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弊社プロダクトLIPS(アプリがメインではありますが、webフロント・メーカー向けSaaS・機械学習基盤など様々なパートがあります)において、ユーザーエンゲージを高めるための改善サイクル(実装として手を動かす部分も、プロジェクトマネジメントの部分も含みます)を回す役目を担っていただきたいです。
小規模スタートアップ・コスメメディア企業でありつつ、小規模ながら技術投資もきちんとしているので、特に機械学習(直近ではshort term recommendationなど)やメーカー向けの分析ツール、自然言語処理など、テッキーなテーマも複数お任せできたらと思っております。
新規プロダクトなどの予定もあります。
基本的には、社員皆の要望に応じてQごとにダイナミックにロール変更をできるようにしており(かつほぼ全員マルチスタックなので柔軟にできます)ミスフィットがないようにしていきます。
各タスクを担当するエンジニアが企画(丸投げではなく、スタイルに応じて関わっていただけます)・デザインレビュー・実装・検証(BI/SQLを使用した分析)・その後のプランニングまで一貫して行うスタイルになっており、数字の変化などを通して、ユーザーへの価値のデリバリーを直接実感できる規模感・ワークスタイルを目指しています。
プロダクトチームはマネージャの役割の者まで含め全員開発スキルがあります。
役割も固定化しておらず、全員ある程度自律的に動くような環境になっております。(もちろんその上で協力して仕事をします)
弊社ではデータ分析に基づいた施策の実行を強みとしています
・最低限の使用に耐えうるデータ基盤
http://tech.appbrew.io/entry/2018/03/26/171150
・開発にデータを活かすためのオペレーション
(簡単なカンバン方式で、あらゆる開発タスクの実装後に「検証中」フェーズを設けてA/Bなど含む検証を実施)
大まかに二つアサインがあり、
・ソフトウェアエンジニアは企画・デザインレビュー・実装・検証(BI/SQLを使用した分析)・その後のプランニングまで一貫して行う(データと意思決定の民主化)
・アルゴリズムエンジニアは調査/研究・実装・監視運用と検証までと、技術のユーザーに向けたデリバリーの一連の流れを一貫して行う(インフラなどは既存のものがあります)
このような特徴のワークフローです。
ユーザーに直接価値を届けるところまで一貫して見ることで、各々が高いレベルで事業貢献できるようになること・ひいては各々のキャリア価値を高められる環境づくりを心がけています。
技術的な専門性は勿論重要ですが、ユーザーへの価値のデリバリーによる事業価値向上のスキルにも劣らない専門性があると考えます。
現在Webサイト、ネイティブクライアント(iOS, Android)、RailsによるメインのAPI、Pythonによるレコメンド(等機械学習)API、広告主向け管理画面やデータ分析ツールなどかなりの量の開発を8人ほどで回しています。
リテンション・UU数をはじめとする各種KPIに対する攻めの開発
スピード重視の開発による負債に対する守りの開発
(メインのサービスがモノリシックに巨大化していたり、データ分析基盤がスケールに対応しきれない状態だったり)
両面で多種多様な課題があります。
これらを解決するため、ビジネス視点・実装力・専門性をもって、プロダクト改善のサイクルをスピードをもって回せる方とぜひご一緒したいと考えています。
代表取締役 兼 エンジニアリード
94年生まれ 東京大学工学部システム創成学科休学中freeeにてマルチスタックエンジニアの後、フリーランサーとしてヒカカクの基盤構築など各社に関わる。2016年2月にAppBewを創業。初期は自らテックリードとして複数のプロダクト実装をこなす
コスメのコミュニティサービス「LIPS」を運営しています。
https://jp.techcrunch.com/2018/10/18/lips-fundrasing-1-billion-yen/
LIPSは、取締役の松井が自身のニーズから考えたもので、若い世代ほどTwitterやInstagramなど「人軸」でコスメを選んでいる背景があり、「人軸」でコスメ特化のアプリに需要があるのではと始まったサービスです。
現在300万ダウンロードを達成しています。
一見コスメのメディア会社に見えますが、テック企業としての自負があり、チームとしては「ユーザーが熱狂するプロダクトを、再現性をもって創造する」を目指しています。
0→1、1→10など各フェーズにおいて、きちんと科学的なアプローチ(後述)でプロダクトを作り、知見を蓄積していくことに力を入れています。
BtoCプラットフォームを複数作り、持続的な成長をつくっていきます。
データ分析に基づいた施策の実行を強みとしています
・最低限の使用に耐えうるデータ基盤
http://tech.appbrew.io/entry/2018/03/26/171150
・開発にデータを活かすためのオペレーション
(簡単なカンバン方式で、あらゆる開発タスクの実装後に「検証中」フェーズを設けてA/Bなど含む検証を実施)
大まかに2つアサインがあり、
・ソフトウェアエンジニアは企画・デザインレビュー・実装・検証(BI/SQLを使用した分析)・その後のプランニングまで一貫して行う(データと意思決定の民主化)
・アルゴリズムエンジニアは調査/研究・実装・監視運用と検証までと、技術のユーザーに向けたデリバリーの一連の流れを一貫して行う(インフラなどは既存のものがあります)
このような特徴のワークフローです。
ユーザーに直接価値を届けるところまで一貫して見ることで、各々が高いレベルで事業貢献できるようになること・ひいては各々のキャリア価値を高められる環境づくりを心がけています。
技術的な専門性は勿論重要ですが、ユーザーへの価値のデリバリーによる事業価値向上のスキルにも劣らない専門性があると考えます。
現在Webサイト、ネイティブクライアント(iOS, Android)、RailsによるメインのAPI、Pythonによるレコメンド(等機械学習)API、広告主向け管理画面やデータ分析ツールなどかなりの量の開発を12人ほどで回しています。
リテンション・UU数をはじめとする各種KPIに対する攻めの開発
スピード重視の開発による負債に対する守りの開発
(メインのサービスがモノリシックに巨大化していたり、データ分析基盤がスケールに対応しきれない状態だったり)
両面で多種多様な課題があります。
これらを解決するため、ビジネス視点・実装力・専門性をもって、プロダクト改善のサイクルをスピードをもって回せる方とぜひご一緒したいと考えています。
本質的な課題にのみフォーカス出来るよう、オープンで、ルールを増やさない自律的な組織作りにも力を注いでいます。
・給与・SO量は全社員オープン(こちらに関しては入社時点で公開に同意いただく形になります)
・主要KPI含むダッシュボード・クエリ(Redash)を全社員オープン
・経営的な情報(株主や役員会などの話)・投資家向け資料・その他他社では通常機密情報と言われているものの、公開に実害がないものは全てオープンにしています
・マネジメント等は「役職」ではなく「役割」として運用し、階層を固定化することもありません
意図としては、情報格差をなくすことで、全体の目線を合わせ、各々ビジネス視点・プロダクト視点・経営視点を併せ持ち、意思決定が適切に分散された組織を作ることができると考えているためです。
正社員
東京都文京区本郷1丁目11−6 東接本郷ビル4階
1日8時間、13〜17時がコアタイムのフレックス
完全週休二日制(土・日)、祝日
- SO付与 - 社会保険完備 - 選べる作業環境(端末、ディスプレイ、椅子など) - リモートワーク自由 - カンファレンスやイベント、勉強会などの参加費用負担有り - 書籍購入費用負担有り
試用期間3〜6ヶ月
※給与・労働時間・業務内容は本採用時と同等
※記載の内容は2023年01月30日時点の情報です。