”究極の適材適所により、シゴトでココロオドルひとをふやす” ウォンテッドリーは、究極の適材適所を通じて、あらゆる人がシゴトに没頭し成果を上げ、その結果成長を実感できるような「はたらくすべての人のインフラ」を構築しています。 私たちは「シゴトでココロオドル」瞬間とは「シゴトに没頭し成果を上げ、その結果成長を実感できる状態」瞬間と定義しています。 その没頭状態に入るには、内なるモチベーションを産み出す3要素が重要と考えています。 ・自律：バリュー（行動指針）を理解していて、自分で意思決定しながらゴールへ向かっている状態 ・共感：ミッションを有意義なものであり、その達成が自分の使命と感じられる状態 ・挑戦：簡単/困難すぎないハードルを持ち、成長を実感しながらフロー状態で取り組んでいる状態 この要素に基づき、下記のプロダクトを開発しています。 ・「共感」を軸にした運命の出会いを創出する会社訪問アプリ「Wantedly Visit」 ・働き手同士のつながりを深めるつながり管理アプリ「Wantedly People」 2020年より従業員の定着・活躍を支援すべく提供開始したEngagement Suite ・新しい福利厚生「Perk」 ・モチベーション・マネジメント「Pulse」 ・社内報「Story」 目下の目標は全世界1000万人のユーザーにWantedlyを使っていただくこと。 そのため海外展開にも積極的に取り組んでおり、シンガポールに拠点を構えています。

私たちのミッションは「シゴトでココロオドルひとをふやす」こと。 そもそも、シゴトでココロオドルとはどのような状態なのか。 それは、没頭することにより成果を出し、成果によって成長を継続的に感じている状態だと僕たちは考えています。 そうしたシゴトを生み出す企業や人との出会いを生み出し、1人でも多くの人がワクワクしたり、熱中してシゴトと向き合えるような世界を作っていき、Wantedlyが「すべての働く人にとってのインフラ」となるような世界を目指しています。

■行動指針 「最短距離の最大社会的インパクト」 これは、できるだけ短い時間・少ない工数で、できるだけ社会的に意味のある大きな影響を与えていくことを意味しています。 ■目指すプロダクト 解決したい課題に対してユーザーが最短距離でアプローチできる一方、裏では技術的に難しい挑戦をしたり、UIを徹底的に考え抜くことで、シンプルで直感的に使えるプロダクトを目指しています。 ■目指すビジネスモデル 「少数の人だけに向けた高単価なビジネス」ではなく、「リーズナブルで効果があるプロダクトをより多くの人に使ってもらう」ビジネスモデルです。 ■目指すチーム 「プロダクト」中心の会社であるために、プロダクトを改善していける「作る人」に、意思決定権や裁量があるチームです。

私たち Matching squad は Wantedly Visit における 推薦システム全般に責任を持っています。つまり、「ユーザにどのコンテンツを提示するか」という、マッチングにとって非常に重要な役割を担うポジションです。 シゴトでココロオドル人を増やすための理想のマッチングを実現する推薦システムを共に創っていただけるデータサイエンティストを探しています。 ## Matching squad について 推薦システムの改善に本腰を入れるためチームとして発足してから 約3年が経過しました。これまで、ユーザに提示するランキングの Personalizing や、機械学習の導入、継続的な改善を実現するための推薦基盤の刷新など様々なプロジェクトに取り組んできました。 その甲斐あって、私たちが追っている様々なマッチングに相関する指標は大きく改善してきており、世の中に大きなインパクトを与えてきたと自負しております。 一方で、少数精鋭とは言え少ないメンバーでできることにも限界があり、まだまだ改善する余地のある箇所は非常に多い状態です。 一人でも多くのユーザーに対して新しい出会いを創造するマッチングを、一緒に追い求めていける仲間を探しています。 ## Matching squad におけるデータサイエンティストとは Wantedlyでは、目の前のモデリングだけではなく、プロダクト全体のことを意識して行動していく人を求めています。 常に「ユーザにとって本当に良い推薦とは何か？」を第一に考えることで現状のシステムに課題を発見し、ビジネスインパクトやユーザへの影響を踏まえて問題設定を行います。 さらに、実サービスに落とし込むことを考慮した上で統計学的手法や機械学習などのツールを駆使してその問題を解決することで、一歩ずつより良い推薦システムへと近づけていっています。 ## 社内勉強会 社内有志で行われている勉強会では、最新の論文のキャッチアップであったり、最近気になっている技術やニュースなどの共有などが積極的に行われています。 https://github.com/wantedly/machine-learning-round-table こんな Matching squad で理想のマッチングを実現する推薦システムを実現するためにデータサイエンティストとして一緒に働いてみませんか？興味を持っていただけたらぜひ話を聞きに来てください。 ## 開発環境 言語 Python, R, Go, Ruby ツール等 BigQuery, Jupyter Notebook, ElasticSearch ## 技術領域 情報検索, 統計学, 機械学習, 自然言語処理, 画像処理