■チームの概要 atama plusが開発するタブレット教材アプリ「atama＋」は、AIで一人ひとりの得意、苦手、伸び、つまずき、忘却度などの情報を収集・分析し、一人ひとりに合った「自分専用カリキュラム」を提供します。 そのなかで、大きくは2つのロジックを開発するアルゴリズムチームに所属いただきます。 ・「自分専用カリキュラム」で個々の生徒が学習を行うにあたり、最短距離で学びが進むために最適な講義や演習問題をレコメンドするためのロジック開発 ・生徒の学習ログから生徒の将来状況予測をするなど、生徒の学習を支援するためのロジック開発 ▼所属チームのご紹介 https://speakerdeck.com/atamaplus/about-atama-plus-algorithm-team ■具体的な業務内容 生徒がうまく学習を進めていくために課題となっていることを明らかにし、解決までの道筋を描きながら、関係各所との連携を通じて課題を解決していただきます。 アルゴリズムチームの開発は、課題のモデル化、実装、性能評価、Quality Assurance、そのすべてがスコープとなります。そのため、関係するチーム内外のメンバーと共同での開発をスムーズに運ぶ必要があります。 ■ポジションの魅力・やりがい ◎企画や仕様策定段階から携われます。 当社がプロダクトを作る上で大切にしているのは、ユーザーである生徒が「熱狂しているか？」ということ。 決まった仕様をただ開発するのではなく、生徒が本当に困っていること、求めていることは何か徹底的にを考え、チームメンバーとともに仕様段階から議論し、ミッションの実現に向けて同じ方向を向いてプロダクト開発を行うことができます。 ◎職種を超えたチームでアジャイル開発を進められます。 スクラムベースのアジャイル開発をしています。1スプリントは1週間で回っており、開発メンバーのみではなく、UXデザイナーやQAメンバーも含んだチームで機能のリリースまでを完結できるようにしています。 チームごと特色はありますが、プランニング、リファインメント、デイリースタンドアップミーティングなどで皆で顔を合わせ、方針の共有・決定をしています。 また、ビジネスサイドのメンバーにもプロダクトファーストの考え方が浸透しており、議論を重ねながら全員で「良いプロダクトを作る」ことを最優先にしています。週次で行う全社ミーティングでは、ビジネスメンバーとプロダクトメンバーの共有・目線合わせを大事にしています。 ◎ユーザーからの気付きを得ながら開発できます。 エンジニアもプロダクトを使用している塾などを訪問し、現場での観察やインタビュー等で得られた気付き・学びをもとにプロダクトを開発・改善しています。そのため、常にユーザーからの気づきやフィードバックを開発に反映することができる環境です。 ◎アルゴリズムのアプリケーションへの組み込みもアルゴリズムチームが担います。 生徒の学習体験を改善する方法策定からその実装までを一手に担っているため、システム処理負荷を踏まえた実装の工夫や学習体験の効果測定のためのエンジニアリングといったことも自ら包括的にスピーディに取り組めます。 ■開発環境・技術スタック ・Language/Framework： Python/Django　TypeScript/React/Angular/Ionic/Cordova/Vue.js Infrastructure： Heroku/AWS/GCP(BigQuery含む)/Terraform DB： Amazon Aurora（PostgreSQL） Tools： GitHub/Docker/Circle CI/Codecov/Slack/Jira ※弊社では、ご入社時点の技術的な重なりよりも、キャッチアップ力やスクラムチームに貢献いただけるかを重視しています。 ■社員インタビュー 「生徒が熱狂する体験をもたらす、アルゴリズムを考え抜く。」 https://recruiting.atama.plus/career/interview/job_engineering_kawahara/ ■選考について atama plusでは、選考を「相互理解の場」と位置づけています。書類選考通過後にご参加いただく面接では、対話を通じて、ぜひatama plusのカルチャー、事業、プロダクト等について理解を深めていただければと思います。 [選考プロセス] ・書類選考 ・面接3回前後（基本的にオンラインで実施し、うち1回は対面にて実施する想定です） ※ コーディングテスト等はございません

・技術ドリブンにならず、常に「ユーザーへの価値を出す」という目的を見失わない姿勢 ・実サービスにて継続的に機械学習／ルールベースロジックを用いた予測モデルを適用した経験 ・Webアプリケーション開発についての基礎知識

・担当プロダクトにおける課題設定から事業上の改善検証までをリードできる経験 ・GCPやAWS等のクラウドサービスを利用しての機械学習アプリケーション構築経験 ・Webアプリケーション開発の実務経験

機械学習あるいは数学的知識、情報学知識を土台にはしつつも、サービス上の問題を構造化し、 他チーム（特に学習教材を作るチーム）との連携、開発、施策の評価までを見据えた包括的なエンジニアリングができる方を想定しております。