募集職種詳細

エンジニア

《Vantage》【家族アルバム みてね】コンテンツ開発エンジニア

職務内容 【みてね】
私達が運営する家族アルバム『みてね』は、2015年4月にプロダクトをリリースしました。
自分たちがスマホで撮った子どもの写真や動画が詰まった家族アルバムとして、夫婦で子どもとのワンシーンを見返したり、おじいちゃん・おばあちゃんに共有し孫の成長を報告したり、子どもとの大切な瞬間を大事な人たちと簡単に共有できるサービスを提供しています。

現在、ユーザーの皆様からの評価も非常に高く、Google Play ストア、 App Store ともに4.7となっています。(2018年9月時点)
またアクティブユーザー数、日々の写真・動画のアップロード枚数、コメント数なども急激に成長しています。

サービスの利用者数はおよそ300万人、写真・動画の月間アップロード数は約6,900万枚 (2018年9月時点)、家族アルバムアプリとしては日本で最も支持されています。
アプリの利用は無料ですが、アップロードした写真や動画をプリントするフォトブックやDVDの制作に対して課金しています。

2017年後半からは、海外での利用を促進するために英語版の提供を開始しました。主に北米を中心とした英語圏をターゲットとして、プロモーションなどの事業展開を強化していきます。

【コンテンツ開発チーム】
みてねでは、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」機能といったレコメンド機能を提供しています。コンテンツ開発チームは、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。

【お願いしたいこと】
みてねのコンテンツ開発チームは、2018年9月現在3名で構成されています。うち1名は主に研究面を担当し、残り2名が主に開発・運用面を担当しています。ここでは特に後者の、開発・運用面に携わっていただきます。また研究面に関しても、個人の興味や希望によって手がけることができます。

タスクの例
・Ruby on Rails と Sidekiq によるサーバサイド開発
・Python, TensorFlow, Caffe, SageMaker などを用いた画像・動画解析処理の実装
・月間6,000万件の画像・動画を処理する解析基盤の開発・運用
・既存の解析基盤のコンテナ化 (現在コンテナ化を進行中です)
・1秒動画など既存のレコメンド機能のパフォーマンスチューニング

【仕事の進め方】
コンテンツ開発チームでは、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 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】
コンテンツ開発チームでは、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・体験ができます。

・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ること
・最先端の研究成果を、できるだけ実装・運用が簡潔な形で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 
応募資格 ◆必須スキル・経験
・Ruby on Rails, AWS による Web アプリケーションの開発・運用経験
・Python による開発経験
・機械学習の基礎知識
・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

◆歓迎するスキル・経験
・機械学習技術を実サービスに投入した開発・運用経験
・Python 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
・大規模サービスにおける開発・負荷分散経験
・OSS の公開、コントリビュート

◆歓迎する人物像
・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

【開発環境】
◆プログラミング言語: Ruby 2.4/2.5, Python 3.6
◆フレームワーク: Ruby on Rails 4.2/5.2, Sidekiq 5.2
◆機械学習ライブラリ: NumPy, TensorFlow, Caffe, PyTorch, TensorRT, OpenCV
◆画像・動画処理: ImageMagick, FFmpeg, SoX
◆オーケストレーション: Terraform
◆AWS: OpsWorks, ECS, S3, Aurora, DynamoDB, SQS, ElastiCache, SageMaker
◆GCP: BigQuery, GCE
◆モニタリング: NewRelic, AWS CloudWatch, Redash
◆開発環境: GitHub, CircleCI, Danger
◆プロジェクト管理: Slack, Trello, Pivotal Tracker 
待遇 ◆月給+賞与(年2回)
想定年収 4,900,000円〜9,940,000円
想定月給 350,000円〜710,000円
(月給の内訳)
基本給 266,640円〜540,920円(ライフプラン手当を含む)
職務給 83,360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。
 なお、会社業績によっては、個人賞与とは別に業績給与も支給される場合があります。

◆給与改定    
年2回(5月、11月)

◆賞与      
年2回 (6月、12月)

◆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
(コアタイム 10:00〜15:00/フレキシブルタイム 6:00〜10:00, 15:00〜19:00)

◆福利厚生    
住宅手当、交通費支給、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

◆各種制度    
ミクシィ・キャリア・チャレンジ(社内公募)制度、トライアウト制度、従業員持株会制度、確定拠出年金制度、育児休業制度、介護休業制度など

◆各種保険
健康保険、厚生年金、雇用保険、労災、団体生命保険

◆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 (初年度10日)、慶弔休暇、夏季休暇、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
 
勤務地 東京都渋谷区渋谷3-3-5 NBF渋谷イースト 6F
※就業場所は本社ではなく増床したオフィスですのでご注意ください。