約1,000万件（2022年4月現在）の求人掲載件数を誇る日本最大級の求人検索エンジン「スタンバイ」の開発・運営を手掛けています。 求職者が職種や勤務地といった条件やキーワードを指定することで、著名な求人サイト・企業サイト・ハローワークなどに掲載されている求人情報を、一括で検索できるサービスです。 ユーザーが求めているものは何かを徹底的に考え、自社で検索エンジンをつくっています。検索品質を高め、いかに鮮度の高い求人を提供するかがカギとなるため、技術力がそのまま事業成長に直結するProduct Drivenな事業と言えます。 サービスページ：https://jp.stanby.com/

スタンバイは、これから日本が直面するであろう「労働力不足」という大きな社会課題の解決を見据えています。 少子高齢化社会により労働人口が減少していく今、「生産性の向上」が必要であり、そのためのプラットフォームを創り上げていきたいと考えております。 その実現のためには働くすべての人が正当な評価を受け、より良い働き方の選択肢と可能性を増やすことが必要だと考えており、これらをスタンバイを通して実現していきたいと思っています。 私たちが目指す世界は「はたらく」在り方そのものをアップデートするものなので、1〜2年で完成するような事業ではありません。5年、10年かけてじっくりと実現に向けて取り組んでいくスケールのものだと考えています。 そのための第一歩として、まずは ・求職者にとって集約的・一元的に求人情報を探せること ・企業にとってより安価かつ効率的に人材を確保できること を確実に実現していきたいと思っています。 テクノロジーの力を通じて、様々な働き方を尊重、支援し、人々のより良い仕事探しを提案します。

＜開発体制について＞ “Product Driven” を掲げ、プロダクトロードマップの実行に責任を持って開発に取り組んでいます。 プロダクトロードマップを達成するための各テーマ毎にグループを作成し、役割・責任・権限を明確化しています。それぞれがミッションや目標を定義し、チームメンバーが一丸となり目標に向かって取り組んでいます。 各グループは以下の役割を持つメンバーが協働し、運営を行います。 ・Manager：グループ運営に責任を持つ ・Product Owner：各テーマの実現に責任を持つ ・Tech Lead：各テーマにおける開発手法や技術要素に対する責任を持つ 開発プロセスは各グループで最適な手法を追求することを推奨しています。現在は多くのチームがScrumを取り入れ開発を行っています。 〈プロダクト開発組織 行動指針「START」〉 - Scientific（科学的） 数字をビジネス、プロダクトの共通言語として、すべての事象や方針決定においてできる限り数字の裏付けをもとに実施され、評価され議論が行われる - Technological（技術的） あらゆる課題解決において技術的解決を最優先に考え、実施、または、技術的課題解決の未来のためのソリューションを提供する - Ambitious（野心的） グロースハック環境が整備され、常に野心的な戦略や目標に向かって挑戦し続ける - Relevant（自分ごと化） ビジネス、技術の専門家としてプロダクトの成長を考え、ユーザにとってより最適なソリューションを提案し続ける - Transactive memory（知恵最大化） 個々の専門性をリスペクトし、協力し合い、議論し、より最適な結果を導き出す 私たちはこの行動指針に則り、当社のミッション『UPDATE WORKSTYLES』をプロダクトによって実現します。 ＜Stanby Tech Blog＞ https://techblog.stanby.co.jp/ ＜働く環境＞ ・フレックス制を導入（コアタイム12:00-15:00） ・MacBookPro／モニター支給（エンジニア、デザイナー） ・フリードリンク／ドリンク補助 ・オフィスコンビニ　など ＜就業環境＞ 全オフィス原則禁煙となっております。

「スタンバイ」の機械学習エンジニアとして、データを活用したプロダクト開発/事業支援をお任せします。 弊社ミッションである「UPDATE WORKSTYLES」実現に向けた課題特定から、データを活用した課題解決まで、幅広く業務を担当いただきます。 ＜業務一例＞ ・求人票検索結果のランキング改善 ・自然言語処理を用いた検索クエリに対するクラスタリング ・自然言語処理を用いた求人票に対するクラスタリング ・求人票のレコメンデーション ・広告のクリック率・コンバージョン率の予測 ・自然言語処理を用いた違反求人の検出 ・オンラインテストの結果分析 ・求人・検索ログのクラスタ分析 ＜得られる経験＞ ・仮説立案から実装・検証まで一気通貫で携わる事が出来ます。 ・数千万の求人票の解析などのビッグデータを活用できます。 ・広告のクリック率予測（回帰問題）、検索クエリのクラスタリング（分類問題）、検索結果のランキング、求人票に付与される画像の解析など幅広いデータサイエンス分野に携わる事が出来ます。 【開発環境】 サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Flink, Akka フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Jest, Cypress, Storybook クラウドサービス：AWS（ECS, EKS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache） 仮想化基盤：Docker, Kubernetes 検索：Elasticsearch, Solr 分析基盤：fluentd, AWS(Glue, Athena, CDK), Airflow, BigQuery, Google Data Studio, Redash プロビジョニング：Terraform, Ansible 監視：DataDog, Kibana ミドルウェア：nginx, MySQL, ClickHouse その他使用言語：Python, Go, Rust 開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot 【期待するご経験】 ・機械学習・自然言語処理に関する専門知識 ・Python等を使用した分析・モデル作成・可視化の実務経験 【歓迎するご経験】 ・コンピュータサイエンス、工学、数学、物理の修士号および博士号 ・国際会議などの論文投稿経験 ・機械学習、自然言語処理を用いた機能やサービスの開発、運用経験 ・Elasticsearch、Solr等の検索ミドルウェアを活用したサービスの開発、運用経験 ・AWS, GCP, Azure などのクラウドプラットフォーム上での開発、運用経験 ・JVM系言語(Scala、Java、Kotlin)での開発経験 【求める人物像】 ・事業・ビジネスを理解して業務を遂行できる方 ・システムへの組み込みも含めて課題解決できる方