株式会社LIFULL

AI戦略室
 機械学習エンジニア・データサイエンティスト への自己推薦

  • シェア
  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • tweet
この自己推薦の枠は、現在、自己推薦を受け付けておりません。
この課題に対する想定年収
790万円

※ 想定年収が少し高いくらいで大丈夫。転職ドラフトで転職を決めた方は年収を平均して約150万円上げています。
※ この金額は、この課題を解決できる人を想定した年収です。上限でも下限でもありません。
※ 自己推薦が企業に OK されると、あなたに対する年収と詳細条件が提示されます。
※ 提示年収と内定年収には「90% x 90% ルール」が適用されます。詳しくは こちら を参照してください。

チームの課題

課題に基づく、あなたに力を貸してもらいたい仕事

「LIFULL HOME'S(ライフル ホームズ)」の大量のユーザデータ、不動産データを扱う事が出来ます。
既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境で機械学習関連技術を用いて未来を造っていきます。

また、社外の同分野で著名な方々とも協業させていただいています。
・矢野 和夫氏(AI戦略室エグゼクティブフェロー)
・鹿内 学氏(AI戦略室データサイエンスパートナー)
・清田 陽司氏(AI戦略室首席研究員)

彼らとも協力し住生活を革新していきます。

課題

このAI戦略室には10数名のAI関連エンジニアが集まる組織です。
社長直下に配置されたこの組織をさらに拡大し更に加速していく必要があります。

技術発展が著しい機械学習関連の技術・知識をキャッチアップし、
LIFULL HOME'Sを中心に「住生活の革新」に向けて、
以下のデータサイエンスでの4つの見える化に取り組んで行きます。
1. 物件情報(スペック情報)
2. 物件価値の透明性(価格相場、価格査定)
3. 住宅・不動産性能評価
4. 不動産会社やスタッフの評価

これらを加速させていくのに優秀なエンジニアが必要です。
・機械学習技術に興味があり取り組まれている方
・積極的に新技術をインプットして、課題解決できる方
・チャレンジ精神がある方

ぜひ一緒にこの課題に取り組んでいきましょう!よろしくお願いします。

課題を説明する人

嶋村 昌義
略歴・現在の担当内容

■現在
 ・AI戦略室 データサイエンスグループ長

■略歴
 ・博士(工学)取得
 ・国立大学 産学官連携研究員/特任助教 通算約6年間
 ・ソフトウェア受託開発会社 研究開発エンジニア/プロジェクトリーダ 通算約5年間
 ・その後、LIFULLに惚れ込み、現在に至る

アピールコメント

LIFULLの「あらゆるLIFEを、FULLに。」というビジョンを是非一緒に実現しましょう!

チームについて

チームのプロダクト

プロダクトについて

LIFULL HOME'Sは、皆様が最上の住まいに出逢えるよう、最大の不動産・住宅情報と、最良の情報品質、最適な手法によって住まい探しをお手伝いする、不動産・住宅情報の総合サービスです。
PC、SP、Tabletなど様々なデバイスで展開しています。
LIFULL HOME'Sを進化させるべく物件情報のレコメンドや物件関連画像情報の不整合自動検出など、様々な部分でデータサイエンスや機械学習を用いています。

このプロダクトの分野
  • 不動産・インテリア
  • 広告
  • その他
  • プロダクトによって実現したい世界

    **AIで住み替えの次の体験を探求する**

    まず、不動産業界において、大きな課題として「情報の非対称性」が未だあります。
    その大きな課題を解決するためデータサイエンスで変革を目指します。

    データサイエンスでの4つの見える化
    1. 物件情報(スペック情報)
    1. 物件価値の透明性(価格相場、価格査定)
    1. 住宅・不動産性能評価
    1. 不動産会社やスタッフの評価

    チームの文化や特徴

    データサイエンス領域とエンジニアリング領域で仕事を分担し、連携して一つのものを作り上げています。

    このチームが扱う、主要な言語・フレームワーク

    Python、Ruby

    このチームが扱う、その他主要でない言語・フレームワーク

    チームの規模

    20人以下

    チームにおけるエンジニア比率

    81%以上

    懇親会や飲み会の頻度

    月に1-2回程度

    その他備考

    未入力

    このチームで恒常的に行われている開発文化

    このチームで自動化できている項目

    このチームに導入し、運用されているツール

    テストを書いているかどうか

    書く必要がない・または少ないプロダクトだ
    全く書けていない
    書く文化がまだ浸透しておらず、必要な分は書けていない
    書く文化は浸透しているが、まだ必要な分は書けていない
    必要な分は書けている

    ライブラリなどを更新しているかどうか

    定期的に更新する必要がない・または低いプロダクトだ
    ほとんど更新していない
    不定期だが更新している
    期間を決めて定期的に更新している
    期間を決めて定期的に自動で更新している

    チーム内のエンジニアの発言力

    エンジニアの意見が通りづらい
    どちらかといえばエンジニアの意見が通りづらい
    職種による差はない
    どちらかといえばエンジニアの意見が尊重されやすい
    エンジニアの意見が尊重されやすい

    スケジュール調整のしやすさ

    納期や仕様が優先されやすく、エンジニアの裁量では調整しづらい
    どちらかといえばエンジニアの裁量で調整しづらい
    どちらともいえない
    どちらかといえばエンジニアの裁量で調整しやすい
    納期や仕様をエンジニアの裁量で調整しやすい

    プロダクトの内容を決める人

    主にエンジニア以外が考えて決める
    どちらかといえばエンジニア以外が考えて決めることが多い
    どちらともいえない、または職種間の差はない
    どちらかといえばエンジニアが考えて決めることが多い
    主にエンジニアが考えて決める

    チーム内の職種間の協力体制

    各職種のリーダーへ話を通したり規則がある等で協力しづらい
    どちらかといえば協力しづらい
    どちらともいえない
    どちらかといえば協力しやすい
    職種間の風通しもよくいつでもカジュアルに相談しあえるなど協力しやすい

    チームの方針決定をする人

    会社が大まかな方針を考えており、ほぼトップダウンで決まる
    会社が大まかな方針を考えているが、チームも一定の範囲内で決定に関わる
    どちらともいえない
    チームが主体的に考えて決めるが、会社の方針に左右される面もある
    チームが主体的に考えて決めており、会社はあまり個々のプロダクト方針にかかわらない

    長期的価値の優先度

    短期的な売上を重視せざるを得ない状態である
    どちらかといえば短期的な売上が重視されている
    どちらともいえない
    どちらかといえば長期的なユーザ価値を重視できている
    長期的なユーザ価値が重視できている

    労働条件や会社について

    会社の文化

    雇用形態

    正社員

    勤務地

    〒102-0083 東京都千代田区麹町1-4-4 地下鉄半蔵門線 半蔵門駅 3b出口より徒歩2分 地下鉄有楽町線 麹町駅3出口より徒歩6分

    勤務時間

    専門業務型裁量労働制 ※10:00に出社する社員が多いです ※全社平均残業時間:月12.15時間(2018年3月期)

    休日・休暇

    完全週休2日制、祝日、夏季休暇、年末年始休暇、イベント休暇(年間2日) ※年間休日122日 ※有休取得率:88.7%(2018年9月期)

    その他待遇

    【昇給】年2回(4月・10月)※弊社規程に基づく 【賞与】年2回(7月・12月)※業績による 【交通費】全額支給 【保険】健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険 【その他、労働条件】社員持株制度、各種サークル、福利厚生倶楽部 勤務形態:専門業務型裁量労働制 基本給:365,100円~ 月55時間相当のみなし残業手当:154,942円~ ※想定年収には業績賞与を含みます。 ■ワーキングマザー・ファザー支援 子育てしながら働く社員を支援する施策。実際に子育てをしている社員が提案し制度化されました。 「出産休暇」「短時間勤務」「看護休暇」などを設けています。 ■リフレッシュ手当 社員が連続で4日以上休暇を取得した際に、休暇を楽しみリフレッシュしてもらうための手当。 ■在宅勤務許可制度 会社から許可された社員は週2日在宅勤務が可能です。 ■兼業届出制度「キャリアライズ」 会社へ届出た社員は兼業することが可能です。 ■社会貢献活動支援制度「One P's」 ボランティア等の社会貢献活動を支援する制度です。承認されると特別休暇と活動支援金を補助します。 ■社内兼業制度「キャリフル」 業務時間の一部を利用し、所属部署以外の仕事を経験できる制度です。

    試用期間について

    三ヶ月(試用期間後と条件等は同一です)

    ※記載の内容は2024年03月29日時点の情報です。

    SIGN UPSIGN IN


    転職ドラフトを友人や同僚に薦める可能性はどのくらいありますか?