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《Vantage》【家族アルバム みてね】Data Engineering チーム – サーバサイドエンジニア

業務内容

概要

【みてね】
「世界中の家族の"こころのインフラ"をつくる」をビジョンに掲げ、SNS全盛時代に、みてねは家族という大事な人達とのコミュニケーションに絞ることで大きく成長することができました。

これまで、みてねアプリの基本機能に加え、サブスクリプションサービスである「みてね プレミアム」をはじめ、「フォトブック/DVD」や「写真プリント」「みてね年賀状」など、写真や動画を使ったより楽しめるバリエーション豊かなサービスや商品を数多く開発してきました。「みてね出張撮影」や「みてねみまもりGPS」など、新しい分野にもチャレンジし始めています。

また、みてねは日本語だけでなく様々な言語にローカライズし、今後も世界中の家族に新しい価値を届け続けていきたい考えています。

世界中のユーザーに驚きを与え、楽しんで長く使い続けてもらえるサービスを目指して、チャレンジしていくメンバーを募集しています!

【Data Engineering チーム】
みてねでは、アップロードした写真や動画を人物ごとに自動分類する「人物ごとのアルバム機能」や、アップロードした動画を1秒ずつつなぎ合わせた1秒動画、自動提案フォトブック、DVD作成時の「1枚にまとめる」機能といった写真・動画の自動分類・自動提案機能を提供しています。
Data Engineering チームは、これらレコメンド機能の研究開発および運用を行っています。

募集背景

2019年以降では、みてね年賀状、みてねカレンダー、写真プリント、みてねフォトブックをより高品質にしたスタンダード・ハードカバーといった新商品や、みてねプレミアムへの機能追加、みてね出張撮影などの新サービス提供といった事業展開を行っており、今後も強化していきます。これまでのご経験を活かし、ぜひ一緒にみてねを作ってみたいという方は、お気軽にご応募ください。仕事の仕方を聞きたい・オフィス見学したい、など面接前のカジュアルなご訪問も大歓迎です。

仕事内容

みてねの Data Engineering チームは、2020年11月現在5名で構成されています。
うち3名は機能開発および運用を担当するサーバサイドエンジニア、2名は研究開発を担当する機械学習エンジニアです。
ここでは特に前者の、機能開発および運用に携わっていただきます。また後者の機械学習に関する研究開発に関しても、個人の興味や希望、技術によって手がけることができます。

タスクの例
・Ruby on Rails を用いた、ユーザに驚きと感動を提供するためのレコメンド機能のサーバサイド開発
・月間1億2千万件の画像・動画を処理するメディア解析パイプラインの開発・運用
・既存のレコメンド機能におけるレコメンド精度向上と性能改善

開発環境
プログラミング言語 Ruby, Go, Python
Web/非同期処理フレームワーク Ruby on Rails, Sidekiq
画像・動画処理 ImageMagick, FFmpeg, SoX
オーケストレーション Terraform
機械学習フレームワーク Tensorflow + Keras, Pytorch, MXNet, TensorRT
AWS EKS, OpsWorks, S3, Aurora, DynamoDB, SQS, ElastiCache, SageMaker
GCP BigQuery, GCE
モニタリング NewRelic, Grafana, AWS CloudWatch, Redash
開発環境 GitHub, CircleCI
プロジェクト管理 Slack, Pivotal Tracker, Trello

 

仕事の進め方

Data Engineering チームでは、たとえば以下のように研究開発を行っています。

1. 企画・研究。現在のみてねのサービスにおいて、機械学習技術やレコメンド技術により、新しい価値の提供や、すでに提供している価値の拡大ができないか検討する。あるいは最新の動画像認識技術や手法について調査・研究し、サービスに活用できないか検討する。
2. 要件定義。新しいレコメンド機能の要件や仕様を定義し、プロダクトオーナ、デザイナ、アプリ開発チームのエンジニアなどと調整して現実的な落とし所をみつける。
3. 設計。上記要件を満たす実装のアーキテクチャを検討し、チーム内外で設計レビューを受ける。
4. 実装。現在、機械学習機能の実装は Python を、レコメンド機能の実装は Ruby on Rails または Go により実装している。それぞれ必要な機能を実装し、チーム内外でコードレビューを受ける。またクライアントアプリ側やサーバ側機能の一部などは、必要に応じてアプリ開発チームや SRE チームにタスクを依頼する。
5. 運用。リリース後も機能の監視を行い、必要に応じてコードのリファクタやインフラ面での改善などを行う。

今後のキャリア

Data Engineering チームでは、レコメンド機能の全般に関わることで、たとえば以下のようなさまざまな経験ができます。

・レコメンド機能によって新しい価値を提供すること
・とくに機械学習技術に関して、プロダクトオーナやデザイナ、ユーザの要求と、現実的に可能な精度・運用コスト・実装コストとを調整して、現実的な落とし所をみつけ社会実装すること
・最先端の研究成果を実サービスに取り入れること
・AWS などのクラウド環境における、大規模なデータ処理基盤の開発と運用

募集条件

業務経験

必須スキル/経験

  • Ruby on Rails, AWS による Web アプリケーションの設計・開発・運用・負荷分散の経験
  • データモデリングと DB 設計に関する経験
  • コンピュータサイエンス(CPU、メモリ、アルゴリズム、データ構造など)の基礎知識

歓迎スキル/経験

  • 大規模サービスにおける設計・開発・運用・負荷分散の経験
  • 画像・動画に関する知識と、 FFmpeg, ImageMagick, SoX などを利用した画像・動画処理の経験
  • 機械学習の基礎知識
  • 機械学習技術を実サービスに投入した開発・運用経験
  • Python または Go による Web アプリケーションの開発・運用経験
  • Python, NumPy, TensorFlow, Caffe, PyTorch などによるディープラーニングや、画像・動画認識に関する知識および経験
  • 機械学習、とくに画像・動画認識に関する論文投稿・登壇発表の経験
  • OSS の公開、コントリビュート

活躍できる人物像

  • 必要な技術を貪欲に吸収していく意欲のある方
  • 向上心があり、新たな技術分野への感度が高い方
  • 日々の業務を効率化する改善を自分ごととして取り組み、より良いチームに導く努力ができる方

募集要項

エリア

関東

勤務地

東京都渋谷区渋谷2-24-12 渋谷スクランブルスクエア 28F~36F

就業時間

勤務時間
所定労働時間10:00~19:00 ※フレックスタイム制度あり、休憩1時間
(コアタイム 10:00~15:00)

休日/休暇
完全週休2日制 (土曜・日曜)、祝日
※年間休日123日
年次有給休暇、慶弔休暇、年末年始休暇、生理休暇、裁判員休暇、子の看護休暇、介護休暇、特別休暇

年収

年収

想定年収 5,460,000円~9,940,000円
想定月給 390,000円~710,000円
(月給の内訳)
基本給 297,160円~540,920円(ライフプラン手当を含む)
職務給 92,840円~169,080円
  • 想定月給の範囲は目安であり、実際は経験・能力・前給を考慮の上、規定により決定いたします。
  • ライフプラン手当とは、確定拠出年金の拠出金等、社員の資産形成を目的に支給している手当です。
  • 職務給とは、時間外労働の有無に関わらず固定で支給される40時間分の時間外手当のことです。
  • 40時間を超える時間外労働分、また深夜労働分、休日労働分についての割増賃金は追加で支給します。
  • 想定年収は、想定月収12か月分に、想定されている個人賞与を加えた金額であり、途中退職、個人評価、会社業績によって、金額の変動があり、必ずしも支給を約するものではありません。
労働契約
雇用形態 正社員
給与改定 年2回(5月、11月)
賞与 年2回(6月、12月)
試用期間 あり(3ヶ月)
福利厚生 住宅手当、交通費、ランチ代サポート、ドリンクバー完備、懇親会補助、予防接種、健保組合の提携機関にて優遇制度あり、iTunes Card/Google Playカード購入補助
各種制度 ミクシィ・キャリア・チャレンジ(社内公募)制度、従業員持株会制度、企業型確定拠出年金制度、育児休業制度、介護休業制度、病児保育&ベビーシッター補助制度、社内カフェ(BYRONBAY COFFEE)、マッサージルーム「クローバー」など
各種保険 健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険
受動喫煙対策 屋内原則禁煙 ※屋内に喫煙可能場所あり
募集者の氏名又は名称 株式会社ミクシィ