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機械学習エンジニア
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大規模データを活用してサービスの成長にコミットする機械学習エンジニア募集！

コネヒト株式会社

機械学習エンジニア

中途

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on 2023/12/13

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大規模データを活用してサービスの成長にコミットする機械学習エンジニア募集！

コネヒト株式会社

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東京

中途

東京

中途

取締役兼Captain

エンジニア

その他エンジニア

機械学習エンジニア

伊藤翔

大学時代にFlashやProcessingを学ぶ機会があり、そこでプログラミングに興味を持ち始めソフトウェアエンジニアを目指しました。新卒で金融系のSIer、Web系の受託会社を経て、Supershipに入社し、コミュニティサービス「アンサー」やメディアサービス「nanapi」の開発に従事。その後、グループ会社であったコネヒトに出向し、ママ向けNo.1アプリ「ママリ」のAPI開発や「ママリプレミアム」の立ち上げを経験。現在はコネヒトのCTOとしてとっても頑張っています。週末はインディー開発を頑張っています。

コネヒトは技術コミュニティになくてはならない開発組織を目指すために「ス・マイル制度」をはじめました！

伊藤翔さんのストーリー

永井勝一郎

コネヒト株式会社でインフラエンジニアをやっています。(2017年5月〜) 前職は、一休.comで7年間働いていました。以前AWSさんにインタビューしてもらった記事があるのでよろしければこちらをご覧ください。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/amazon-aurora-at-mamari/ 技術を組み合わせてサービスを作っていくことが好きで、今はコンテナベースのサービス基盤作りやAWSの最新トレンドを取り入れサービスの信頼性を向上させつつ、ユーザにより良い体験を提供することをメインで行っています。また、最近では機械学習を用いたサービス改善に挑戦しています。 100%のものをというより、スピード重視で物事を進めたい傾向があります。比較的新しいものが好きなので、次々と出て来る技術を見極めながらエンドユーザや同じチームの開発者にとって快適な環境を提供出来るように日々働いてます。

野澤哲照

現在はコネヒト株式会社で機械学習エンジニアとして働いています。（2019.03〜）普段は「たかぱい」と呼ばれています。前職はSIerに勤務しており、製造業（機械、薬品、食品業界）向けの ERP パッケージの要件定義から開発、保守までを5年ほど経験していました。コネヒトは「ママリ」というママ向けコミュニティサービスを主軸としています。その中で自然言語処理を用いたコミュニティの健全化や、ママリ内で配信している記事のレコメンデーションなどに取り組んでいます。また、AWSの各種マネージドサービスを組み合わせることにより定期的な機械学習モデルの自動更新に取り組んだり、slackとAWSのマネージドサービスを組み合わせたDDL実行の自動化など、MLOps/DevOps的な取り組みも行っています。休日などは趣味でKaggleなどのデータ分析コンペに出場しています。社内に機械学習エンジニアが1人しかいないため、Kaggleなどに参加して世界中のデータサイエンティストのスキルやアイディアをキャッチアップしています。また、コンペに参加することで自分の力量を測ることもできるため、コンペ開催期間中は試行錯誤しながら楽しく（時には辛い時もありますが）分析しています。こういった素晴らしいコミュニティにお世話になっている分、自分からも有益な情報を発信して、少しでも社会に還元していければと思っています。会社・サービスともに、データの力を使ってグロースさせていくフェーズとなってきているます。ママリのサービス内に機械学習プロダクトを実装し、ユーザー体験を向上させるのはもちろんですが、データをうまく活用することでサービスを使っていただいているユーザーさんの声などを世の中に向けても発信していきたいです。

Ikenoue Yohei

【現在のお仕事】機械学習エンジニア / データサイエンティスト【AI、データ分析コンペティション参加履歴】アカウント名: ashenOne (https://signate.jp/users/38000/history) 称号: Signate Master 2019年11月「SIGNATE Weather Challenge：雲画像予測」 (時系列画像データの未来予測) 3位入賞　(参加者560名)　金メダル　解法の概要: https://signate.jp/competitions/169/discussions/3 ソースコード: https://github.com/ashenOne39/Weather_challenge 2019年11月「SIGNATE Tellus Satellite Challenge：海氷領域の検知」 (セマンティックセグメンテーション) 41位　(参加者557名)　銅メダル 2019年10月「SIGNATE AI創薬：薬物動態パラメータ予測」 (テーブルデータの回帰分析) 61位　(参加者1695名)　銅メダル

伊藤翔

取締役兼Captain

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永井勝一郎

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野澤哲照

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機械学習エンジニア

なにをやっているのか

コネヒト株式会社は「あなたの家族像が実現できる社会をつくる」をビジョンステートメント（VS）に掲げ、育児や家族を取り巻く様々な家族領域の課題解決を目指す、日本でもユニークなドメインを持つテックベンチャーです。 VS実現の先のKGIとして「希望出生数と予定出生数のGAPの解消」を目指しており、その障壁となる「経済（家計）」「育児」「健康（不妊）」「社会の雰囲気」という大きく４つの課題を主要な事業領域としています。この事業領域において、事業開発や行政・他企業との連携、社会への提言など様々な方法で、それぞれのありたい家族像が実現できる社会に向けた取り組みを進めています。主軸事業は、「ママの一歩を支える」をミッションにしたサービス、ママリです。ママリはリリースから10年を迎え、妊娠・出産・育児という生活激変の時を歩む女性たちの悩みや不安を解消し、喜びや幸せが共有されるコミュニティとしてなくてはならないものとなり、今では300万ユーザーの「家族の声」が集まるプラットフォームへと大きく成長しました。しかし、ママリに集まる家族の声を通して見えてくるのは、ママを支えるだけでは解決できない課題がたくさんある、ということ。そこで2020年、「あなたの家族像が実現できる社会をつくる」という新たなビジョンステートメントを定め、様々な取り組みを進めています。プラットフォームに集まるデータを活かしてクライアントのマーケティングを支えるtoBサービス「家族ノート」、育児関連の購買に悩める家族を支える「ママリ口コミ大賞」のほか、国勢調査と並ぶ回答数を誇る「家族に関する実態調査」の実施や、育休の質を改善するための社会への提言など様々な分野へ取り組みを広げており、収益構造についても広告 / サブスクリプション / SNSを中心とした非常に健全なポートフォリオとなりました。 2019年からはKDDIの傘下会社として、コネヒトが保有するアセットやデータ活用、KDDIが取り組むSDGs分野でのシナジーも期待されています。大企業にジョインしたスタートアップ（Joined Startup）として、スタートアップらしい自由で挑戦的な文化と大企業の強い資本力やアセットが両立する「スタートアップ第三極」の、新たな働き方も提言していきたいと考えています。

妊娠や育児の不安に寄り添う「ママリ」は新しくママになる方の３人に１人、３００万人のユーザーに利用いただくサービスへ成長。ママリに集まる家族の声を起点に、様々なサービスや事業、アライアンスや社会への提言も生まれています

いわゆる「とるだけ育休」にもなりがちな男性育休の質を改善するための冊子を制作、自治体や産院に配布し夫婦でのワークショップを促す取り組みや、教育現場への展開など社会へのアプローチも進めています

半期毎の経営戦略発表時に全社員で行う「わくわく感といけそう感ワーク」。戦略を達成した先の未来への「わくわく感」と、具体的な戦略を理解した上で現状の不安や懸念を取り除く「いけそう感」の両方を大切にしています

月に１度、コネヒトスタッフ全員が集まり様々なテーマでワークショップを実施します。ボトムアップで会社の方向性を決めていく大事な取り組みであるとともに、オンラインワーク中心になった中での従業員同士の相互理解を深める場にもなっています

組織間の垣根が低くオープンでフラット、カジュアルな雰囲気です。役職や職種関係なく「コトに向かう」スタンスが強く、社員皆で家族を学び、アクションし、「あなたの家族像が実現できる社会」の実現を目指しています

コネヒトでは、それぞれの家族像を実現するための課題を『家計の悩み』『不妊の悩み』『育児の悩み』『社会の意識』の４つに大きく分類し、事業領域に設定しています

なにをやっているのか

妊娠や育児の不安に寄り添う「ママリ」は新しくママになる方の３人に１人、３００万人のユーザーに利用いただくサービスへ成長。ママリに集まる家族の声を起点に、様々なサービスや事業、アライアンスや社会への提言も生まれています

いわゆる「とるだけ育休」にもなりがちな男性育休の質を改善するための冊子を制作、自治体や産院に配布し夫婦でのワークショップを促す取り組みや、教育現場への展開など社会へのアプローチも進めています

なぜやるのか

組織間の垣根が低くオープンでフラット、カジュアルな雰囲気です。役職や職種関係なく「コトに向かう」スタンスが強く、社員皆で家族を学び、アクションし、「あなたの家族像が実現できる社会」の実現を目指しています

コネヒトでは、それぞれの家族像を実現するための課題を『家計の悩み』『不妊の悩み』『育児の悩み』『社会の意識』の４つに大きく分類し、事業領域に設定しています

コネヒトのVSが目指すKGIである「希望出生数（＝希望する子供の数）」と「予定出生数（＝予定している子供の数）」の差は約0.4Pt近くに上ります。この差はなぜ生まれるのでしょうか。調査によれば、最も大きな課題は「子育てや教育へお金がかかりすぎる」「仕事に差し支える」等の経済的な課題を理由に挙げる世帯が7割以上に上り、続いて「これ以上育児の負担に耐えられない」等の育児課題が約3割と続きます。こういった課題は、現在は課題の当事者である家族に比較的閉じていますが、それが解決を難しくしている側面もあるのではないかと私たちは考えています。 2022年からの大きな変化として・これまでのサービス・取り組みではアプローチしきれなかった経済（お金）の課題にも事業を広げていくこと・課題の当事者だけではなく支援者も巻き込み新たな価値や体験を提供していくことを目指しています。多くの家族が集まる「ママリ」というプラットフォームを持ち、「誕生」というタッチポイントで毎年240万人との接点の可能性を保有するコネヒトだからこそ、この問題に大きく旗を立て、新たな「家族領域」というマーケットを創り上げていくことができるのではないかと考えています。

どうやっているのか

半期毎の経営戦略発表時に全社員で行う「わくわく感といけそう感ワーク」。戦略を達成した先の未来への「わくわく感」と、具体的な戦略を理解した上で現状の不安や懸念を取り除く「いけそう感」の両方を大切にしています

月に１度、コネヒトスタッフ全員が集まり様々なテーマでワークショップを実施します。ボトムアップで会社の方向性を決めていく大事な取り組みであるとともに、オンラインワーク中心になった中での従業員同士の相互理解を深める場にもなっています

【MISSION／VISION／VALUEについて】コネヒトは、さまざまなバックグラウンドを持つ人が働く多様性のある会社ですが、共通して大切にしているMISSION/VISION/VALUEがあります。 ●VISION● あなたの家族像が実現できる社会をつくる ●MISSION● 人の生活になくてはならないものをつくる ●VALUE● 肯定からはじめよう　Affirm&Follow 驚かせよう　Surprise

こんなことやります

コネヒトでは、「あなたの家族像が実現できる社会をつくる」ために一緒に事業を支えてくださる機械学習エンジニアを募集中です！コネヒトは、2025年までに達成したい中期ビジョンを「あなたの家族像を実現できる社会をつくる」と定め、人生に大きな影響を与える「家族」を取りまく様々な課題の解決をめざす、日本の中でもユニークなドメインを持つ会社です。 KDDI傘下となった2019年より第二創業期を迎え、現在は「ママ」を対象とした事業「ママリ」の幅を広げながら、同時に「家族」を対象とした新規事業の立ち上げフェーズに進んでいます。＜こんなことやります＞ママ向けNo.1アプリのデータを用いて、データ分析・機械学習を活用しサービスの成長・課題解決にコミットします。モデリングをするだけではなく、課題設定から始まり、APIの開発・デプロイ、A/Bテスト（効果測定）といった一連のフローを責務としています。例：自然言語処理を用いたMLプロダクトの立案・開発コミュニティの自動検閲 QA/記事/動画の推薦・パーソナライズシステムの開発検索システムの改善データ分析・効果測定・レポーティング投稿データを元にした時事問題に対するユーザーの思考・行動のレポーティング PdMを巻き込んだ施策提案とA/Bテストの実施＜募集背景＞ Connehito Tech Vision（https://tech-vision.connehito.com/）の戦略に「to1 AI」（https://tech-vision.connehito.com/strategy/one-to-one-ai.html）というものがあります。このように、会社としても今後機械学習分野に投資する意思があり、複数の機械学習プロダクトを実装していきたいという想いはあるものの、機械学習チームとしてはまだまだ少人数なこともあり、やりたいことに優先順位をつけて開発を進めています。チームを拡大することで、機械学習プロダクトを使ったUI/UXの向上やTrust and Safetyなコミュニティ開発など、今まで以上に事業貢献を意識した取り組みを実施していきたいと考えています。その中で、何に取り組んでいくのがベストなのかをチーム内外のメンバーとディスカッションし、最適なタスク・アーキテクチャ・モデルを選択できる仲間を探しています。機械学習などのデータ解析手法を主軸とし、会社・サービスを成長させていきたい方は是非お話を聞きに来てください！＜業務内容＞・機械学習モデルの開発・APIの開発　*Pythonによる機械学習モデリングやサービスに組み込むためのAPI開発を行います。・機械学習基盤の構築（MLOps）　*AWSのマネージドサービスを用いて機械学習基盤の構築を行います。現在はECS, Glue, SageMaker, StepFunctionsなどを用いていますが、変化を恐れずに新しい技術を試しながら、よりよいアーキテクチャを採用していきたいと考えています。・データドリブンなプロダクト提案や改善　*BigQueryやRedash、Jupyterでのデータ分析と分析結果によるプロダクト提案や改善等を行います。また、業務で得た知見をブログや登壇を通して外部に公開することを是とする文化があるため、課外活動も積極的に行っています。アウトプットや過去の取り組み事例に関しては下記をご参照ください。 ▼機械学習関連の開発者ブログ https://tech.connehito.com/archive/category/ML ＜開発環境＞言語：Python インフラ・機械学習基盤：AWS (ECS, Glue, SageMaker, StepFunctions, etc.) ツール：Docker 分析：BigQuery, Redash, Jupyter その他：GitHub ＜必須条件＞・ライフイベント・ライフスタイルの課題解決をするサービスへの興味関心・SQL・Python等を用いたデータ分析・モデリングの経験・Python等を利用した機械学習プロダクトの設計・開発・運用経験・パブリッククラウド環境(AWS, GCP)の使用経験＜歓迎条件＞・自然言語処理の理論的知識・実装力・推薦システムの理論的知識・実装力・Kaggle等の分析コンペティションでの入賞経験・Dockerなどのコンテナ技術での開発経験・検索システム（ElasticsearchやOpenSearch）の開発・運用経験

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