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AWS&Django&機械学習で製薬研究支援SaaSを開発したい新卒募集!

機械学習エンジニア

on 2020-12-01

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AWS&Django&機械学習で製薬研究支援SaaSを開発したい新卒募集!

Mid-career
New Graduate
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Atsuyoshi Matsuda

TDK株式会社のR&D部門に入社後、ユーザーと向き合う仕事をやりたいと思い、独学でWEBアプリケーションについて学び、ITベンチャーなどを験て楽天にエンジニアとして入社。 楽天ではクレジットカード加盟店サイトリニューアルや、ECサイトのお気に入りの新機能開発・運用などに携わる。関連特許を4件出願した。 楽天同期入社のViibar代表とViibarを共同創業し、技術責任者としてゼロからイチのサービス開発を行う。 医療・製薬業界を支援するサービスを作りたいと思い、Logbiiを創業。

Yasuyuki Ohara

東京工業大学修士(工学)、専門は数理最適化や機械学習。 学部時代は東工大で経営工学を学ぶ傍ら、一橋大学で医療経営系ゼミに参加。 修士課程では医療資源の最適化を研究。 医療データ分析業務を行うシンクタンクやベンチャー企業でインターンを経験後、 株式会社Logbiiに入社。

株式会社ログビー's members

TDK株式会社のR&D部門に入社後、ユーザーと向き合う仕事をやりたいと思い、独学でWEBアプリケーションについて学び、ITベンチャーなどを験て楽天にエンジニアとして入社。 楽天ではクレジットカード加盟店サイトリニューアルや、ECサイトのお気に入りの新機能開発・運用などに携わる。関連特許を4件出願した。 楽天同期入社のViibar代表とViibarを共同創業し、技術責任者としてゼロからイチのサービス開発を行う。 医療・製薬業界を支援するサービスを作りたいと思い、Logbiiを創業。

What we do

Logbii(ログビー)のミッションは、最高のエンジニア環境を創ることです。 Company Deckでは、ミッション、事業、チーム構成、働く環境などを公開しています。 https://speakerdeck.com/logbii/logbii-rogubi-company-deck 現在、エンジニア組織マネジメント、カルチャー醸成をするソリューションを開発して運用しています。技術要素として、機械学習/LLM、Python(Django)、ReactJS(Next.js)、Dart(Flutter)、AWSを用いています。 https://logbii.com/solution/hr/enbrew/ 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、興味のある案件も(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、OpenAI等のLLM/生成AIや機械学習を用いたAI案件、DjangoやReactを用いたWeb案件、FlutterやSwiftを用いたスマホアプリ案件などに取り組んでいます。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、東京工業大学、宮崎大学附属病院などと、主に診断支援領域で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://logbii.com/solution/rd/
エンジニアカルチャーを醸成するソリューション
大学と診断支援などAIを共同研究
基本フルリモートです
オフライン懇親会を定期的に開催しています
最高のエンジニア環境を創る

What we do

エンジニアカルチャーを醸成するソリューション

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、最高のエンジニア環境を創ることです。 Company Deckでは、ミッション、事業、チーム構成、働く環境などを公開しています。 https://speakerdeck.com/logbii/logbii-rogubi-company-deck 現在、エンジニア組織マネジメント、カルチャー醸成をするソリューションを開発して運用しています。技術要素として、機械学習/LLM、Python(Django)、ReactJS(Next.js)、Dart(Flutter)、AWSを用いています。 https://logbii.com/solution/hr/enbrew/ 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、興味のある案件も(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、OpenAI等のLLM/生成AIや機械学習を用いたAI案件、DjangoやReactを用いたWeb案件、FlutterやSwiftを用いたスマホアプリ案件などに取り組んでいます。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、東京工業大学、宮崎大学附属病院などと、主に診断支援領域で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://logbii.com/solution/rd/

Why we do

最高のエンジニア環境を創る

ログビーは創業からこれまで一貫してエンジニアを中心としたチームとなっており、自分たちの中から沸き起こる課題感=「エンジニア組織にまつわる課題」を解決することが使命であると考え、以下のミッション・ビジョン・バリュー(行動指針)に改定を行いました。 ▼ ミッション 「最高のエンジニア環境を創る」 ログビー(Logbii)はエンジニアを中心としたチームです。組織運営する中で、様々な課題に直面してきました。それらを改善すべく、日々取り組んでいます。 仕組みを横展開することで、世の中のエンジニア環境をアップデートしていくことをミッションにしています。 ▼ ビジョン 「エンジニアをエンパワーするコミュニティ」 ログビー(Logbii)は、エンジニアをエンパワーするコミュニティになることを目指しています。 ▼ バリュー(行動指針) 「モチベーション」 ・自分や周りのモチベーションを高める ・ユーモアのあるコミュニケーション 「自由と責任」 ・フルリモートで進め方は自分で決める ・アウトプットに責任を持つ 「柔軟性」 ・良いものは柔軟に取り入れる ・提案には背景とメリットを

How we do

基本フルリモートです

オフライン懇親会を定期的に開催しています

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 ・機械学習や自然言語処理、LLM/生成AI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、LLM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: 6名 ・Kaggle/SIGNATE 入賞: 3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 ・基本フルリモート ・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 (オンライン) ・ワークショップ&懇親会 (オンライン) ・オフライン懇親会 (BBQなど) ・社内勉強会、案件共有会 (利用技術などのディスカッション) ▼ 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 ・Notion, Miro == 教育と評価 == ▼ キャリアプラン どういったキャリアを積みたいか、キャリアプランを設定 ▼ 目標設定 クォータに1度の目標設定と振り返り ▼ 1 on 1 毎月実施し、その中で評価を実施 ▼ 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

As a new team member

▼ ご担当いただく業務内容 ・製薬企業の研究を支援する新プロダクト(α版を大手メーカー検証中)の開発をお任せします。(Pythonを用いたAPI開発・自然言語処理・ネットワーク分析、またデータベース設計など) *大学附属病院などとの共同研究(合併症の予測)も、希望に応じて参加可能です。(論文に名前が載ります) *フロントエンドの開発は必須ではありませんが、ご希望に応じてご担当いただくことも可能です。(レビュー・教育します) ▼ 募集要項 【環境】 ・機械学習:Python(TensorFlow, PyTorchなど) ・バックエンド:Python(Django REST Framework) ・インフラ:AWS(EC2, RDS, Elasticache など), 自社サーバー(Ubuntu, GPU(NVIDIA)), Docker ・データベース:Aurora, MySQL ・フロントエンド:React.js(Redux) ・リポジトリ:GitHub ・コミュニケーション:Slack, Zoom 【必要スキル】 ・Pythonを使った機械学習モデルの開発経験、またはDjangoの開発経験 【歓迎スキル】 ・AWSのデータ基盤構築経験(RDS, Redshift等) ・データベース設計、SQLの経験 ・大学などでの機械学習の研究経験 ・Kaggleなどコンペでの入賞経験 ・プロダクトをGitHubに公開 ・React.jsの開発経験 一緒にディスカッションと開発できることを楽しみしています!
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