scoutyでは、退職率予測アルゴリズム・企業と候補者の最適なマッチング発見アルゴリズムのようなモデル構築・実装と、それらの技術の論文執筆/特許申請 による公表を行なうエンジニア(研究者)を募集しています。
| 業務内容 |
業務内容
- 候補者と企業のマッチングアルゴリズムの開発（返信有無・既読有無データ・成約有無を用いてパラメータ学習、など）
- スカウトメールの自動レビュー機能（修正箇所のハイライトが行われたり、実際に修正されたりする）の開発・実装
- GitHubデータなどを用いた候補者の開発能力スコアリングアルゴリズムの開発・実装
- 候補者のソーシャルデータからの現職退職率の予測アルゴリズムの開発・実装
- 候補者データのプロファイル補完（機械学習で、名前から性別国籍判定や、顔写真から年齢・性別判定など）
- 上記技術に関しての公表（ブログ・特許・論文・Slideshareなど）
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| scoutyの開発の特徴 |
scoutyの開発の特徴
- 4日に1回くらいのペースでのスピーディなリリース（バージョンアップ）
- bizサイドを含めた社員全員がエンジニア知識を持っている
- bizサイドがステージング環境で新機能テストをしてくれる
- bizサイド・顧客の声を即反映→フィードバック→即反映する開発体制
- 今正しい仮説が1週間後には全く変わっている環境での開発
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| 応募資格 |
応募資格
- コンピューターサイエンス分野での修士以上の学位
- PRMLを読んだことがある
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| 歓迎する経験・スキル |
歓迎する経験・スキル
- 自然言語処理の理論的知識・実装力
- 機械学習の理論的知識・実装力
- データ解析・統計の理論的知識・実装力
- Pythonでの開発経験
- WEB開発経験
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| 開発に使っている主なツール |
開発に使っている主なツール
- 言語: Python 3.6
- フレームワーク：Django 1.11
- DB: MySQL 5.6, DynamoDB
- バージョン管理: Git
- リポジトリ管理: GitHub
- インフラ: AWS (Route53, ELB, ECS, RDS, DynamoDB, Lambda, S3, CloudFront, CloudWatch, SES)
- サーバー監視: Mackerel
- 開発環境: Docker
- CI: Circle CI
- コミュニケーション: Slack
- タスク管理: Trello
- ドキュメント管理: esa.io
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| このどれかにピンと来る人歓迎 |
このどれかにピンと来る人歓迎
- 学問的技術を実践・実用に使って行きたい方
- 機械学習・人工知能の技術を誰でも使えるレベルに形作り、実際に顧客に使ってもらいたい方
- いつもアルゴリズムのアイディアが溢れ出てくる方
- 開発のみならず、新規機能の企画などをしたい方
- なんでも効率化したい
- ストックオプションが欲しい方・数年後に富を築きたい方
- 議論好き
- 「推測より計測」に共感できる方
- 世の中に採用のミスマッチが多すぎると感じている
- 変化する環境が好きな方
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