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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株式会社Gunosy 取締役最高データ責任者（CDO）、グノシー事業責任者を兼任。筑波大学大学院システム情報工学研究科博士課程修了。博士（工学）。大学院ではソフトコンピューティングのHCIにおける応用研究に従事。博士取得後、IT系企業にてソーシャルゲームのデータ分析チーム立ち上げに関わる。2015年Gunosyに入社。社外での活動としてデータ可視化プロジェクトやハッカソンに参加し、総務大臣賞 (STAT DASHグランプリ2016) 、日本統計学会統計教育賞 (2018) などを受賞。
執行役員CTO 兼 Gunosy Tech Lab所長
アクセンチュア㈱にて分析基盤や機械学習の実業務への導入支援を担当し、2014年当社参画。全社横断でのインフラ責任者、グノシー、ニュースパスの開発責任者、メディア事業横断での配信アルゴリズム開発責任者等を経て、現在は社内全体の技術責任者を担当。
慶応義塾大学大学院政策・メディア研究科修了。
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。

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』

Gunosyは「情報を世界中の人に最適に届ける」をミッションに、データとアルゴリズムの力で良質なコンテンツを届けるサービスを展開してきました。

現時点で累計5,931万ダウンロード（2020年10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「グノシー」「ニュースパス」「LUCRA（ルクラ）」の他、自社広告プロダクト「Gunosy Ads」「Gunosy Network Ads」等を開発、運営しています。

また近年は情報スマホアプリのみならず、新規事業として、クーポンやECを備えたお得アプリ「オトクル」など、事業を多角化し、新たな基幹事業を生み出すための積極的な投資を行っています。

Why we do

2019年10月にオフィス移転。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。

As a new team member

データプラットフォームエンジニアは、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。
▼仕事内容
- 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を構築
- 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
　- 全てのメディア・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
- 当社サービス一覧
https://gunosy.co.jp/service/

▼ 担当プロダクト/チーム
-Data Reliability & MLOpsチーム

▼Data Reliability & MLOps チームとは
Gunosyで開発、運営しているプロダクト (グノシー、ニュースパス、LUCRA)の根幹を支えているのが、自社で蓄積したユーザ行動データを活用した、機械学習を用いた記事配信アルゴリズムおよび広告配信アルゴリズムです。また、日々のデータからユーザ行動を把握し、プロダクトを改善し続けること (データドリブンなプロダクト開発) も非常に重要視しています。

機械学習を用いてユーザごとに最適な記事および広告を配信するためには、予測モデルを安定的に作成し、そして、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。そのために、データを適切に蓄積し、常に利用可能な形式に整えるためのワークフローの整備が不可欠です。プロダクトが複数あるため、ユーザ行動の分析においても分析しやすい基盤の整備も必要となります。

Gunosy Tech LabのData Reliability & MLOps チームでは、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、プロダクトの改善/ユーザ体験の向上に貢献をしています。

-Gunosy Tech Lab
https://gunosy.co.jp/news/161

▼導入技術
-EMR、ECS、Athena、SageMaker、Spark、Embulk、Digdag、等（検討中も含む）

▼ 得られる経験
-データにおける４V（Volume・Velocity・Variety・Veracity）を意識した開発経験
-検証ではなく実際のプロダクト改善し、ビジネス指標を向上させる経験

▼ 今後どのようなことをやっていきたいか
-事業横断でのデータの活用およびMLOpsの高度化による改善速度の向上
-複数のデータソースの取り込みによるモデル精度の向上、あらたな機能/商品の創出

▼必須スキル・経験
-Linuxに関する知識
-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
-AWS・GCPでのインフラ構築・運用経験
-データストアの設計・運用経験
-分散処理（Hadoop、Sparkなど）に関する開発・運用経験

▼Gunosyが求める人物像
- 当事者意識を持って、サービスをより良くしたい方（課題解決型）  
- 目標達成のためにチームメンバーと協力して仕事ができる方（チーム感）
- 向上心があり、挑戦し続け、失敗から学ぶことができる方（チャレンジ精神）
- 数値にもとづいたコミュニケーションができる方（数値感）
- その場しのぎのためではなく、長期的価値をつくるために仕事ができる方（中長期的な視点）

▼ エンジニア支援
エンジニアとして成長し続けられるよう、スキルアップ支援（制度や環境づくり）に努めています。
- 担当領域の拡張サポートおよび推進(クライアント + サーバーサイド等)
- 技術カンファレンスへの参加支援制度
　- AWS re:Invent,Google I/O ,WWDC
　- KotlinConf ,Droidcon,RubyKaigi
　- 人工知能学会全国大会,言語処理学会,YANS
- 技術書籍購入支援
- 各種勉強会の実施
- 新しい技術の輪読会や勉強会の実施等