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リードアルゴリズムエンジニア
Mid-career
on 2021-10-07 98 views

800万DL突破!プラットフォームの成長に貢献したいアルゴリズムエンジニア

株式会社AppBrew

株式会社AppBrew members View more

  • 東大休学・復学
    2013年 一般社団法人東大無料塾立ち上げ (2014年3月解散)
    2014年〜2015年 freeeにてエンジニア
    2015年 フリーランサーとして活動「ヒカカク」「Progate」などに携わる
    2016年 株式会社AppBrewを創業
    2017年 コスメの口コミアプリ「LIPS」をリリース

  • https://spinute.org に略歴があります。

    ミドルウェア開発やソフトウェア高速化、アルゴリズムや機械学習など、コンピュータサイエンス色が強い仕事が得意&好きです。また、事業目線で数字を追いかけることや、チームでより大きな成果を出せる環境を整えること、エンジニア以外の人と一緒に働くことも好きです。

    仕事の分野やそこで扱う技術にはあまり拘りはありません。(エンジニアリングは好きですが、趣味としてそれを楽しむのはプライベートな時間にしたいと思っています。)
    基本的に必要ならなんでもやりたいタイプです。(得意不得意もちろんありますが)

    自分やチームが能力を発揮できる環境で働...

  • LIPSおよびそれに紐づく2B向けサービスの開発を担当。
    小学生の頃からコミュニティサイトを運営。中学生の時にセキュリティ・キャンプ2004に参加しチーム優勝する。その後、筑波大学情報メディア創成学類にAC入試により進学し、同大学院コンピュータサイエンス専攻を卒業。新卒で株式会社ミクシィに勤務後、ミューゼオ株式会社に転職しコレクションSNSの立ち上げを行う。
    株式会社AppBrewで10を1000にするためエンジニアとして開発を行うほか、セールスチームと連携し2B向け商品の開発、採用活動などにも携わる。

  • Reo Hirao
    プロダクトグロース

What we do

  • 次世代のコスメ探しアプリ「LIPS」iOS、Android、Webで使用でき、DL数は800万を突破しています。
  • 事業領域に制限を設けず、「ユーザーに求められるものを再現性をもって作る」というミッションに沿って常に新規サービスを開発し続けています。

AppBrewは「ユーザーに求められるものを再現性をもって作る」とミッションを掲げる、データと仮説検証を元にした意思決定で新しいサービスを開発・運用するチームです。

創業から5年、様々な領域でユーザーに求められるサービスを作り続けており、現在はコスメのクチコミアプリ「LIPS」をメインに開発運営しながら、「LIPS」のユーザーさんが投稿したクチコミを分析して企業のマーケティング活動に活かせるSaaSプロダクトをリリースしたり、「LIPS」とは全く別の新たなサービスも日々作っています。

また資金調達も順調に進めております。
GREE、ANRI、Skyland Ventures、フリークアウト・ホールディングスの佐藤裕介氏、PKSHA Technology代表取締役の上野山勝也氏、MERY創業者の中川綾太郎氏などからの投資を受けており、スピーディに事業拡大を行える基盤も揃っています。

【LIPSについて】
化粧品口コミサービスのアップブリュー、11億円調達
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58068400V10C20A4XY0000/

コスメの口コミアプリ「リップス」を運営するアップブリューが約11億円の資金調達を実施 CIも刷新しさらなる成長へ(WWD)
https://www.wwdjapan.com/articles/1070041

3年で検索流入が50倍に。MAU1,000万人に成長した「LIPS」が語る、Googleボットさんへの「おもてなし思想」と、アプリとWEBでは目的が違うため「最適なUI」が変わる話(アプリマーケティング研究所)
https://markelabo.com/n/n32d9ac28fb47

【最近リリースしたーサービス】
バチャリー(2019)
友達と通話しながらゲームが遊べる新感覚アプリ

ポケトリ(2020)
旅行・おでかけのクチコミアプリ

Teleful(2020)
ふらっと話せる通話・配信アプリ

Why we do

  • 自身が経験したペイン体験から、「ユーザーニーズを満たし、広く使われるプロダクトを作ること」を目指すようになった(代表 深澤)
  • LIPSも「コスメ探し」にとどまらず、to B向けプロダクトへ発展させながら、化粧品業界全体のバリューチェーンを担えるプラットフォームを作っています!

若い世代を中心に購買の意志決定は「人ベース」に変化しています。
属性の近いユーザーやインフルエンサーから発信される情報が大きな影響力を持ち、人々の購買の意思決定を左右している現状があります。

「コスメ探し」と言う文脈においても同様です。若い女性は好きなインフルエンサーや属性の近いユーザーなどのクチコミを参考にしてコスメを購入するものの、総合SNSでは検索性や情報の質などの面で拾いきれないニーズがあると捉え、それを解決するために生まれたのが「LIPS」です。

データやテクノロジーをいかし、プロダクトを磨くことでユーザーにとって本質的に価値のあるものを創り出せるよう開発・運営を進めております。

How we do

  • グロースフェーズのサービスチームと新規立ち上げチームを、掛け持ち・異動などで横断的にキャリアを積むことができる環境です。
  • 技術力の高いメンバーが集まっています!

平均29歳程度のチームです。合計50名ほどのチームで開発・運営をしています。エンジニア、デザイナー、コンテンツ、マーケティング、セールス、CSなど全てのポジションがプロダクトを磨くことに注力しています。

【幅広いキャリアの選択肢】
グローズフェーズにある「LIPS」チームと、0→1フェーズにある新規事業チームを併設しており、希望や必要性に応じて、チームの異動ができるようになっています(もしくは掛け持ちも可)。まだ成長段階の組織フェーズですが、複数のキャリアパスを選択できる環境が用意されています。

【技術力の高いメンバーと適正な評価】
また、給与レンジも市場と個人のスキルを考慮して適正に判断することを心がけています。技術力の高いメンバーも集まっており、新しい技術も積極的に採用しながら、クオリティの高いサービス開発に取り組んでいます。アウトプットも定期的に行っており、業務で培った経験や学びをテックブログにアウトプットしています。

エンジニアメンバー一覧
https://docs.google.com/presentation/d/1i-JsdQMwlSCJfgNf767Fx6OKlRQm7wUuXP-6L7pjvwc/mobilepresent?slide=id.gd6a262d3c7_1_82

"6年分"のRailsバージョンアップをなめらかに行う方法!
https://tech.appbrew.io/entry/2021/09/24/120000

SQL学習モチベを爆上げする「SQLテスト制度」を導入している話
https://tech.appbrew.io/entry/2020/11/11/110000

【オープンな情報共有】
全ての情報は、Slack / Notion にて公開されており、各自が取り組んでいる課題 / タスクについていつでも閲覧・情報交換ができるため、メンバー同士の学び合いも盛んです。毎週金曜日は「華金勉強会」と題し、誰かが「この話聞いてみたい」と声をあげれば、得意な人や経験者が知識・体験を共有する場になっています。

【大事にしているカルチャー】
OPEN(ダイレクトチャネル非推奨)
基本的にDMでの連絡は、個人のプライバシーに関わることのみ。
社内で情報量にほぼ差がなく、全員がほぼ全ての意思決定に必要な情報を持っている。

LEAN(壊すリスクを取る)
壊れる恐れのある検証こそがいい検証。
最速で最大の検証をすること。 最重要なのは早く決めること。

USERFIRST(直接ユーザーと話す)
可能な限りユーザーと話す。データに囚われない。スケールしないことをする。
プロダクトを作る人のみならず、全員がサービス提供者として受益者目線を第一に考える。

OWNERSHIP(異議を唱え、コミットする)
意思決定時には、納得するまで対話する。反対ならば、異議を唱える責任がある。
決定後は、達成に対して諦めず、全力でやりきる。 事業に責任を持つ。

As a new team member

◆フルリモートで「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」
800万DLを突破したコスメのクチコミアプリ「LIPS」を皮切りに、AppBrewでは次なる新規サービスの開発を進めています。エンジニアが企画〜実装まで一気通貫でプロダクトに関われる環境で、良いサービスを一緒に作りませんか?

◆募集背景
LIPS のアルゴリズムチームは、機械学習・アルゴリズム・ソフトウェアエンジニアリングの専門性を活用してユーザ体験を改善し、プラットフォームの成長に貢献することを責務としています。

リードアルゴリズムエンジニアの方には、このチームのゴールを定義し、その達成にコミットすることを期待しています。また、小さなチームですのでリードの方にも手を動かしていただくことを期待しています。施策を立案するところから、仕様を決め、実装し、効果検証するところまでを、チームメイトと共に遂行していただきます。

◆業務内容
アルゴリズムチームで取り組む仕事の例として、以下のものがあります:
- 推薦、検索、ランキング、レーティングなどの機能改善
- クチコミやユーザ行動ログの分析および情報抽出
- ステルスマーケティング対策、コンテンツ配信効率改善などの課題解決
- これらを実現する機械学習インフラ・データインフラの構築・運用

◎技術スタック
- サーバ: Ruby (Rails), Python (Flask, PyTorch)
- クライアント: Swift, Kotlin, Java, Rx, JavaScript, React, Redux, TypeScript, Flutter
- インフラ: AWS (基本的なサービス + ECS, Redshift, DynamoDB, MediaLive etc...), BigQuery, GCP (Firestore, Firebase A/B Testing, Firebase Remote Config)
- チーム: Github, Qiita:Team, Slack

◎開発ワークフロー
ソフトウェアエンジニア: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
アルゴリズムエンジニア: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

▼応募必須要件
以下の興味・専門性・経験をお持ちの方を採用予定です:
- 多くのユーザーが利用するプラットフォームを創出することへの興味があること
- 機械学習・アルゴリズムの実プロダクトへの応用に関する専門性があること
- Web サービスまたはアプリの開発経験があること
- クラウドサービス(AWS・GCP 等)を利用したサービスの構築・運用経験があること

▼応募歓迎スキル
以下の人物像の方が能力を発揮できるポジションです:
- やるべきことを自分で判断し、実行し、アウトプットできる方
- インターネット、toC サービス、CGM・UGC が好きな方
- エンジニア組織の生産性向上に興味がある方
- 研究成果やベストプラクティスを調査し、実運用に乗せることに興味がある方
- 学術的な素地のある方(研究発表経験がある方や修士・博士の方を歓迎します)
- Ruby on Rails や AWS を利用したサービス開発経験がある方
- 言語処理や画像処理を利用したサービス開発経験がある方
- 機械学習コンペや競技プログラミングでの入賞経験がある方

▼こんなエンジニアと働きたい
- 自分の仮説をもとに新しいプロダクトを開発してみたい方
- 新しい技術やトレンドに興味がある方
- 事業目線をもったサービス作りがしたい方
- 事業の成功のため、担当範囲にこだわらず積極的に学び、やりきれる方
- 仮説検証サイクルを早く回すため、検証に必要な最小限のアウトプットを出していける方

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Company info
株式会社AppBrew
  • Founded on 2016/02
  • 45 members
  • Featured on TechCrunch /
    Funded more than $1,000,000 /
    Average age of employees in 20s /
    CEO can code /
    Funded more than $300,000 /
  • 東京都文京区本郷1-11-6 東接本郷ビル4階
  • 800万DL突破!プラットフォームの成長に貢献したいアルゴリズムエンジニア
    株式会社AppBrew