Gunosyの収益の根幹を支える！データプラットフォームエンジニア募集！

Gunosy

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Yukinori Koide
CTO
技術戦略室　Vice President of Engineering
コーポレート本部採用推進部部長
グリー㈱にてソーシャルゲーム運営全般、㈱フリークアウトにてデータエンジニアリングを担当し、2015年当社参画。ニュースパスの新規開発、開発のマネジメント全般を担当後、今に至る。早稲田大学基幹理工学研究科修了。
国際基督教大学教養学部アーツサイエンス学科政治学メジャー卒業、2013年DeNA入社。分析基盤部という部署で、分析環境の構築運用・Hadoop運用・Fluentdを利用した収集基盤構築などを経て、 embulk を利用したデータ処理基盤の構築や AWS や GCP などの IaaS を利用したインフラ構築を行っていました。現在は Gunosy で Data Platform Engineer として MLOps や Data Reliability Engineering に取り組んでいます。

What we do

クーポンアプリ「オトクル」/女性向け情報アプリ「LUCRA（ルクラ）」
情報キュレーションサービス『グノシー』『ニュースパス』

株式会社Gunosyは、ニュースアプリ「グノシー」をはじめ、累計4,700万ダウンロード（2019年8月時点）を超える国内最大級の情報キュレーションサービスを提供しています。

2012年11月の設立以降、データ分析とアルゴリズムの力でサービスを成長させ、設立からわずか2年半でマザーズ上場、5年で東証一部へ市場変更（2017年12月）を果たしました。

Gunosyは新しいテクノロジーを活かして、幅広い事業展開を行っているテックカンパニーです。情報が増えつづける社会において、“適切な人に適切な情報”を届けることを目指しています。

Why we do

2016年6月末にオフィス増床。日本の伝統的な縦格子のデザインを現代風にアレンジし、上品さと、信頼性を表現したエントランススペースです。
「スキップヒル」はフリースペース。一人で作業に集中したり、数人で議論をしたり、ときにはイベントや勉強会の会場にも。

Gunosyのミッションは「情報を世界中の人に最適に届ける」ことです。

スマートフォンの普及により、コンテンツは溢れかえり、良質なコンテンツを必要な人に届けることは難しくなりました。Gunosyは＜技術・チーム・成長＞３つの強みを活かして、この課題に向き合っています。

大切にしてほしい価値観【Gunosy Way】
https://gunosy.co.jp/recruit/environment/

How we do

■ 長時間より長期間働ける環境
Gunosyでは人は会社の最大の資産と考えています。才能溢れる多様な人材が仲間を思いやり、お互いに切磋琢磨しながら驚異的なスピードで創造活動を行っていける組織づくりを行っています。

■ 三方良し、一方的にならない
スピード感のある意思決定と仮説検証（高速PDCA）を繰り返すことで、事業拡大を実現しています。そのため、問題発見能力や課題解決のための論理的思考力、さらには柔軟なコミュニケーション能力を求めています。

Description

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お気軽にご応募ください
・興味があります/話を聞きたいです
・明日から働きたいです
どちらでも大丈夫です！まずはご応募ください。
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データプラットフォームエンジニアは、広告技術部で開発している機械学習プロダクトにおける、データ処理基盤・データウェアハウスの設計・開発・運用を行います。

▼このポジションのミッション
Gunosyはデータとアルゴリズムの会社であり、データ分析やアルゴリズム開発を強めることが、プロダクトの改善や会社の成長に直結します。
高速に分析や仮説検証を行うために、大規模なデータをすぐに利用可能な状態にしておくことが、重要なミッションです。

▼具体的な業務内容
<機械学習モデルの安定的なデプロイとデリバリー>
機械学習モデルを実装するスペシャリストと連携しながら、より速くより安全にデプロイできる環境の構築をお任せします。
<データウェアハウスの設計・構築ならびにデータ連携部分の設計・構築 >
全ての広告プロダクトのデータを統合的に扱えるよう、データウェアハウスの設計・開発、ストレージの運用ならびに、各データソースとデータウェアハウス間のデータ連携の設計・開発をお任せします。

▼Gunosyの広告技術部について
Gunosyで開発、運営しているキュレーションアプリの収益の根幹を支えているのが、自社開発している広告配信サーバおよび広告配信アルゴリズムです。
広告配信においては、機械学習を用いてユーザごとに最適な広告を返す予測モデルを安定的に作成し、またそのモデルを用いて数ミリ秒で高速にレスポンスを返す必要があります。
予測モデルの作成に責務を持つ広告技術部では、ログ収集基盤の開発・運用、デプロイも含めた、トータルな機械学習モデルの改善プロセスを回しています。

▼利用している技術・サービス等※検討中も含む
EMR、ECS、Athena、SageMaker、Spark、Embulk、Digdag、等

▼必須スキル・経験
・Linuxに関する知識
・データストアの設計・運用経験
・ジョブ・バッチフローの設計・運用経験
・Webアプリケーション/APIの開発経験（言語・フレームワーク問わず）

▼歓迎スキル・経験
・Go/Python/Scalaでの開発経験
・AWS・GCPでのインフラ構築・運用経験
・TBスケールでのデータ処理の経験
・分散処理（Hadoop、Sparkなど）に関する開発・運用経験
・ストリーミング処理に関する開発・運用経験
・機械学習に関する基礎的な知識と機械学習システムの構築・運用経験
・OSSの公開、コントリビュートの経験

▼Gunosyが求める人物像
・目標に対して必達(コミット)できるマインドを有する方
・数字やデータに基づいた分析と問題解決ができる方
・創造性に富み、自発的に行動、発信できる方
・論理的思考でディスカッション、プロジェクト推進ができる方
・新しい情報を自ら積極的にキャッチアップできる方