”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。

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。

■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。

Wantedlyではエンジニアとデザイナーは切っても切れない関係性です。 技術でカバーできない部分をデザインで補い、いかにユーザーフレンドリーなプロダクトを作るか、ストレスを感じさせない体験になっているかを考え抜きます。 人と人のつながり資産をつくる名刺アプリWantedly People (https://p.wantedly.com/ja)は、スマートフォンに本気を出させない設計を技術力で解決し、技術を駆使しても時間がかかってしまう処理をデザインの力でユーザーに負担なく使ってもらえるよう、課題解決に日々取り組んでいます。 Wantedly PeopleのAndroidエンジニアはDroidKaigiカンファレンスでの登壇歴もあるエンジニアです。 アプリを作れるのは当たり前。Wantedlyではそこからプロダクトを育てるために何をすべきかを自分たちで考えて開発を進めます。 ## Wantedly Peopleの特徴 ・１つ１つデザイナーの意図が込められたかっこいいUI・アニメーション ・ユーザーの意図を邪魔しないシンプルで使いやすいデザイン ・機械学習を取り入れた精度の高い名刺読み込み ・通信が不安定なモバイル環境でも快適なユーザー体験を意識した設計 ## こんなことやります ・オブジェクト指向に基づいたアプリ設計 ・Realm / RxJava2 によるUIの自由度に重点をおいたアプリ構成 ・Dagger2を用いたテスタブルなアプリ実装 ・現場のAndroidエンジニアによるコードレビュー ・アプリの悪いと思うポイントを仮説やデータから探し、どう改善できるかをデザインを交えて考え、実装します 使用している技術、ツール ・Realm、RxJava2 を用いたUI/UXの自由度に最重点をおいたアプリ設計 ・Dagger2、Espresso、Bitrise によるテストの自動化 ・通信処理には Retrofit2 を採用 ・Firebase Analytics によるデータ収集と Google BigQuery を使ったデータ解析 ・OpenCVと独自ロジックによるカメラ画像からのリアルタイム名刺検出 ## こんな人はぜひ ・プロダクト志向なアプリ開発の手法を学びたい ・スピード感ある環境が好き。 ・Android大好き。LOVE。三度の飯よりAndroid