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夏だ!インターンだ!機械学習で実プロダクトの開発に挑戦するコース!

学生エンジニア
Internship

on 2018-08-07

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夏だ!インターンだ!機械学習で実プロダクトの開発に挑戦するコース!

Internship
Expanding business abroad
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Naoyoshi Aikawa

Wantedly Peopleの開発リーダーをしています。 早稲田大学基幹理工学部情報理工学科を卒業後、Googleに入社し、検索システムの開発に従事。2012年6月にウォンテッドリーに入社。アルゴリズム、決済システム、インフラ基盤などバックエンド中心に開発。2016年8月よりWantedly Peopleの開発を主導。

Makoto Tanji

Peopleの機械学習とサーバサイドを担当しています。 大学で機械学習や遺伝的アルゴリズムといったマニアックなことを学んできましたが、人に使ってもらえるサービスに活かしていきたいです。 最近Raspberry Piをいじるのが楽しいです。

「やりたくない」ことを「やりたいこと」に変えていく

Makoto Tanji's story

Masaki Hara

コンピュータープログラムに関わるあれこれが趣味で、仕事です。 ・アルゴリズム 中高生のころにアルゴリズムのコンテストに熱中していました。 ・言語処理系・型システムの理論 高校生のときにCoqを知り、のめり込みました。 学部・大学院の研究テーマもこれに関連したものにしましたが、研究には馴染めませんでした (修士はとりました) ・数学 高校時代は数学オリンピックにも取り組んでいました。 大学でも数学科の講義はいくつか取っていたので、それなりには詳しいと自負しています。 ・計算機科学全般 学部の授業で鍛えられました。 具体的には出身学科のシラバスを見ていただくのが早いかなと思います。 https://www.is.s.u-tokyo.ac.jp/appli/curriculum.html ・OSS活動 断続的に活動しています。つまり、有名OSSを持っていたり有名OSSに対する継続的な貢献はしていませんが、必要に応じて小さいOSSを作ったり、既存のOSSに単発での貢献を行うことはあります。 これまでに貢献したものの例 ・Rust https://github.com/rust-lang/rust/pulls?q=is%3Apr+author%3Aqnighy ・Ruby on Rails https://github.com/rails/rails/pulls?q=is%3Apr+author%3Aqnighy ・Protocol Buffers https://github.com/protocolbuffers/protobuf/pulls?q=is%3Apr+author%3Aqnighy ・thread-loader https://github.com/webpack-contrib/thread-loader/pulls?q=is%3Apr+author%3Aqnighy ・執筆 はてなブログ、Qiita, zenn.devなどに色々書いてます。 比較的人気の記事 ・RustのArcを読むシリーズ https://qiita.com/qnighy/items/4bbbb20e71cf4ae527b9

Wantedly, Inc.'s members

Wantedly Peopleの開発リーダーをしています。 早稲田大学基幹理工学部情報理工学科を卒業後、Googleに入社し、検索システムの開発に従事。2012年6月にウォンテッドリーに入社。アルゴリズム、決済システム、インフラ基盤などバックエンド中心に開発。2016年8月よりWantedly Peopleの開発を主導。

What we do

”究極の適材適所により、シゴトでココロオドルひとをふやす” ウォンテッドリーは、究極の適材適所を通じて、あらゆる人がシゴトに没頭し成果を上げ、その結果成長を実感できるような「はたらくすべての人のインフラ」を構築しています。 私たちは「シゴトでココロオドル」瞬間とは「シゴトに没頭し成果を上げ、その結果成長を実感できる状態」瞬間と定義しています。 その没頭状態に入るには、内なるモチベーションを産み出す3要素が重要と考えています。 ・自律:バリュー(行動指針)を理解していて、自分で意思決定しながらゴールへ向かっている状態 ・共感:ミッションを有意義なものであり、その達成が自分の使命と感じられる状態 ・挑戦:簡単/困難すぎないハードルを持ち、成長を実感しながらフロー状態で取り組んでいる状態 この要素に基づき、下記のプロダクトを開発しています。 ・「共感」を軸にした運命の出会いを創出する会社訪問アプリ「Wantedly Visit」 ・働き手同士のつながりを深めるつながり管理アプリ「Wantedly People」 2020年より従業員の定着・活躍を支援すべく提供開始したEngagement Suite ・新しい福利厚生「Perk」 ・モチベーション・マネジメント「Pulse」 ・社内報「Story」 目下の目標は全世界1000万人のユーザーにWantedlyを使っていただくこと。 そのため海外展開にも積極的に取り組んでおり、シンガポールに拠点を構えています。
人と企業のマッチングを最大化するWantedly Visit
つながりを資産に変える、Wantedly People
The Wantedly Values
洒落た会議室でココロオドルミーティングを
メンバー同士フラットなコミュニケーションが可能な環境

What we do

人と企業のマッチングを最大化するWantedly Visit

つながりを資産に変える、Wantedly People

”究極の適材適所により、シゴトでココロオドルひとをふやす” ウォンテッドリーは、究極の適材適所を通じて、あらゆる人がシゴトに没頭し成果を上げ、その結果成長を実感できるような「はたらくすべての人のインフラ」を構築しています。 私たちは「シゴトでココロオドル」瞬間とは「シゴトに没頭し成果を上げ、その結果成長を実感できる状態」瞬間と定義しています。 その没頭状態に入るには、内なるモチベーションを産み出す3要素が重要と考えています。 ・自律:バリュー(行動指針)を理解していて、自分で意思決定しながらゴールへ向かっている状態 ・共感:ミッションを有意義なものであり、その達成が自分の使命と感じられる状態 ・挑戦:簡単/困難すぎないハードルを持ち、成長を実感しながらフロー状態で取り組んでいる状態 この要素に基づき、下記のプロダクトを開発しています。 ・「共感」を軸にした運命の出会いを創出する会社訪問アプリ「Wantedly Visit」 ・働き手同士のつながりを深めるつながり管理アプリ「Wantedly People」 2020年より従業員の定着・活躍を支援すべく提供開始したEngagement Suite ・新しい福利厚生「Perk」 ・モチベーション・マネジメント「Pulse」 ・社内報「Story」 目下の目標は全世界1000万人のユーザーにWantedlyを使っていただくこと。 そのため海外展開にも積極的に取り組んでおり、シンガポールに拠点を構えています。

Why we do

洒落た会議室でココロオドルミーティングを

メンバー同士フラットなコミュニケーションが可能な環境

私たちのミッションは「シゴトでココロオドルひとをふやす」こと。 そもそも、シゴトでココロオドルとはどのような状態なのか。 それは、没頭することにより成果を出し、成果によって成長を継続的に感じている状態だと僕たちは考えています。 そうしたシゴトを生み出す企業や人との出会いを生み出し、1人でも多くの人がワクワクしたり、熱中してシゴトと向き合えるような世界を作っていき、Wantedlyが「すべての働く人にとってのインフラ」となるような世界を目指しています。

How we do

The Wantedly Values

■行動指針 「最短距離の最大社会的インパクト」 これは、できるだけ短い時間・少ない工数で、できるだけ社会的に意味のある大きな影響を与えていくことを意味しています。 ■目指すプロダクト 解決したい課題に対してユーザーが最短距離でアプローチできる一方、裏では技術的に難しい挑戦をしたり、UIを徹底的に考え抜くことで、シンプルで直感的に使えるプロダクトを目指しています。 ■目指すビジネスモデル 「少数の人だけに向けた高単価なビジネス」ではなく、「リーズナブルで効果があるプロダクトをより多くの人に使ってもらう」ビジネスモデルです。 ■目指すチーム 「プロダクト」中心の会社であるために、プロダクトを改善していける「作る人」に、意思決定権や裁量があるチームです。

As a new team member

※「話を聞きに行きたいボタン」をクリックしてエントリーしてください 画像解析・言語処理・データ分析・機械学習のいずれかを行い、Wantedly People の基盤となっている機能を改善していただきます。インターンの内容は実際にアプリをダウンロードしていただき1度使ってみていただくと理解しやすいと思います。 課題は、個人の経験に合わせ個別に設定します。 ## 期間 9月の枠を2名分増やしました! 9月10日〜28日 遠方から来られる方は交通費と宿泊補助がありますのでぜひ応募ください! ##こんなことやります 機械学習で、Wantedly Peopleに関する改善を行います。 (例) - 名刺の画像から書かれている文字列を取り出す(OCR) - 名刺上の文字情報が、名前・会社・電話番号・住所などのどのカテゴリなのかを98%以上の精度で当てる - 2枚の別の名刺の画像が同一の名刺であることを判定する - 色々な表記の会社名から1つの会社をあてる - 持っている人の繋がりからその人の業種・業界を当てる - 募集や記事の閲覧履歴からその人の興味・嗜好を当てる ## こんな人はぜひ - Deep Learningで、しっかり内部状態をみて、何故うまくいくのかいかないのかを分析した経験がある方 - Deep Learningばかり流行っているけど、自分はそうじゃないアルゴリズムのほうが好き・得意な方 ## このインターンで特に学べること 機械学習を実際のプロダクトに入れる際のノウハウ しっかり精度を上げていく体制や仕組みをどう作っていくか すべての手段を考えた上で、結果を出すことの重要性 ##魅力 自分の成果がすぐにプロダクトに反映されるため、やり甲斐は非常に大きいです。自分のアイデアを実際のプロダクトで試してみたい方はぜひチャレンジください!
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Founded on 09/2010

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