記憶を日常にのミッションを掲げ全人類に価値を届ける企業の機械学習エンジニア

記憶は、私たち人類の知的活動の根幹を担うものです。 人が何かを認識する時や、判断する時。 新しいものを生み出す時や、誰かと交流する時も、 そこには自らの中に日々蓄積されてきた記憶という土台が必ず存在し、 大きな影響を与えています。 一方で「英単語の暗記」のように、 記憶することは苦しい活動と捉えられてしまうことが多々あります。 その苦しさは、情報が記憶しやすい形に整理されていないことや、 記憶定着までの手法や管理が個人の感覚に任されていることに原因がある、 と私たちは考えます。 その結果、記憶を無意識に遠ざけるようになってしまい、 自らの可能性を形づくる土台をも狭めてしまっているのです。 もし、記憶がだれにでも、負荷なく自然に行える活動になったなら。 新しい言語を覚えて海外で働くことも、資格をとってなりたい職業に就くことも自由にできます。 週末の過ごし方や日常の何気ない会話にすら新たな広がりが生まれることでしょう。 つまり、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢を与えてくれるもの、 それが記憶なのです。 モノグサは、“記憶をもっと容易に、より日常にすること”を使命とします。 すべての人が自らの可能性を最大限に拡げることで、 人生をより豊かに、実りあるものにするために。

◆「Monoxer」の導入状況 学校をはじめ、全国の塾・予備校5,000教室以上で導入されています！ 直近は、一般企業での導入事例も増えてきており、セールスイネーブルメントやリスキリングなど、「記憶」の新たな可能性に期待が寄せられています。グローバル展開を見据えたリサーチも進めており、全世界で400兆円以上のマーケット規模を見込んでいます。 ◆新たな価値を共に 2021年12月に、総額約18.1億円の資金調達も実施。 私たちは「記憶」という前例のないテーマに挑み、新たな価値を創造しています。 未知の領域に挑戦し続けるモノグサだから、背中を預けあえるこのメンバーだから、 得られる多くの学びと経験があります。 ◆メンバーについて Google、mixi、リクルートなどから転職した平均年齢が約31歳のメンバーで構成されています。 少人数かつ前向きなメンバーばかりなので、意思決定や開発スピードは抜群に早いです。 穏やかなメンバーが多く、ポジティブなCEOを中心に楽しい雰囲気で仕事をしています。 ◆会社の雰囲気 表彰文化や業績ランキングはありません。 本質的に取り組むべき、中長期での事業開発や、 顧客課題に真に向き合うことを尊重する組織風土だからこそ、 社内での相対比較を推進する制度がない状態でも、 熱意と使命感をもって、全メンバー自走しているのがモノグサの特徴でもあります。 会社紹介資料：https://speakerdeck.com/monoxer/monoxer-inc-hui-she-shao-jie-zi-liao モノグサブログ：https://blog.monoxer.com/

私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 当社は創業以来記憶活動のデータの蓄積を続けており、当社の最も重要な資産の一つです。モノグサの機械学習エンジニアにはデータ活用の最前線に立ち、これらのデータから記憶活動の本質を解明してMonoxerのプロダクトに接続することを期待します。 【業務内容】 ・新規案件の立ち上げ、関係者ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング ・対象となるプロセス等に関するデータの観察および分析 ・ 統計的手法の応用による解決に適し、かつステークホルダーを満足させるタスク定義 ・実データまたはシミュレーションに基づく、統計モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 ・統計モデルの動作についてのステークホルダーに対する説明、および説明可能性を高める（可視化等の）技術手法の開発・実装・検証 ・開発した統計モデルを運用するソフトウェアの開発 【プロジェクト例】 基本的には自然言語処理のタスクをお願いすることになりますが、応募者の志向性に応じてよりデータ分析の比重が大きいプロジェクト（以下のリストの3つめ・4つめなど）をお願いすることもあります。 ・プレインテキストに代表される非構造化データから記憶事項を抽出するアルゴリズムの開発 ・自然言語処理技術による教材開発プロセスの自動化 ・記憶状況を推定するモデルの開発・改善 ・契約組織の離脱予測とそれに基づく離脱抑止施策の実施 【使用言語/ツール/開発環境】 ・サーバサイド: Scala(Play), C++ ・フロントエンド: Typescript, React, Redux ・Android: Kotlin, C++ ・iOS: Swift, C++ ・インフラ：GCP ・データべース：MySQL ・コード管理: GitHub ・コミュニケーション：Slack ・BIツール：Redash ・データウェアハウス: BigQuery 【応募条件】 ■必須スキル ・モデルを構築してから実運用に投入するするまでの一連の機械学習プロジェクトを実施した経験 ・統計学・機械学習に関する知識 ・自然言語処理の経験および関心 ・継続して動作するシステムの実装および運用の経験 ・異なる専門性を持つ人たちに適切に説明する能力 ・日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当の日本語力 ■歓迎スキル ・日本語を対象とした自然言語処理の経験 ・MLOpsに関する経験 ・データエンジニアリングに関する経験 「自分の保有スキルや経歴でどのようなプロジェクトにチャレンジできるのか聞いてみたい」という方は、カジュアル面談で気軽にお話してみませんか？ まずは「話を聞きに行きたい」ボタンより、ご連絡お待ちしています。