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株式会社アペルザからの指名詳細

提示年収ノーマル級
正社員 裁量労働制
株式会社アペルザの企業詳細を見る

指名日時：2021.07.30 11:09

提示年収とは？
  • あなたのレジュメの内容から読み取った実力に対して、企業が判断した金額です。そのため、必ずしもこの金額と同額で内定となるわけではなく、面談等を経て上下することもあります。
  • 採用になった場合の実績としては、約50％が提示年収と同額、約25％が提示年収より高い金額、約25％が提示年収より低い金額（ただし90％ルールの範囲内）となっています。
  • 今抱えている課題

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    文字数：820
    （※指名されたユーザー本人しか内容は閲覧できません）
  • 課題に基づいた指名理由

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    xx、xxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。

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    文字数：821
    （※指名されたユーザー本人しか内容は閲覧できません）
  • 何を任せたいか

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    x xxxxxx、xx、xxx
    x xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    x xxxxxxxxxxxxxxxxx
    x xxxxxxxxxxxx
    x xxxxxxxx、xxx

    xxx
    x xxxxxx、xx、xxx
    xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    xxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxx
    xxx、xxxxxxxx、xxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxx
    xxxxxxxxxxxxxxxx、xx、xxxxxxxxxxxxxxxxxx。xxxxxxxxxxx

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    xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

    x xxxxxxxxxxxxxxxxx
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    xxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxx
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    xxxxx xxxx xxxxxxxxxxxx
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    x xxxxxxxxxxxx
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    xxx-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    xxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxx
    xxxxx
    xxxxxxxxxx、xxx

    x xxxxxxxx、xxx
    xxxxxxxxxxxxxxxxx
    xxxxxxxxxxxxxxxxx
    xxxxxxx、xxxx
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    xxxxxxxxx
    xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
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    xxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
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    xxxxxxxxxxx
    xxxxxxxxx -x xxxxxxxxxxxxxxxxxx
    xxxxxxxxx -x xxxxxx -x xxx
    xxxxxxxxx -x xxxxxxxxxxxxxxxx -x xxxxxxxx
    xxxxxxxxx -x xxxxxxxxxxxxxx -x xxxx
    xxxxxxxxx -x xxx -x xxxxxxxxxx

    文字数：1113
    （※指名されたユーザー本人しか内容は閲覧できません）
  • 指名した人
    上保 晃司
    楽天やファストサーチアンドトランスファ を経て、アペルザの創業と共に参画。大規 模分散処理や自然言語処理の知見を最大限 に活かし、大量データ管理のフレームワー ク作成から検索アルゴリズムの開発に挑む。
    アペルザとの出会いは偶然が重なった形でしたが、ミッションに社会的な意義を感じたこと、子供たちに自分の仕事を胸を張って説明出来そうだと思えたこと、経営陣に面白さを感じたことなどが決断の決め手になりました。
    サービス志向を胸に不確実性を笑い飛ばしながら進んで行きたいと思っています。
  • 所属先候補
    チーム名
    プロダクト部テクノロジープラットフォームチーム
    ミッション
    - 信頼性のあるサービスをユーザに提供するため、システム面においてその運用に責任を持ち、設計からデリバリまでを一貫してサポートする - 少し先の技術検証を率先して事前に行い、実際にサービスで使われる際のスピードアップに貢献する - 社内外のデータを用いエンジニアリングで価値を生み出す - データドリブンな意思決定のためのデータを提供し続ける 具体的にはSREとデータエンジニアリングがメインのチームです
    主要言語・フレームワークなど
    Python　Java　AWS　GCP　RDB/NoSQLなどのデータベース　CI/CDツール
    その他技術
    RDBPythonJenkinsJavaElasticsearchDockerBigQueryAWSAWS LambdaAWS BatchAmazon ECSAWS Step FunctionsAmazon CloudWatchAmazon API GatewayAmazon CloudFrontTreasure DataGoogle Cloud Platform
    チームの人数
    5人以下
    エンジニアの人数比率
    81%以上
    飲み会の頻度
    半年に1-2回程度
    このチームで恒常的に行われている開発文化
    • 仕様のレビューをしている
    • コードレビューしている
    • リファクタリングをしている
    • DevOpsをしている
    • ChatOpsをしている
    • 小さなことでも称賛している
    • 失敗が許容されている
    このチームで自動化できている項目
    • デプロイ
    このチームに導入し、運用されているツール
    • ビジネスチャット
    • タスク管理ツール
    • wiki等の情報共有ツール
    • コードのバージョン管理ツール
    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
    備考
    ■運用を限りなく少なく フルマネージドのサービスを積極的に使ったり自動化することで人手を極力減らすようにしています。 ■ユーザファーストなものづくり 常にユーザのことを考えたシステム設計と運用を心がけています。エンジニア全員がユーザと直接対話することも推奨しています。 ■エンジニアの成長のために コーチ制度 社員が成長し、より高いパフォーマンスを 出せるようにコーチと契約しています。 ・元トレタCTO：増井雄一郎氏 （プロダクト企画支援） ・元楽天/元メルカリ：藤原大氏 （アジャイル開発支援 QA支援）
    チームメンバー
    上保 晃司
    楽天やファストサーチアンドトランスファ を経て、アペルザの創業と共に参画。大規 模分散処理や自然言語処理の知見を最大限 に活かし、大量データ管理のフレームワー ク作成から検索アルゴリズムの開発に挑む。
    アペルザとの出会いは偶然が重なった形でしたが、ミッションに社会的な意義を感じたこと、子供たちに自分の仕事を胸を張って説明出来そうだと思えたこと、経営陣に面白さを感じたことなどが決断の決め手になりました。
    サービス志向を胸に不確実性を笑い飛ばしながら進んで行きたいと思っています。
    チーム名
    技術部
    ミッション
    ▼ビジネスプロダクトチーム：新規事業であるSaaSのプロダクト（アペルザク ラウド）の強化 ▼テクノロジープラットフォームチーム:SREとデータエンジニアリング - 信頼性のあるサービスをユーザに提供するため、システム面においてその運用に責任を持ち、設計からデリバリまでを一貫してサポートする - 少し先の技術検証を率先して事前に行い、実際にサービスで使われる際のスピードアップに貢献する - 社内外のデータを用いエンジニアリングで価値を生み出す - データドリブンな意思決定のためのデータを提供し続ける
    主要言語・フレームワークなど
    Java　Spring Boot　React.js　Vue.js　AWS　Python　GCP　RDB/NoSQLなどのデータベース　CI/CDツール
    その他技術
    ReactRDBJenkinsJavaScriptElasticsearchDockerBigQueryAWSGraphQLAWS LambdaSpring BootAmazon ECSAmazon SQSAmazon SESAmazon API GatewayAmazon CloudFrontTreasure DataAmazon ElastiCacheGoogle Cloud Platform
    チームの人数
    30人以下
    エンジニアの人数比率
    81%以上
    飲み会の頻度
    月に1-2回程度
    このチームで恒常的に行われている開発文化
    • 仕様のレビューをしている
    • コードレビューしている
    • ペアプログラミングをしている
    • リファクタリングをしている
    • DevOpsをしている
    • ChatOpsをしている
    • 小さなことでも称賛している
    • 失敗が許容されている
    このチームで自動化できている項目
    • テスト
    • Lint等の静的解析
    • APIドキュメントの生成
    • 本番環境の構成管理
    • デプロイ
    このチームに導入し、運用されているツール
    • ビジネスチャット
    • タスク管理ツール
    • wiki等の情報共有ツール
    • デザイン共有ツール
    • コードのバージョン管理ツール
    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
    URL
    https://cloud.aperza.com/
    備考
    ■開発スタイル アジャイル開発、およそ2週間ごとのスプリント ■技術的負債の低減 みんなで勉強会＋みんなでロードマップ ■テスト E2Eテスト重視 ■エンジニアの成長のために コーチ制度 社員が成長し、より高いパフォーマンスを 出せるようにコーチと契約しています。 ・元トレタCTO：増井雄一郎氏 （プロダクト企画支援） ・元楽天/元メルカリ：藤原大氏 （アジャイル開発支援 QA支援）
    チームメンバー
    上保 晃司
    楽天やファストサーチアンドトランスファ を経て、アペルザの創業と共に参画。大規 模分散処理や自然言語処理の知見を最大限 に活かし、大量データ管理のフレームワー ク作成から検索アルゴリズムの開発に挑む。
    アペルザとの出会いは偶然が重なった形でしたが、ミッションに社会的な意義を感じたこと、子供たちに自分の仕事を胸を張って説明出来そうだと思えたこと、経営陣に面白さを感じたことなどが決断の決め手になりました。
    サービス志向を胸に不確実性を笑い飛ばしながら進んで行きたいと思っています。

内訳を見るには？

提示年収に含まれる内訳
  • 基本給（月）
    表示されません
  • 裁量労働制か否かはい
    裁量労働の詳細

    表示されません

  • 固定残業代（みなし含む）提示年収に含む
    時間外労働の有無に関わらず以下を時間外手当として支給
    固定残業時間/月
    46時間 / 月
    固定残業代/月
    表示されません
    固定残業代の詳細

    表示されません

    規定の「固定残業時間/月」を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給
  • 理論賞与含まない
  • 手当額（年）含まない
  • その他待遇

    表示されません

その他の条件
  • 時間外労働有り
    時間外労働の備考
    表示されません
  • 試用期間有り
    3ヶ月
    試用期間の条件変更 無し
    試用期間の詳細
    表示されません
  • 就業場所

    ※基本フルリモート※
    神奈川県横浜市中区山下町23番地 日土地山下町ビル13F

  • 加入保険

    各種社会保険完備

  • 就業時間（備考）

    裁量労働のため就業開始・終了時間の定めは無し
    ※現状は10時頃出社するメンバーが大半です。
    ※基本フルリモート※

  • 休日（備考）

    完全週休二日制・祝日

メッセージ
文字数：1347
（※指名されたユーザー本人しか内容は閲覧できません）
会社情報
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© 2015 Livesense Inc.
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