技術を使ってプロダクトに進化をもたらしたい機械学習インターン Wanted

Wantedly, Inc.

東京

新卒・学生インターン

海外進出している

丹治信

機械学習エンジニア

ストーリーを読む

関根裕人

その他エンジニア

平和を愛するエンジニアに転職しました。大学で機械学習や遺伝的アルゴリズムといったマニアックなことを学んできましたが、人に使ってもらえるサービスに活かしていきたいです。最近Raspberry Piをいじるのが楽しいです。チェロ弾きます。【略歴】東京大学大学院で進化計算・機械学習と音楽情報処理の研究を行う。大学院修了後、東京大学知の構造化センターで研究員としてシラバスの可視化や自然言語処理の研究に携わる。2015年からWantedlyにエンジニアとして入社、2016年からWantedly Peopleの立ち上げに参加し機械学習の導入とグロース施策を行う。

なにをやっているのか

人と企業のマッチングを最大化するWantedly Visit

つながりを資産に変える、Wantedly People

“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」・現代の採用に最適化された、次世代型採用管理システム「Wantedly Hire」 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。

なぜやるのか

洒落た会議室でココロオドルミーティングを

メンバー同士フラットなコミュニケーションが可能な環境

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。

どうやっているのか

The Wantedly Values

■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。

こんなことやります

[2020/06/16 時点のお知らせ] コロナの影響も鑑みて、リモート前提でのインターンを想定しています。ただ学生の皆さまより、オフィスでの実施を強く希望されるご意見もいただいておりますので、週の半分程度をオフィスで行うことのできる環境整備を目指しております。 Wantedly People は人と人のつながりを深め資産にするアプリとしてリリースされました。名刺情報や個人の経歴、関連するニュースとそのシェアなどによるアクションから、個々人の繋がりをより強く太いものにしていくために日々改善が行われています。今回は People Data チームにてデータ分析 / 機械学習を行うインターンを募集します。現状のサービスにある課題の発見・分析 / サービスに与えるインパクト / 施策の効果測定といった仮説から検証までを考え、議論しながら進めるため、自分の力で実際のユーザーに価値を届けることができる非常に裁量の大きなインターンとなっています。 ## こんな人にオススメ - 自分でサービスを設計して実装・公開して、かつ改善までしたことがある人 - いかにより良いプロダクトが作れるかを第一に考え、機械学習にとらわれず手段を柔軟に選べる人 - プロダクトで実証実験してみたい企画がある人 (企画持ち込み、大歓迎です) - ユーザーへの価値提供のためにきちんと議論ができる人 - Wantedly People をさらによくできる自信がある人 ## 開発環境 - Python, Ruby - PostgreSQL, Redis, Elasticsearch - Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, etc.) - Docker, Kubernetes ## このインターンで特に学べること - 機械学習エンジニアの枠組みにとらわれずチャレンジする経験 - 実際のプロダクトに入る、より実践的な開発の能力 - プロダクトの新しい機能やサービスを生み出す開発に携わる経験 - プロダクトの目的から仕様を決める過程 ## 過去のインターンで一緒に取り組んだ事例 - Wantedly 上でのつながりを増やすための課題発見 / 施策立案 / 推薦モデルの作成 - つながりの価値を高めるためのデータ分析と応用先の提案 / PoC の作成 - つながりグラフを用いた業界推定と、それを用いたニュース推薦モデルの改善 - その他、やってみたい企画 / 施策をお待ちしてます！ ## インターン期間サマーインターンの受付は終了しました。 8-9月以外でも通年でインターンの受け入れを行っております。お気軽にご相談ください。原則3週間のインターンとなります。実際に書いたコードをユーザーに価値を届けてもらうためにこの期間を用意しています。 ## 選考フロー 1. エントリー 2 アンケート記入 3. 技術選考 4. 面接 5. 合否連絡 ※これまでの経験と実績を考慮して、課題を免除とさせていただく場合があります。 ## 参考資料 - ○○2vec 再考 https://speakerdeck.com/agatan/2vec-zai-kao - 機械学習とのつきあいかた https://speakerdeck.com/tan_z_tan/how-to-get-involved-with-machine-learning-at-wantedly - Improving "People You May Know" on Directed Social Graph https://speakerdeck.com/agatan/improving-people-you-may-know-on-directed-social-graph

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