Service Development - Engineering の求人一覧 - モノグサ株式会社

■当社について 私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 ■本ポジションに期待すること モノグサではCustomer Success(CS)とCustomer Reliability(CR)の2つの観点からSaaSビジネスにおける基本的かつ重要な機能の開発、社内外に対する技術的観点からの支援を行う職種としてCustomer Reliability Engineer(CRE)を定義しています。 「記憶を日常に。」するためには、Monoxerというサービスを長期的にお客さまに利用いただくことが必要と我々は考えています。そのためにはプロダクトを利用する上での不安を減らし、お客さまからの信頼を獲得し、お客さまを成功へと導くことが重要です。CREはこの観点からプロダクト開発だけでない領域に対してもオーナーシップを持って業務を遂行することが期待されています。プロダクト開発者・カスタマーサクセス・サポート・セールス・顧客と様々な人たちと密に関わりながら、エンジニアリング能力とデータを活用しながら業務を進めていただきます。 ■職務詳細 【CS】お客さまを成功に導くためのプロダクト開発と関係者との協業 ・お客さま自身によるプロダクト利用を促進するためのプロダクト開発 ・ビジネスメンバーが利用する顧客管理システムとの連携開発 ・ヘルススコア（お客さまのプロダクト利用状況のスコアリング）の設計・運用 ・ビジネスメンバーの業務自動化に向けた技術的支援 【CR】お客さまからの信頼を高めるためのプロダクト開発 ・契約から請求までの一連のプロダクト開発と外部会計システムとの連携 ・プロダクト上での顧客情報の管理・運用方法検討とプロダクト開発 ・お客さまからの問い合わせを効率的に解決するためのプロダクト開発 ■使用言語/ツール/開発環境 ・サーバサイド: Scala(Play), C++ ・フロントエンド: TypeScript, React, Redux ・Android: Kotlin, C++ ・iOS: Swift, C++ ・インフラ：GCP ・データべース：MySQL ・コード管理: GitHub ・コミュニケーション：Slack ■本ポジションの魅力 ・「記憶」という未知かつ壮大なビジネス領域にチャレンジしていくため、様々な面で新しいことに挑戦する機会が数多くあります。 ・Google出身のCTO中心に、ハイスキルな開発メンバーとスピーディな開発に携わることで、自身のスキルアップを実現できます。

モノグサについて私たちは、誰もが簡単に「記憶」できる世界を目指し、記憶のプラットフォーム「Monoxer（モノグサ）」を開発・運営しています。当社には創業以来、単なる学習履歴を超えた、社会人領域にも事業を広げる中で、人の「記憶」にまつわるデータが蓄積されています。モノグサのデータサイエンティストは、この極めてユニークなデータを駆使し、顧客の本質的な課題を解決するプロフェッショナルとして活動しています。さらに2026年4月、横浜市立の全495校・約25万人の児童生徒を対象にMonoxerが導入されました（ https://corp.monoxer.com/pr/260402/ ）。これにより、データサイエンティストは、公教育というフィールドにおける大規模な学習データと教育ビッグデータを活用し、社会的インパクトの大きな分析・モデル構築に携わることが可能となります。モノグサでは、データサイエンティストが構築した分析モデルやアルゴリズムは、そのまま自社プロダクトに実装・運用され、毎日何万人ものユーザーの「記憶定着」というリアルな成果に直結します。「提案で終わる」フェーズから、「自ら実行・検証し、継続的に価値を創出する」フェーズへと、データサイエンティストの役割を進化させられます。業務内容データ分析を通じた仮説検証と顧客課題の特定データ分析を通じて「記憶」にまつわる顧客課題（例: 生徒の成績が伸び悩んでいる）をより詳細に洗い出し、解決すべき真の課題を定義する。数理モデルの構築等を通じたソリューション開発上記の課題を解決するための「どのくらい記憶しているか」といった予測・推定モデルや、「どのように学習すれば最短で記憶できるか」といった最適化モデル等の数理モデルを構築する。経営層レベルへの意思決定支援分析結果やモデルの有効性について顧客または自社の経営層へレポートを行い、データに基づいた戦略的な意思決定を支援する。プロジェクト例※ご関心やスキルに応じて、ビジネスサイド寄りの戦略プロジェクトから、数理モデルの構築といったテクニカルなプロジェクトまで柔軟に対応可能です。学習効果を最大化するためのデータ分析とそれに基づく顧客に対するプロダクト活用施策の立案LTV最大化のためのチャーン予測モデルの構築とリテンション戦略の策定・実行「記憶」にまつわるデータを活用し、ユーザー一人ひとりに対して最適な学習体験を提供するための新機能の開発モノグサで得られるもの「提案で終わらない」当事者性： 　分析結果をレポートで納品して終了ではなく、構築した数理モデルを自社で実装・運用し、プロダクトと共に成長させる責任と裁量がある。継続的な価値創造のサイクル： 　プロダクトを通じて顧客価値を届け、その効果を自らの手で検証し続けられます。仮説→実装→検証→改善のループを自分で回せる。経営レポートからKPIコミットメントへ： 　顧客または自社経営層への説明で終わらず、「記憶」という独自KPIに対して長期的にコミットする立場です。公共性の高い大規模データ分析： 　「記憶」にまつわる学習データと教育ビッグデータ（例：横浜市立全495校・約25万人）を活用した、社会的価値の高い分析・モデル構築に携われる。

■当社について 私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 ■職務詳細 ・記憶のプラットフォーム「Monoxer」のテックリード ・より複雑性が高い開発を担っていただく ■使用言語/ツール/開発環境 ・サーバサイド: Scala(Play), C++ ・フロントエンド: TypeScript, React, Redux ・Android: Kotlin, C++ ・iOS: Swift, C++ ・インフラ：GCP ・データべース：MySQL ・コード管理: GitHub ・コミュニケーション：Slack ■本ポジションの魅力 ・「記憶」という未知かつ壮大なビジネス領域にチャレンジしていくため、様々な面で新しいことに挑戦する機会が数多くあります。 ・Google出身のCTO中心に、ハイスキルな開発メンバーとスピーディな開発に携わることで、自身のスキルアップを実現できます。

■当社について 私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 ■職務詳細 ・記憶のプラットフォーム「Monoxer」の開発 ■使用言語/ツール/開発環境 ・サーバサイド: Scala(Play), C++ ・フロントエンド: TypeScript, React, Redux ・Android: Kotlin, C++ ・iOS: Swift, C++ ・インフラ：GCP ・データべース：MySQL ・コード管理: GitHub ・コミュニケーション：Slack ■本ポジションの魅力 ・「記憶」という未知かつ壮大なビジネス領域にチャレンジしていくため、様々な面で新しいことに挑戦する機会が数多くあります。 ・Google出身のCTO中心に、ハイスキルな開発メンバーとスピーディな開発に携わることで、自身のスキルアップを実現できます。

■当社について 私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 ■本ポジションに期待すること 記憶データから得られる知見は当社の競争力に直結する重要なものと考えており、データエンジニアには当社のデータ活用効率を非連続に高めることで事業を加速することを期待します。 ・Monoxerに関わるデータ（ユーザー動向など）の収集・管理・活用方法や仕組みの設計をお任せします。 ・収集したデータの分析や、分析結果をもとにしたプロダクトの改善提案などもお任せできればなおよいと考えています。 ■職務詳細 ・データ基盤の設計、開発、運用 ・BIツールの選定 ・BIツールを用いた分析環境の開発、運用 ・ユーザー動向等のデータ分析 ・分析結果をもとにしたプロダクト改善提案 ■使用言語/ツール/開発環境 ・サーバサイド: Scala(Play), C++ ・フロントエンド: Typescript, React, Redux ・Android: Kotlin, C++ ・iOS: Swift, C++ ・インフラ：Google Cloud ・データべース：MySQL ・コード管理: GitHub ・コミュニケーション：Slack ・BIツール：Looker Studio ・データウェアハウス: BigQuery ■本ポジションの魅力 ・ディレクションだけでなく、ご自身で基盤構築・分析・改善提案等、データに関連する一連の業務に携わっていただくことが出来ます。 ・細分化された業務の一部分ではないので、ご自身の興味のある領域に染み出していっていただくことが可能です。 ・Google出身のCTO中心に、ハイスキルな開発メンバーとスピーディな開発に携わることで、自身のスキルアップを実現できます。 ・記憶定着に関するデータは独自性が高く、活用に必要な施策についてゼロベースで考えていく経験が得られます。

私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 当社は創業以来記憶活動のデータの蓄積を続けており、当社の最も重要な資産の一つです。モノグサの機械学習エンジニアにはデータ活用の最前線に立ち、これらのデータから記憶活動の本質を解明してMonoxerのプロダクトに接続することを期待します。 業務内容 * 新規案件の立ち上げ、関係者ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング * 対象となるプロセス等に関するデータの観察および分析 * 統計的手法の応用による解決に適し、かつステークホルダーの要件を満たすを満足させるタスク定義 * 実データまたはシミュレーションに基づく、統計モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 * 統計モデルの動作についてのステークホルダーに対する説明、および説明可能性を高める（可視化等の）技術手法の開発・実装・検証 * 開発した統計モデルを運用するソフトウェアの開発 * プレインテキストに代表される非構造化データから記憶事項を抽出するアルゴリズムの開発 * 自然言語処理技術による教材開発プロセスの自動化 * 記憶状況を推定するモデルの開発・改善 * 契約組織の離脱予測とそれに基づく離脱抑止施策の実施 ■使用言語/ツール/開発環境 ・サーバサイド: Scala(Play), C++ ・フロントエンド: Typescript, React, Redux ・Android: Kotlin, C++ ・iOS: Swift, C++ ・インフラ：Google Cloud ・データべース：MySQL ・コード管理: GitHub ・コミュニケーション：Slack ・BIツール：Looker Studio ・データウェアハウス: BigQuery