サイボウズはチームワークを生み出す情報共有ツール「グループウェア」のメーカーです。製品の企画・開発から販売、運用・サポートまで自社で一貫してサービスを提供しています。 私たちはインフラからアプリケーションまで自社で開発・提供できる高い技術力によって、これからも「チームワーク」に最適なコラボレーションサービスを生み出していきます。 ◎グループウェアとは？ チーム内の情報を共有することでコミュニケーションを活性化し、共有業務の効率化を支援するコラボレーションサービスです。スケジュール管理、ファイル共有、電子会議などの機能があり、今まではホワイトボートや印刷物もしくは電子メールのやり取りのみで行っていた情報の伝達や交換が、グループウェアで効率的かつ効果的に実現できます。

サイボウズのミッションは、世界中の様々な組織のチームワークを向上させることです。情報共有やコミュニケーションの円滑化、個人の学習や満足度を向上を支援するグループウェアを開発し、今まで900万人以上のチームワーク向上に貢献してきました。これからも世界中のチームワーク向上に貢献していきます。

■チームワークに自信あり 「チームワークあふれる社会を創る」を理念として掲げている私たちだからこそ、チームワークについてはどこよりも考え、力を入れています。勉強会や社内イベントは毎日のように開催されており、部門を超えたコミュニケーションは当たり前。グループウェアを活用して常に情報を共有し、業務を属人化させないようにするなど、１人で仕事をこなすのではなく、それぞれの強みと個性を活かしてチームの力でより大きな成果を上げることにこだわるのがサイボウズの特徴です。制度・風土を改善し続けていることもあり、働きがいのある会社ランキングでは上位でランクインしています。 ■離職率28％→4％を実現した、長く働きやすい仕組み 2005年に離職率が28％になった反省から制度を改善し、2018年には離職率が4％程度になりました。性別や国籍を問わず様々なメンバーが増えたことも成果の一つです。現在も社員で話し合いながら制度の改善に取り組んでいます。 １）働き方宣言制度 ライフステージの変化に合わせて働き方を選択できる制度です。育児、介護に限らず通学や副業など個人の事情に応じて、勤務時間や場所を宣言します。2018年4月より、時間と場所で区切られた9分類から選ぶ従来の選択型人事制度は廃止し、週4日勤務/10:00出社、出張可能など一人ひとりが「自身の働き方」を自由に記述するスタイルで宣言し、実行しています。 ２）ウルトラワーク 図書館やカフェで仕事をしたり、育児やプライベートの都合に合わせて自宅で働く社員も。働きやすさと生産性向上の両立を目指しています。 3）育自分休暇 一度会社を退職しても、復帰できる制度。転職や留学等、環境を変えて自分を成長させるために退職する人が対象です。最長６年間は復帰可能。 4）副（複）業許可 社員が自分らしく働き、経済的にも精神的にも自立できるようにという観点から、2012年から副（複）業を可能としています。 参考：サイボウズ式 副業禁止」を禁止しよう https://cybozushiki.cybozu.co.jp/articles/m001149.html

サイボウズでは国内では最大級の企業向けクラウドサービス cybozu.com を提供しています。 cybozu.com では2017年時点で1日に約20億行(800GB)のログが出力されますが、 サービスの安定運用のためには、この大量のログを取りこぼすことなく収集・保存するためのログ収集基盤が必要となります。 また、サービスは日々成長しログの量も増加しているため、ログ収集基盤はスケーラブルなアーキテクチャでなければなりません。 これまで Kafka や Hadoop を利用したログ収集基盤の開発をおこなってきました。 詳しくはこちらのスライドをご覧ください。 https://www.slideshare.net/ShinyaUeoka/ss-78228751 今後は収集したログを有効活用するためのログ分析基盤の開発を予定しています。 これにより、アクセスログからユーザの行動を分析してサービスの改善に役立てたり、 リアルタイムなエラー検知をおこなって、よりサービスを安定して稼働できるようになることを期待しています。 スケーラブルなアーキテクチャや耐障害性の高いシステムの開発・運用に興味がある方、 大量のログを分析するシステムを開発してみたい方、一緒に働いてみませんか？ ▼業務内容 * ログ収集基盤の運用・改善 * Spark などを利用したログ分析基盤の開発・運用 ▼必要な経験/スキル * Java, Go, Python のいずれかの豊富な経験 * 分散処理技術に対する理解 ▼あると望ましい経験/スキル * Hadoop, HBase, Kafka, Elasticsearch などの構築・運用経験 * Spark などのストリーム処理システムの構築・運用経験 * Graylog, Redash, Kibana などの可視化ツールの構築・運用経験, 利用経験