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TypeScript & ReactでLLM SaaSを開発したい人募集!

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on 2024-01-14

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TypeScript & ReactでLLM SaaSを開発したい人募集!

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Atsuyoshi Matsuda

TDKに入社後、独学でWebを学び、ITベンチャーを経て楽天にエンジニアとして入社。カード加盟店サイトや、ECのお気に入りの開発などに携わる。関連特許を4件出願した。楽天中途同期のViibar(現:VideoTouch)代表とViibarを共同創業し、初代技術責任者としてゼロイチのサービス開発を行った。 2015年に「少子高齢化」「生産性を高める」をテーマに、Logbiiを創業。

創業ストーリー

Atsuyoshi Matsuda's story

川村 周也

大学では知能システムコースにて自然言語処理の研究を行う。 インターンで複数企業のiOSアプリ開発を経て、新卒でソフトバンクに入社。その後Logbiiに参画。 Logbiiでは主にDjangoとReactの開発を担当。

フラットな組織でフルスタックエンジニアを目指す。Logbiiのエンジニアへのインタビュー

川村 周也's story

Shino Okawa

筑波大学修士(医科学)、専門は分子生物学、ウイルス学。 Pythonを用いたwebスクレイピング、HTML•CSSでWebサイト作成の経験あり。 Logbiiでは主にリサーチを担当。

Tetsuro Kawakubo

川久保 徹朗 Productチーム

株式会社ログビー's members

TDKに入社後、独学でWebを学び、ITベンチャーを経て楽天にエンジニアとして入社。カード加盟店サイトや、ECのお気に入りの開発などに携わる。関連特許を4件出願した。楽天中途同期のViibar(現:VideoTouch)代表とViibarを共同創業し、初代技術責任者としてゼロイチのサービス開発を行った。 2015年に「少子高齢化」「生産性を高める」をテーマに、Logbiiを創業。

What we do

Logbii(ログビー)のミッションは、データを活かして世の中を快適にしていくことです。 Company Deckで、ミッション、事業、チーム構成、働く環境などを紹介しています。 https://speakerdeck.com/logbii/logbii-rogubi-company-deck 現在、製薬企業などメーカーをAIで効率化するサービス群(SaaS)を開発中です。 その一つとして、オープンイノベーション、R&Dの業務効率化を支援するLogbii Researchをリリースしました。 https://logbii.co.jp/research また、特徴として、各エンジニアが自社プロダクト開発以外に、外の技術も学ぶため、興味のある案件を業務の半分程度(副業ではなく、本業として)行なっています。 案件の例としては、TypeScript、ReactJSやFlaskを用いたWeb案件、FlutterやSwiftを用いたスマホアプリ案件、時系列データに対する異常予測やディープラーニングを使った画像分類などのAI案件などに取り組んでいます。 働き方としては、週の半分を自社プロダクト開発、半分を開発案件といったやり方をしています。得意領域を伸ばしつつ広げていきたい、自社プロダクト開発にも関わりたい、という方に合っている環境です。 R&Dとして、宮崎大学附属病院、東京工業大学などと、診断支援AIの研究開発を継続して行なっており、学会発表も定期的に行っています。 https://jglobal.jst.go.jp/search/anythings#%7B%22category%22%3A%220%22%2C%22keyword%22%3A%22%5C%22201851000126978349%5C%22%22%7D
製薬企業などメーカーを効率化するAI SaaS
大学と診断支援などAIを共同研究
リモート活用しています
ときには恵比寿のお店で会食
より健康で快適な社会へ

What we do

製薬企業などメーカーを効率化するAI SaaS

大学と診断支援などAIを共同研究

Logbii(ログビー)のミッションは、データを活かして世の中を快適にしていくことです。 Company Deckで、ミッション、事業、チーム構成、働く環境などを紹介しています。 https://speakerdeck.com/logbii/logbii-rogubi-company-deck 現在、製薬企業などメーカーをAIで効率化するサービス群(SaaS)を開発中です。 その一つとして、オープンイノベーション、R&Dの業務効率化を支援するLogbii Researchをリリースしました。 https://logbii.co.jp/research また、特徴として、各エンジニアが自社プロダクト開発以外に、外の技術も学ぶため、興味のある案件を業務の半分程度(副業ではなく、本業として)行なっています。 案件の例としては、TypeScript、ReactJSやFlaskを用いたWeb案件、FlutterやSwiftを用いたスマホアプリ案件、時系列データに対する異常予測やディープラーニングを使った画像分類などのAI案件などに取り組んでいます。 働き方としては、週の半分を自社プロダクト開発、半分を開発案件といったやり方をしています。得意領域を伸ばしつつ広げていきたい、自社プロダクト開発にも関わりたい、という方に合っている環境です。 R&Dとして、宮崎大学附属病院、東京工業大学などと、診断支援AIの研究開発を継続して行なっており、学会発表も定期的に行っています。 https://jglobal.jst.go.jp/search/anythings#%7B%22category%22%3A%220%22%2C%22keyword%22%3A%22%5C%22201851000126978349%5C%22%22%7D

Why we do

より健康で快適な社会へ

代表の松田が楽天で働いている時に、ロバート・フェルドマンの招待講演を聞く機会がありました。 そこで印象に残った内容は、日本は今後、少子高齢化が進むということ。 それを解決するには、 ・移民をうけいれる ・一人当たりの生産性を高める しかない、といった内容でした。 Logbiiは、すでに始まっている少子高齢社会に対し、共同研究で培ったAIのノウハウを活かして、世の中を快適にしていく事業を推進していきます。

How we do

リモート活用しています

ときには恵比寿のお店で会食

Logbiiは、働く人が目標に向かって経験を積める場であることが、一番パフォーマンスを発揮できる環境であると信じ、それぞれの目標に現状の業務がマッチしているかを常に考えています。 また、Logbiiの特徴として、まだ組織が小さいフェーズということもあり、「ユーザーの声を直接聞ける」「マネジメントの業務経験もしやすい」点があります(もちろん苦手な人は、専業に専念できる環境です)。例えば顧客との打ち合わせはビジネスサイドが行いますが、エンジニアも同席してユーザーの声を直接聞ける機会は多くあります。また、早くからリーダー業務を経験し、マネジメント視点も養っていける環境があります。 ▼ 経験できること ・機械学習を組み込んだSaaSの開発、MLOps ・ユーザーの声をプロダクトに落とし込む ・マネジメント視点を養う ・自社サービスのグロース ▼ こんな方にオススメ ・機械学習や自然言語処理などの経験を活かしたい ・ユーザーの声を直接聞きながらプロダクト開発をしたい ・マネジメント業務も経験したい ・事業を成長させる過程を経験したい ▼ チームのバックグラウンド ・ML/DataScience 研究室: 4名 ・Kaggle/SIGNATE 入賞: 2名 ・楽天/ソフトバンク/第一生命/IoTベンチャー etc.. == 働く環境 == ▼ 環境 ・リモート活用 ・残業は基本なし ・オフィスは恵比寿 (ときにはお洒落なレストランで会食) ・MacBook貸与 ▼ 行事 ・シャッフルランチ (Zoomのブレイクアウトルーム利用) ・月次振返り&懇親会 (Gather利用) ・月次ドッグフーディング&懇親会 (Gather利用) ・社内勉強会 ・案件共有会 (AI案件などの共有会, 利用技術や用途など) ▼ 社内制度 ・社内制度もGithub管理し、柔軟性・透明性を担保 ▼ スクラム ・スプリント(1週間) ・スプリント計画 ・デイリースクラム ・振り返り (KPT) ▼ ツール ・Github ・Slack ・Zoom, Teams ・Google Workspace ・Dropbox == 教育と評価 == ▼ OSKPT 月次で以下を振り返り(Github Projectで管理) ・O: Objective (将来目標) ・S: Skill (スキルと習熟度) ・K: Keep (継続している習慣) ・P: Problem (課題) ・T: Try (課題を改善する習慣) ▼ OJT コードレビューなどを通し、背景知識や関連リンクの共有を行い教育を実施 実績:新卒2名、2年目1名の教育 ▼ 技術書配布 例えば以下のような書籍 ・リーダブルコード ・プリンシプル オブ プログラミング ・How Google Works ・パターン認識と機械学習 (黄色本) ・深層学習 (青イルカ本) ・効果検証入門 ▼ 資格取得支援 資格の取得を支援 ▼ 1 on 1 毎月実施し、その中で評価を実施

As a new team member

LLMを活用したAIエージェントSaaSのフロントエンド開発をお任せします。 興味があれば、UI/UXデザインやバックエンドなど他の領域にも携わることができる環境です。 環境やスキルは以下になります。 ▼ 環境 ・デザイン:Figma ・フロントエンド:TypeScript (Next.js, ReactJS, MUI, Redux) ・バックエンド:Python (Django REST Framework) ・モバイル:Dart (Flutter, FlutterFlow) ・自然言語処理:Python (LangChain, OpenAI, spaCy, scikit-learn など) ・機械学習:Python (Transformers, PyTorch など) ・データベース:PostgreSQL など ・インフラ:AWS (EC2, RDS, S3, Elasticache など), Docker ▼ 必要スキル ・フロントエンド開発(ReactJS, Vue.jsなど)の実務経験1年以上 ▼ 歓迎スキル ・UI/UXデザインの経験 ・バックエンドの開発経験 ・Dockerでの開発経験
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