機械学習 エンジニアコース

2.1K Views

November 09, 22

スライド概要

エン・ジャパン 新卒採用 機械学習エンジニアコースにご興味をもっていただきありがとうございます。
こちらでは、エン・ジャパンについてや、働く環境、機械学習エンジニアとしてどのような業務内容に携わるのか?などを掲載しております。

選考参加にあたってご参考になれば幸いです。

profile-image

エン・ジャパン人財戦略室の採用情報を掲載しております。

シェア

埋め込む »CMSなどでJSが使えない場合

各ページのテキスト
1.

We are en Japan Engineering Team. エン・ジャパン株式会社 エンジニアリンググループ・機械学習エンジニア職紹介

2.

en Japan Machine Learning Engineer

3.

会社概要

4.

会社名 エン・ジャパン株式会社(en Japan Inc.) 設立 2000年1月 en Japan Recruiting 会社データ 4 事業内容 人材採用・入社後活躍サービスの提供 従業員数 連結:2,928名 株式 東京証券取引所 プライム市場 売上高 545億4,500万円(2022年3月期) 営業利益 96億3,000万円(2022年3月期) 単体:1,450名(2022年3月末時点) エ ン ・ ジ ャ パ ン に つ い て

5.

採用支援領域 en Japan Recruiting 事業内容 5 活躍支援領域 新規事業 海外事業 メディア運営 エ ン ・ ジ ャ パ ン に つ い て

6.

ミッションとプロダクト

7.

100万件の求人と 100万人の求職者の「縁」を、 Techで最適化する。 100万件の求人と100万人の求職者が集まるエンの最注力投資プロダクト「engage/エンゲージ」。 その改善・革新を通じて、「縁」のあり方を最適化する。 en Japan Recruiting エンジニア組織のミッション 7 ミ ッ シ ョ ン

8.

engage en Japan Recruiting プロダクト 求人掲載・採用までを0円から。国内No.1採用支援ツール 8 最重要テーマ ミ ッ シ ョ ン 「engage/エンゲージ」の 開発内製化 エンゲージ 求人数60万件以上の社員・バイト求人サイト

9.

en Japan Recruiting 人と企業のプラットフォームに 9 engage/エンゲージは、 100万件の求人と 100万人の求職者が集まる プラットフォームへ。 ミ ッ シ ョ ン

10.

en Japan Recruiting 「engage」とは 10 利用企業数 国内No.1の採用支援ツール。 採用HP作成・求人掲載・応募者管理までワンストップで。 誰もが簡単に求人募集できる企業向けHR-Techプロダクト。 利用企業数 60 万 社 突破! ※利用企業(一部) ミ ッ シ ョ ン

11.

テクノロジーの力で、新しい求人体験を実現 en Japan Recruiting engageにできること 11 ミ ッ シ ョ ン ノーコードで 無料でいくつでも 独自のネットワークで 選考管理、録画面接など 採用HP作成 求人作成が可能 求人を拡散 便利なツールも利用可

12.

en Japan Recruiting 求職者向けサイトも急成長 12 engageで作られた求人を探せる求職者向けサイト「エン ゲージ」。掲載企業数No.1の社員・バイト求人サイトとし て急成長。2021年のリリースから1年で、会員数は120万 人以上に。 1年で会員数 120 突破! 万 人 掲載求人 60 万 件 突破! ミ ッ シ ョ ン

13.

テクノロジーの力で、日本中の「人」と「企業」の 幸せな出会いの機会を増やしたい。 そのために engage は? 全国のあらゆる人と企業が使うHR-Techプロダクトを目指し、 その「縁」をTechで最適化する。 en Japan Recruiting engageのビジョン 13 ミ ッ シ ョ ン

14.

投資額は100億円規模。 「5年で売上10倍」へ。 「中期経営計画」でも最も注力投資を行なうプロダ クトとして位置づけ。100億円規模の予算を投資し、 TVCMなどのプロモーションも強化。まずは「5年で 売上10倍」のグロースに挑むフェーズ。 en Japan Recruiting まずは「5年で10倍」に 14 ミ ッ シ ョ ン

15.

採用HPや求人作成のUI/UX改善 マッチングへのAI活用 新しい求人の探し方を実現する機能(地図で探す、家から●分以内で探す……) 企業と求職者のコミュニケーションを最適化するUI/UX開発 en Japan Recruiting エンジニア組織全体の開発テーマ例 15 ミ ッ シ ョ ン

16.

en Japan Recruiting 機械学習エンジニアチームでやりたいこと 16 マッチングへのAI活用 新しい求人の探し方を実現する機能(地図で探す、家から●分以内で探す……) エン・ジャパンの持っているデータ活用(求人・企業口コミ等) ミ ッ シ ョ ン

17.

開発環境

18.

en Japan Recruiting 開発組織の全体像 18 デジタルプロダクト開発本部 エン・ジャパンのエンジニア組織は、各プロダクトの開発・運営を手掛ける 「デジタルプロダクト開発本部(通称デジプロ)」の中にあります。 デジプロにはエンジニアの他、プロダクトを司るPdMや、サービスグロースを担うUXプランナー、 数字でプロダクトを支えるデータアナリストなど各専門分野のプロフェッショナルが所属。 知恵を結集させ、より良いプロダクトづくりに挑んでいます。 開 発 環 境

19.

en Japan Recruiting エンジニア組織の概要 担当プロダクト バックグラウンド 主に「engage」などのプロダクト開発を担当しています。 SESやSIer経験者や、自社サービスの開発保守、 19 フリーランスなど様々な経験を持つメンバーが在籍。 開 発 環 境 人数規模 職種の種類 現状17名程度が在籍しています。 ・フロントエンドエンジニア(JavaScript/Vue.js) ・バックエンドエンジニア(PHP/Python) ・QAエンジニア ・SRE/インフラエンジニア ※情シスと兼任 ・セキュリティエンジニア ※情シスと兼任 ・機械学習エンジニア ※2024年までにチーム立ち上げ予定

20.

開発体制 内製と外注のハイブリッド(内製への移行中) en Japan Recruiting 技術スタック 20 使用言語 フレームワーク DB 共通 開 発 環 境

21.

en Japan Recruiting 開発フロー スクラムをベースとしたアジャイルな開発環境で、 スピーディな開発を実現します。 振り返り スプリント レビュー PdM/エンジニア 21 PdM/エンジニア/ス テークホルダー 開 発 環 境 スプリント 1週間の開発期間 起案 詳細化 スプリント計画 (PdM/エンジニア) 選定 リリース リファインメント PdM/エンジニア/デザイナー 開発

22.

カルチャー・働き方 エン・ジャパンのエンジニア組織では、 カルチャー・文化を体現する共通言語がいくつも存在します。 言葉に込められた想いから、カルチャー・働き方を紹介します。

23.

迷ったら「ユーザーファースト主義」 ❝ユーザー ファースト 主義 サービス運営の指針としても全社に浸透し ている共通言語。判断に迷ったら「それは 本当にユーザーのためになるか?」という 観点で議論を尽くします。 ※エンでは特に「求職者」のことを「ユーザー」として強く意識してい ます。基本的にプロダクトの利用費を支払っているのは企業。利益を追 求すると個業側のニーズばかりに応えてしまいやすいためです。 en Japan Recruiting ① 23 カ ル チ ャ ー

24.

アクションは「デジプロック」3か条 楽しく、誠実に、成果で勝負 我々の舞台は自らで創る 新たな才能を持つ仲間を増やす デジプロックという、組織のフィロソフィーを3つ設定しています。 en Japan Recruiting ② 24 カ ル チ ャ ー

25.

「頼まれてないこと」をする en Japan Recruiting ③ 「 頼まれてないこと 」 = 「頼まれていない、けどやった方が良いこと」 「頼まれていない、けどやったほうが良いこと」を 勝手にやっても許されるのは、自社プロダクト開発の特権です。 自分も楽しい。周囲も喜ぶ。そんな姿勢で開発に携わることは、 プロダクトの飛躍に繋がると考えています。(engage VPoE 小澤) 25 カ ル チ ャ ー

26.

en Japan Recruiting カルチャーを反映した働き方 26 Slack/Zoomでのオープンな コミュニケーション コードレビュー実施 原則、リモートワーク 希望に応じて出社可 積極的な発信・シェアを 推奨する文化 スクラムをベースとした アジャイルな開発環境 カイゼンを常に回し続ける ための「ふりかえり」実施 開 発 環 境

27.

朝会 1on1 毎朝10時から15分、昨日やったこと、今日 毎週、上長と1on1を実施。仕事の相談から やること、困っていることをチームで共有。 雑談まで何でもOK。年齢役職関係なく 最初の5分は雑談タイム。 「◯◯さん」と呼び合う風土なので、気軽 に話しやすいです。 ミーティング 勉強会 業務中の相談はSlack通話。ミーティングは Engineering workshopを定期的に開催。オン ZoomやTeamsで画面共有をしながら進めま ライン開催なので、他部署のメンバーも気 す。バーチャルオフィスにゆるく集まって 軽に巻き込んでいます。 話すことも。 en Japan Recruiting カルチャーを反映した働き方 27 カ ル チ ャ ー

28.

おやつタイム 飲み会 28 週に一度、グループみんなで集まっておや 歓迎会やプロジェクトの区切りなどたまに つを食べながら雑談。今はhere.fmを使って リモート飲み会を開催。好きなお酒やおつ います。 まみを買って、ゆるーく飲んでいます。 シャッフルランチ 毎週水曜にチームをまたいでランチ。エン ジニア以外の職種のメンバーとの交流もし ています。 en Japan Recruiting カルチャーを反映した働き方 カ ル チ ャ ー

29.

​Mon Tue ​Wed ​Thu ​Fri ​11:00 チーム朝会 チーム朝会 チーム朝会 チーム朝会 チーム朝会 ​12:00 ランチ ランチ ランチ ランチ AIチーム 開発全体定例 ​13:00 開発(実装) 開発(実装) 開発(実装) 開発(実装) 開発(実装) ​9:00 en Japan Recruiting 1週間のスケジュール例(メンバー) ​10:00 ​14:00 ​15:00 上司との1on1 ​16:00 上司との1on1 ​17:00 グループメンバーと 雑談(TGIF) 勉強会 ​18:00 ​19:00 ​20:00 29 開 発 環 境

30.

​Mon Tue ​Wed ​Thu ​Fri ​9:00 ​10:00 他チームとの連携 ​11:00 チーム朝会 チーム朝会 チーム朝会 チーム朝会 チーム朝会 ​12:00 ランチ ランチ ランチ ランチ AIチーム 開発全体定例 ​13:00 開発(設計) 採用周りの業務 グループ定例 開発(実装) 開発(実装) ​14:00 庶務 採用周りの業務 上司と1on1 ​15:00 ​engage開発全体定例 開発(実装) メンバー1on1 ​16:00 開発(実装) コードレビュー 勉強会 ​18:00 ​19:00 ​20:00 コードレビュー メンバー1on1 ​17:00 en Japan Recruiting 1週間のスケジュール例(チームリーダー) メンバーと雑談 (TGIF) 30 開 発 環 境

31.

❝ 開発体制を見直しており、 技術面を含めたチャレン ジがしやすい ❝ エンジニア組織構築に参 画できる(元LINEのエン ジニアが主導) ❝ 内製での開発、協力会社 との開発、それぞれ経験 できる ❝ 技術フェローである及川 卓也さんから学ぶ機会が ❝ そう 豊富 ので経験の幅が広げられ 31 ある ❝ 単一プロダクトではない en Japan Recruiting エンジニアの声 チームビルド、マネジメ ントの経験を積む機会が カ ル チ ャ ー

32.

en Japan Recruiting メンバー 社員の人のよさはエン・ジャパンの特長のひとつ。エンジニアも「いい奴」ぞろいです。 エンジニア組織のメンバーや働く様子を紹介します。 32 カ ル チ ャ ー ※弊社エンジニア採用サイトに詳細は掲載

33.

キャリア・制度

34.

テックリード、エンジニアリングマネジャーなど、エンジニアリングを軸とした様々なキャリアの可能性があります。 en Japan Recruiting キャリアパス 34 テックリード VPoE・CTO フルスタック エンジニア プロジェクト マネージャー プロダクト マネージャー スペシャリスト エンジニアリング マネージャー キ ャ リ ア ・ 制 度

35.

エン・ジャパンではエンジニアの能力やスキルを適切に評価するため、専用の評価・報酬制度を設けています。 en Japan Recruiting 評価・報酬制度 報酬は年俸制で、スキルや能力に紐づく「Professional Grade(PG)」により決定。 さらに年2回の評価タイミングで達成度を測り、成果に応じて特別インセンティブを支給します。 35 キ ャ リ ア ・ 制 度 年俸 Professional Grade(PG)に基づき支給 + 特別 インセンティブ 成果に基づき支給(年2回)

36.

登用基準 5 4 求める技術レベル ・外部環境の変化や経営課題を踏まえたうえで、プロダクトに関する戦略を立案できる。 ・特定分野に関して最先端の技術や知識を有している。 ・立案した戦略を実行して目標を達成するために、経営資源を戦略的にマネジメントできる。 ・豊富な開発経験から、社内の様々な設計や改善に対して的確な助言や指導ができる。 ・高い専門性が社内外で広く認知されており、知見を求められる存在となっている。 ・特定分野において高い専門性を持ち、安定して非常に高い成果を出すことができる。 ・高い専門性が社内で広く認知されており、知見を求められる存在となっている。 ・仕事に対する姿勢や業務の進め方が周囲の模範となっている。 (・複数の開発チームをマネジメントすることができる。) ・他のエンジニアの模範となるようなコードを書くことができる。 ・コードレビューや体系的なデバッグに関する基準を定めたり、難易度の高いコーディングやリリース に関して指導ができる。 ・開発言語やフレームワーク、ライブラリー、デザインパターン、社内の基盤ドメインなどに精通して いる。 ・実際の運用を見据えた設計ができ、複数の開発や改善をリードしている。 (組織を管掌している場合、実務としてコーディング比率が下がり、指導の比率が上がる) 3 ・専門性を持ち、安定して高い成果を出すことができる。 ・仕事に対する姿勢や業務の進め方が周囲の模範となっている。 (・開発チームをリードすることができる。) ・コードに対する深い知識を持ち、チームやPJのコードレビューに責任をもっている。 ・影響範囲の大きいバグや技術的課題を解決したり、難易度が高いコーディングを行なうことができる。 ・自分のプラットフォームの開発言語、フレームワーク、ライブラリ、ドメインに関して十分な知識が ある。 ・コストを抑えた設計をすることができる。 (組織を管掌している場合、実務としてコーディング比率が下がり、指導の比率が上がる) 2 1 ・安定的かつ自律的に、期待された成果を出すことができる。 ・率先して自組織の成果の最大化に取り組んでいる。 ・安定的かつ自律的に、小さい機能の開発を行ない、バグや技術的課題を解決している。 ・率先してコードレビューを行ない、最小限のアドバイスでリリースプロセスを理解・実行している。 ・自分のプラットフォームの開発言語、フレームワーク、ライブラリ、ドメインに関する知識を持って いる。 ・上長や周囲のサポートを受けつつ、期待された成果を出すことができる。 ・自身の成長に対して意欲的に取り組んでいる。 ・上長や周囲のサポートを受けつつ、チームのコーディングガイドラインや基準に従い、インター フェースの互換性や拡張性を考慮したうえで、小さい機能の開発を行なっている。 ・テスト容易性、可読性、エッジケース、エラーを意識しながらコードを書いている。 ・自分のプラットフォームの開発言語、フレームワーク、ライブラリ、ドメインに関する基礎知識を 持っている。 en Japan Recruiting グレード別登用基準例(サービス開発エンジニア) 36 キ ャ リ ア ・ 制 度

37.

en Japan Recruiting 評価指標と定義 評価指標 大項目 中項目 小項目 理解: 担当するシステムや、使用する技術への理解。 課題解決: 解決するべき課題を解決する。 技術力の発揮度 正しく解く: あるべき形で課題を解決し、後に負債を残さない。 品質: バグがなくメンテナンスしやすいコード、整ったドキュメント、きちんと書かれたテスト、セキュリティーの考慮。 37 速度とその予測: 時間に対する能力。理にかなった素早さで課題を解決する。そして理にかなった見積もりを立て、それを守れる。 障害対応・防止: 障害、問題、トラブルが起こったときに適切に対応する。それ以上に、それらを未然に防ぐ。 能力・スキル評価 オーナーシップ チームへの貢献度 キ ャ リ ア ・ 制 度 育成 コミュニケーション 環境改善、情報共有 行動ガイドラインの発揮度 考え方 能力 影響度・難易度 成果評価 ミッションの達成度 品質 スピード 加点項目 社外での活動など 評価定義と評価期間 S 期待を大きく超えた A 期待を超えた B 期待通り C 期待を下回る D 期待を大きく下回る 評価期間 年俸 特別インセン 初任給 能力・スキル評価 成果評価 年1回(4月-翌3月) 年2回(4月-9月/10月-翌3月) 前期評価を翌年度の年俸に反映(7月-翌6月) - 年2回(4月-9月/10月-翌3月) 500万以上(研究実績も考慮・内定出し時に正式提示)

38.

資格補助(AWS認定資格, 情報処理技術者試験など) 外部研修(AWS, google, Facebookなどの研修・セミナー) 社内エンジニア勉強会の実施 書籍購入の補助 en Japan Recruiting その他福利厚生・制度 38 キ ャ リ ア ・ 制 度

39.

en Japan Recruiting その他福利厚生・制度(全社共通) 39 エン・ジャパンでは社員に安心して働いてもらえ るよう、全社員を対象に様々な制度を整備してい ます。 キ ャ リ ア ・ 制 度

40.

選考について

41.

Step 1 書類審査 エントリーにあたっての下記3点をご対応いただきます。 ・個人情報の提出 ・適性検査の受験(3E-IP) ・研究実績・学会等での発表・論文発表の実績ご提出 Step 2 エン・ジャパンは、ミスマッチのない採用を 人事+現場社員(マネージャークラス)で実施します。 主に、2点についてお話しをお伺いします。 ・これまでの経歴(幼少期~現在まで)/過去の注力事項 ・研究内容・開発経験について 目指し、採用支援を20年以上続けている会社。 自社選考でも“ミスマッチのない選考”を貫きます。 ※選考のフローは状況により変更の可能性があります。 1次面接(60分) Step 3 コーディングテスト 機械学習エンジニアとして必要な基本的な技術力の有無を判 断させていただきます。 提出期限は受験開始から1週間ほどを想定しております。 Step 4 最終面接(45分) 弊社役員+現場社員(マネージャークラス)で実施します。 en Japan Recruiting 選考フローについて 41 選 考 に つ い て