習の社会実装ができる - プロダクトやユーザ体験が良くなっていくことを実感することができる - プロダクトの抱える特に大きな課題に対して取り組むことができる - UI / UX を含めた開発に取り組むことができる - リリースに関するタスクの効率化や生産性の高い開発環境がデータエンジニアによって実現されているので、本質的な部分に集中して取り組むことができる ■社内勉強会の取り組み 社内有志で行われている勉強会では、隔週で輪講会と勉強会を開催しています。 外部からの参加者もおり、参加者は一つ以上発表し、全員で知見を貯めることを目的としています。 https://github.com/wantedly/machine-learning-round-table ■開発環境・技術領域 - 言語 Python, R, Go, Ruby - ツール等 BigQuery, Jupyter Notebook, ElasticSearch - 情報検索, 統計学, 機械学習, 自然言語処理, 画像処理 ■こんな人はぜひ - どうすればプロダクトが成長するのかを考えることに意欲的であり、実際に手を動かすことができる - 最低限の機械学習・データサイエンスの知識を有する - 実際にある程度の規模のデータを触った経験を有する - 物事を論理的に考えることができる - Python や SQL を利用した集計及び可視化によって、データ分析の結果を人に伝えることができる ■こんな人がいたらぜひ会いたい！ - 数学的な能力が高い - 抽象的な問題にも自分で考えて取り組むことができる（知らない領域のことでも、必要な知識や情報を自分で調べることができる） こんな Matching squad で理想のマッチングを実現する推薦システムを実現するための取り組みに興味を持っていただけたら、カジュアル面談のほか、まずは勉強会に参加してみるという方も大歓迎です。 ぜひお待ちしています！