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。 ★Point1：80万人のオープンデータ解析に挑戦！ LAPRASではWEB上のSNSデータを中心に「人」に関するデータをクロールして集め、約80万人（2017年7月時点）のデータベースを作りました。 LAPRASのアルゴリズムは、人々の経歴・Twitterのつぶやき・参加イベント情報・GitHubでのコード内容・ブログの記事のデータを解析して、その人の「退職しそうな時期」と「採用成約率が最大化する企業」を予測します。まだまだ未熟なアルゴリズムを、自然言語処理・機械学習技術を使って育ててくれる方を探しています。 ★Point2：論文や特許申請で開発したアルゴリズムを公表可能！ 業務はアルゴリズム開発とPythonによる実装がメインになりますが、LAPRASでは、開発した新しいアルゴリズムや理論を論文や特許申請・ブログ記事などによって公表していく予定です。特許申請費用等やカンファレンス出席費等は会社が負担するので、自分が考案したアルゴリズムを世に出せる機会となるはずです。思う存分チャレンジしてください。 ◎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・成約有無を用いたパラメータ学習、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） ◎開発チームの特長 ・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 ◎応募資格 ・PRMLを読んだことがある ◎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