株式会社High Link 全ての求人一覧1. エンジニア の求人一覧
株式会社High Link 全ての求人一覧

01. プロダクト開発エンジニア

01. プロダクト開発エンジニア

Webで人と香りの出会いを最適化する! | プロダクト開発エンジニア募集
【事業紹介】 私たちは、"香りとの出会いを最適化する" というサービスビジョンの元、香り領域のサービス カラリアの企画・開発・運営をしています。 いままで限定的だった、人と香りの出会いをテクノロジーで最適化し多くの人が自分の好みの香りに出会えるように、以下の事業を展開しています。 ■ EC事業: カラリア 香りの定期便 約1000種類の高級ブランド香水やルームフレグランス、バスグッズなどから好きな香りをお選びいただき、1ヶ月使い切りサイズで毎月ポストにお届けする香りのサブスクリプションサービスです。 サービスURL: https://coloria.jp/ ■ メディア事業: カラリア マガジン 香りの魅力をより多くの方に知っていただくため、 香りに関する情報の発信にも力を入れています。 WEBメディアは月間100万PV、SNSは総フォロワー数27.5万人を超える国内最大級の香りを専門としたメディアとなっています。 WEBメディア: https://coloria.jp/magazine/ SNS: https://www.instagram.com/coloria_magazine/ 【業務内容】 香りのサブスクリプションサービス カラリアの運営・改善に必要な開発全般を担っていただきます。 得意領域を考慮しつつも、フロントエンド・バックエンド・インフラの領域にまたがってサービスの改善に取り組んでいただきます。 フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア専門のポジションも設けておりますので、専門ポジションを希望の方はそちらからご応募ください。 【具体的な業務紹介】 ・カラリアの新機能の要件定義・設計・実装・テスト ・各種スクラムイベントへの参加 ・既存コードの改善 ・開発体験・効率向上のための環境改善 ・UX向上のための施策提案 【技術スタック】 ・開発言語: ・フロントエンド: JavaScript, TypeScript ・バックエンド: Ruby, Python (機械学習) ・フレームワーク・ライブラリ ・フロントエンド: React, Next.js, Tailwind.css ・バックエンド: Ruby on Rails, Fast API (機械学習) - データベース: MySQL - インフラ: AWS, ECS, Docker, Terraform - その他: Github Actions, Sentry
01. プロダクト開発エンジニア (業務委託)

01. プロダクト開発エンジニア (業務委託)

[Next.js / Rails] Webで香りとの出会いを最適化するサービス開発エンジニア募集!
【事業紹介】 私たちは、"香りとの出会いを最適化する" というサービスビジョンの元、香り領域のサービスカラリアの企画・開発・運営をしています。 いままで限定的だった、人と香りの出会いをテクノロジーで最適化し多くの人が自分の好みの香りに出会えるように、以下の事業を展開しています。 ■ EC事業: カラリア 香りの定期便 約1000種類の高級ブランド香水やルームフレグランス、バスグッズなどから好きな香りをお選びいただき、1ヶ月使い切りサイズで毎月ポストにお届けする香りのサブスクリプションサービスです。 サービスURL: https://coloria.jp/ ■ メディア事業: カラリア マガジン 香りの魅力をより多くの方に知っていただくため、 香りに関する情報の発信にも力を入れています。 WEBメディアは月間100万PV、SNSは総フォロワー数27.5万人を超える国内最大級の香りを専門としたメディアとなっています。 WEBメディア: https://coloria.jp/magazine/ SNS: https://www.instagram.com/coloria_magazine/ 【業務内容】 カラリアのサービス開発・運用を担当していただきます。 機能単位で仕事をおまかせし、RailsによるAPI開発と、Next.js (React)によるフロントエンド開発をしていただきます。 具体的には - PdM (プロダクトマネージャー)と共にユーザ課題を解決するための機能仕様を定義する - 機能に必要なテーブル設計、API設計、実装する - 他メンバーのPull Requestのコードをレビューする - 開発プロセスを改善するためのパイプラインやツールを開発する などがあります。 【技術スタック】 ・開発言語: ・フロントエンド: JavaScript, TypeScript ・バックエンド: Ruby, Python (機械学習) ・フレームワーク・ライブラリ ・フロントエンド: React, Next.js, Tailwind.css ・バックエンド: Ruby on Rails, Fast API (機械学習) - データベース: MySQL - インフラ: AWS, ECS, Docker, Terraform - その他: Github Actions, Sentry
02. フロントエンドエンジニア

02. フロントエンドエンジニア

テクノロジーで人と香りの出会いを最適化する | フロントエンドエンジニア募集
[事業紹介] 私たち、株式会社High Linkは "香りで世界を彩る" という事業ミッションの元、香りのECプラットフォームサービス カラリアを運営しています。 香水をはじめとした香り商品には、 - ボトルサイズが大きく失敗したときのリスクが大きい - 地理的状況、コロナウイルスで香りを試せない - 店舗で試して良いと思ったけど自分で纏ってみると合わない といった課題があります。 こうした課題を解決し、多くの人の毎日を香りで豊かにするために、 月に1度選んだ香水をポケットサイズのアトマイザーでお届けするサブスクリプションサービス カラリア 香りの定期便を提供しております。 2020-2021年の1年間では、ユーザー数が11倍以上にまで伸び、サービス・組織共に急成長を続けています。 [業務内容] 香りのサブスクリプションサービス COLORIA の運営において必要なフロントエンドの開発全般を担っていただきます。 直近では、カラリアのサイト全体のリニューアルや香りと出会うための新機能のリリースを考えており、それらの開発の土台の構築と、実際の開発などを担当していただきたいと考えております。 また、現在私たちは Ruby on Rails を用いて開発されたモノシリックなアプリケーションを分離し、フロンドエンドの開発環境をモダン化 (Next.js化) するプロジェクトを進めており、 そのプロジェクトのリードを担当していただきます。 [具体的な業務紹介] - 香りのECプラットフォームサービス カラリアのフロントエンド実装、及び機能改善 - UX向上のための施策提案 - フロントエンド開発環境の構築・改善 [技術スタック] - 開発言語: JavaScript, TypeScript - フレームワーク・ライブラリ: React - データベース: MySQL - インフラ: AWS, ECS, Docker, Terraform - その他: CircleCI, Sentry
02. フロントエンドエンジニア (業務委託)

02. フロントエンドエンジニア (業務委託)

[Next.js / tailwindcss] Webで香りとの出会いを最適化するフロントエンドエンジニア募集!
【事業紹介】 私たちは、"香りとの出会いを最適化する" というサービスビジョンの元、香り領域のサービスカラリアの企画・開発・運営をしています。 いままで限定的だった、人と香りの出会いをテクノロジーで最適化し多くの人が自分の好みの香りに出会えるように、以下の事業を展開しています。 ■ EC事業: カラリア 香りの定期便 約1000種類の高級ブランド香水やルームフレグランス、バスグッズなどから好きな香りをお選びいただき、1ヶ月使い切りサイズで毎月ポストにお届けする香りのサブスクリプションサービスです。 サービスURL: https://coloria.jp/ ■ メディア事業: カラリア マガジン 香りの魅力をより多くの方に知っていただくため、 香りに関する情報の発信にも力を入れています。 WEBメディアは月間100万PV、SNSは総フォロワー数27.5万人を超える国内最大級の香りを専門としたメディアとなっています。 WEBメディア: https://coloria.jp/magazine/ SNS: https://www.instagram.com/coloria_magazine/ 2020-2021年の1年間では、ユーザー数が11倍以上にまで伸び、サービス・組織共に急成長を続けています。 【業務内容】 カラリアのフロントエンド開発全般を担っていただきます。 Next.js (React)を用いて、新機能の開発や、既存ページのリニューアルに取り組んでいただきます。 【具体的な業務紹介】 - 香りのECサービス カラリアの新機能開発 - 現在Railsで動いているページのNext.jsへの移行 - UX向上のための施策提案 - フロントエンド開発環境の構築・改善 【技術スタック】 - 開発言語: JavaScript, TypeScript - フレームワーク・ライブラリ: React - データベース: MySQL - インフラ: AWS, ECS, Docker, Terraform - その他: CircleCI, Sentry
03.ロジスティクスエンジニア

03.ロジスティクスエンジニア

ECベンチャーでシステム開発!ロジスティクスエンジニア募集!
香りのサブスクリプションサービス カラリアを支えるロジスティクスオペレーション基盤の開発を担当していただきます。 「カラリア 香りの定期便」のサービス性質上、物流現場で製品の分割製造を行なっています。そのため、通常の物流現場とは異なるオペレーションが必要となり、外部システムを利用するのではなく、自社でシステム開発を行なっております。 現在はモノシリックなシステムで構成されており、サービスのスケールに伴いマイクロサービス化も推進していく予定であり、そのプロジェクトも担当していただきます。 [ 職務内容 ] - Ruby on Rails を用いたロジスティクスオペレーション基盤の実装、及び機能改善 - 物流現場の生産性向上を目指した機能提案 - マイクロサービス化に向けたリファクタリング、及びマイクロサービス化の実行
04. 機械学習エンジニア

04. 機械学習エンジニア

データの力で香りとの出会いを最適化する!機械学習エンジニアを募集
サービス成長のために必要があればなんでも挑戦したい方、ユーザー視点でサービスの成長を一緒に考えていける方をお待ちしております。 私たちは香水だけでなく、香りを軸にしたECプラットフォームを目指しています。香りに関するデータを武器に、香り×テクノロジーの領域を一緒に切り拓いていく仲間を募集しております。 「嗅覚」は五感の中でも抽象的であり、表現することが難しい領域です。だからこそ、私たちが持つ香りに関するデータを元に香り表現を設計することに大きな価値があります。 [ 職務内容/本ポジションについて ] 機械学習エンジニアとしてサービスの改善/開発を行っていただきます。主にデータを活用したアルゴリズムの開発とその基盤開発を担当していただきます。 - 機械学習技術を用いたサービス開発および改善。具体的には推薦システムや診断といったサービスに従事していただきます。 - 機械学習モデルの安定的な運用・基盤整備(ML pipeline/MLOps) - 香りのデータを活かしたチャレンジングな課題の解決(R&D) - データ利活用のためのデータ基盤整備(Data Engineering/Data pipeline) [ 技術スタック ] - 開発言語: Python - フレームワーク: FastAPI, Flask, PyTorch, MeCab - データベース: MySQL - ビッグデータ: BigQuery - インフラ: AWS, ECS, Docker, Terraform, GCP, VertexAI - その他: GitHub Actions, Sentry
04. 機械学習エンジニア(インターンシップ)

04. 機械学習エンジニア(インターンシップ)

データとアルゴリズムの力で香りとの出会いを最適化する!機械学習エンジニアインターンを募集
カラリアは、"香りで世界を彩る" をミッションとした香り領域のECサービスです。 昨今、多様なフレグランス商品が販売されていますが、以下のような課題により、自分が本当に好きな香りとの出会いの機会は限られています。 - ボトルサイズが大きくかつ高価なので失敗したときのリスクが大きい - 地理的状況、コロナウイルスのせいで香りを試せない - 店舗で試して良いと思ったけど自分で纏ってみると合わない - 自分にどういう香りが合うのかわからない - 好きな香りのタイプをわかっているけど探す場所がなくて探せない 私たちはこうした課題を解決し多くの人の毎日を香りで豊かにするために、 月に1度選んだ香水をポケットサイズのアトマイザーでお届けするサブスクリプションサービス「カラリア 香りの定期便」を提供しております。 2020-2021年の1年間では、ユーザー数が11倍以上にまで伸び、サービス・組織共に急成長を続けています。 [Scent (香り) x Techによる香りとの出会いの最適化] 私たちがサービスミッションとして掲げている「香りで世界を彩る」を実現する上で、 最も重要と捉えているのが、香りとの出会いの最適化です。 現在、好みの香りに出会える機会は非常に限定されています。 音楽・映画・服などの他のドメインではさまざまなサービスが発展し自分のお気に入りの商品に出会えるコストは 低くなりましたが、香り商品に関してはまだまだコストが高いのが現状です。 出会いが限定的である根本的な原因は、香り自体を情報として扱うこと、つまり"香りのデータ化"が本質的に難しいためです。 聴覚に関連する音楽、視覚に関連する動画や服といった商品は音声ファイルや動画像として記録・再生することができますが、 嗅覚に関連するフレグランスアイテムにおいては、そういった技術はまだ未成熟で実用段階にありません。 "香りのデータ化"をうまくすることができれば、他のサービスのように検索や推薦によってより良い香りとの出会い体験を提供することができます。 そこで私たちは香りの定期便という、多くの方々に多様な香り商品をお届けし、商品に対するフィードバックを得られる機構を活用し、 独自のデータセットを構築し、それを活用することで香りのデータ化に挑戦しています。 香りに関する大量のデータを集められるサービスは、日本はもちろん世界的にも少なく、その点でも大きな価値があり、可能性を秘めています。 今後、得られるデータセットを元に香りをデータ化、そして香りとの出会いを最適化していくことで香りの体験をアップデートしていきます。 ["香り"のプラットフォーム カラリア への成長] 私たちは最終的にカラリアを「香りのプラットフォーム」に成長させることを考えています。 香りとの出会いを最適化し、人それぞれに合う理想的な香りと簡単に出会えるようにできれば、香水だけでなく幅広い領域で 大きな価値を生むことができます。 香水、ルームフレグランス、アロマといったフレグランスアイテムはもちろん、ボディクリーム、柔軟剤、石鹸といった日常の消耗品も 香りが購買の意思決定に関与する香り商品と捉えることができます。 ECとしての多領域化だけでなく、カラリアのデータとユーザ基盤を活用したto Businessの価値提供も構想しています。 [ 職務内容/本ポジションについて ] 機械学習エンジニアとしてサービスの改善/研究開発を行っていただきます。主にデータを活用したアルゴリズムの実装や基礎研究を担当していただきます。 - 機械学習技術を用いたサービス開発および改善。具体的には推薦システムや診断といったサービスに従事していただきます。 - 自然言語処理技術などを応用したチャレンジングな課題の解決(R&D) [ 技術スタック ] - 開発言語: Python - フレームワーク: FastAPI, Flask, PyTorch, MeCab - データベース: MySQL - ビッグデータ: BigQuery - インフラ: AWS, ECS, Docker, Terraform, GCP - その他: GitHub Actions, Sentry