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募集中求人 4 件

2025年06月24日 確認済み

• 株式会社DROBE 【AIリードエンジニア】オンラインパーソナルスタイリングサービスにおけるAIリードエンジニアをお任せ！

  • 正社員
  • リモート可
  • 年間休日120日以上
  • 残業少なめ
  • 服装自由
  • 上流工程の仕事
  • 外国籍の方も活躍中
  • 新技術に積極的
  • ...

  必須条件	・自分自身の意見を持ち、課題を自ら発見してそれを解決する道筋を立てられる方 ・統計や機械学習を用いたプロジェクトに参画した経験が2年以上ある ・実務においてデータを分析して課題解決した経験がある ・Python:Pandas / Numpy / sklearn　の理解、またそれらを使った実務経験がある 同社の Mission Vision Value に共感していただける方 ・どんな状況でもひるむことなく、自分でやってやるという気持ちで取り組む。 (Ownership) ・柔軟な姿勢と広い視野でものごとをとらえ、透明性をもって行動する。(Open) ・常に10Xな成果を志向し、データやファクト、チームの力を最大限活用する。(Leverage)
  想定年収	840～1,200万円
  募集職種	その他
  最寄り駅	JR山手線 恵比寿駅
  仕事内容	これから機械学習のチームを本格的に立ち上げていく状況です。そのなかで機械学習エンジニアとして活躍しつつ、チームのリーダーおよびAIリードエンジニアとして下記業務をお任せします。 ＜業務内容＞ ・機械学習チームの組成 ・DROBE の機械学習機能開発 ・ML インフラの構築運用 ・データパイプラインの整備運用 ＜主な業務範囲＞ ・CTOや他の役員と協力しながら機械学習のチームを組成する ・機械学習モデルの設計/開発と運用 ・機械学習を使うシステムの設計/開発と運用 ・サービスと解析の両方に最適なデータ構造の設計、実装 ・データの可視化や解析基盤の構築や運用 ・API 等を通じた外部サービスやシステムとの連携 ・インフラの構築と運用、自動化 【仕事の特色】 ＜プロダクトの魅力＞ オンラインパーソナルスタイリングサービス 『DROBE』を開発をおこなっております。 AIとプロのスタイリストが協働し、顧客のプロフィールデータや購入履歴、ご要望から5点のファッションアイテムをパーソナライズして自宅に届けます。自由に試着後、気に入ったものだけ購入、残りは簡単に返送が可能です。 2019年9月のサービス提供開始以来、会員数は5万人を突破しています。 ＜技術に対する魅力＞ 『どんな技術を使用し、何を学べるのか』 同社がエンジニアリングで大切にしているのは、以下の3点です。 ■データドリブンな設計と運用 同社では機械学習による効率化やスケール、またデータ分析による意思決定と改善など、データを軸としてサービスや業務を設計しています。 その根幹を担うデータを使える形にするために、設計のレベルでしっかりとデータの運用までを考えています。 具体的には、次の5点を念頭におきながら、日々開発を行なっています。 ・ロジックとデータの分離 ・データは可能な限り正規化 ・常に解析可能な状態に保つ ・適切な抽象度を保つ ■適切なチャレンジ 同社では、過度に失敗を恐れず、積極的に新しい技術ややり方を模索しチャレンジすることを推奨しています。 また、負債を負債のままにしないよう、各種ツールのバージョンアップやリファクタなども定期的に行なっています。 ■改善サイクルを回す 施策を行うだけではなく、必ず振り返って分析を行います。 機械学習モデルなども仮説と検証を繰り返し行うことで、ブラックボックスにならないよう改善サイクルに載せていきます。 ＜職場環境＞ 2020年4月以降、フルリモート勤務体制です。 （全体会や勉強会などは、状況を見て対面開催もしています） また、エンジニアは専門型裁量労働制なので、ご自身のペースで稼働いただけます。 社内用語は極力排除し、誰にでもわかりやすい言葉で会話をする、Slackでは基本DM禁止、notionを使用し可能な限りドキュメント化するなど、フラットでオープンなコミュニケーションを心がけています。 必要に応じて、開発に必要な言語やフレームワークを柔軟に選択できます。特定の技術や過去に作ったものに囚われずに、その時々でエンジニアとしてワクワクするような挑戦ができる環境です。 ＜募集背景＞ 同社では、機械学習を使ったスケールを前提にサービスを設計しており、機械学習の成功が会社の成功に直結しています。 機械学習向けのデータを集めやすいように設計されたサービスなので、質の高いデータが毎日蓄積されます。 これらのデータを使って機械学習の社会実装を進めたいエンジニアを募集します。 なお、具体的には、以下の業務を行なっています。 ・スタイリングの補助 / 自動化を行うモデルの開発 ・在庫等の制約条件を加味した最適化問題の解決 ・需要の予測 ・最適な価格の推定 ・ユーザーのクラスタリング ＜配属予定チーム＞ 社員数（男女割合）：34（男：女=10:24）※パート・アルバイト含む エンジニア数（男女割合）：4（男：女=3:1）+業務委託エンジニア複数名 配属予定事業部：エンジニアリング 配属予定先チーム構成：CTO1名、バックエンドエンジニア3名+業務委託のフロントエンドエンジニア、機械学習エンジニア複数名

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• 株式会社DROBE 【バックエンドエンジニア】オンラインパーソナルスタイリングサービスにおけるバックエンドエンジニアをお任せ！

  • 正社員
  • リモート可
  • 年間休日120日以上
  • 残業少なめ
  • 服装自由
  • 上流工程の仕事
  • 外国籍の方も活躍中
  • 新技術に積極的
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  必須条件	・エンジニアリングが好きな方 ・Webアプリケーションのチーム開発経験 ・PHP、Go、Python、Typescript、Ruby いずれかを用いた開発経験 ・RDBMSを用いた開発経験 (MySQL だと尚良) ・Dockerを用いた開発経験 ・任意のテストフレームワークの利用経験 ・技術に対して積極的に興味関心を持ち、継続的に学習している方 ・エンジニア以外の職種とも積極的に議論を行いながらサービスをより良い方向に持っていくために主体的に行動出来る方 ・サービスを通じて世の中にインパクトを与えたい方 ・創業期/成長期を楽しめる方
  想定年収	500～1,000万円
  最寄り駅	JR山手線 恵比寿駅
  仕事内容	AWS や Docker などを利用した環境で、プロダクトの設計、開発、運用まで幅広い領域を担当していただきます。 サーバーサイドの開発をメインとしつつ、ご希望と適性に応じてフロントエンド、インフラ、データサイエンスなどの領域もご担当いただきます。 ＜主な業務範囲＞ ・バックエンドシステムの設計/開発と運用 ・サービスと解析の両方に最適なデータ構造の設計、実装 ・データの可視化や解析基盤の構築や運用 ・API 等を通じた外部サービスやシステムとの連携 ・Web インフラの構築と運用、自動化 【仕事の特色】 ＜プロダクトの魅力＞ オンラインパーソナルスタイリングサービス 『DROBE』を開発をおこなっております。 AIとプロのスタイリストが協働し、顧客のプロフィールデータや購入履歴、ご要望から5点のファッションアイテムをパーソナライズして自宅に届けます。自由に試着後、気に入ったものだけ購入、残りは簡単に返送が可能です。 2019年9月のサービス提供開始以来、会員数は5万人を突破しています。 ＜技術に対する魅力＞ 『どんな技術を使用し、何を学べるのか』 同社がエンジニアリングで大切にしているのは、以下の3点です。 ■データドリブンな設計と運用 同社では機械学習による効率化やスケール、またデータ分析による意思決定と改善など、データを軸としてサービスや業務を設計しています。 その根幹を担うデータを使える形にするために、設計のレベルでしっかりとデータの運用までを考えています。 具体的には、次の5点を念頭におきながら、日々開発を行なっています。 ・ロジックとデータの分離 ・データは可能な限り正規化 ・常に解析可能な状態に保つ ・適切な抽象度を保つ ■適切なチャレンジ 同社では、過度に失敗を恐れず、積極的に新しい技術ややり方を模索しチャレンジすることを推奨しています。 また、負債を負債のままにしないよう、各種ツールのバージョンアップやリファクタなども定期的に行なっています。 ■改善サイクルを回す 施策を行うだけではなく、必ず振り返って分析を行います。 機械学習モデルなども仮説と検証を繰り返し行うことで、ブラックボックスにならないよう改善サイクルに載せていきます。 ＜職場環境＞ 2020年4月以降、フルリモート勤務体制です。 （全体会や勉強会などは、状況を見て対面開催もしています） また、エンジニアは専門型裁量労働制なので、ご自身のペースで稼働いただけます。 社内用語は極力排除し、誰にでもわかりやすい言葉で会話をする、Slackでは基本DM禁止、notionを使用し可能な限りドキュメント化するなど、フラットでオープンなコミュニケーションを心がけています。 必要に応じて、開発に必要な言語やフレームワークを柔軟に選択できます。特定の技術や過去に作ったものに囚われずに、その時々でエンジニアとしてワクワクするような挑戦ができる環境です。 ＜募集背景＞ 同社では、機械学習を使ったスケールを前提にサービスを設計しており、機械学習の成功が会社の成功に直結しています。 機械学習向けのデータを集めやすいように設計されたサービスなので、質の高いデータが毎日蓄積されます。 これらのデータを使って機械学習の社会実装を進めたいエンジニアを募集します。 なお、具体的には、以下の業務を行なっています。 ・スタイリングの補助 / 自動化を行うモデルの開発 ・在庫等の制約条件を加味した最適化問題の解決 ・需要の予測 ・最適な価格の推定 ・ユーザーのクラスタリング ＜配属予定チーム＞ 社員数（男女割合）：34（男：女=10:24）※パート・アルバイト含む エンジニア数（男女割合）：4（男：女=3:1）+業務委託エンジニア複数名 配属予定事業部：エンジニアリング 配属予定先チーム構成：CTO1名、バックエンドエンジニア3名+業務委託のフロントエンドエンジニア、機械学習エンジニア複数名

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• 株式会社DROBE 【フロントエンドエンジニア】オンラインパーソナルスタイリングサービスにおけるフロントエンドエンジニアをお任せ！

  • 正社員
  • リモート可
  • 年間休日120日以上
  • 残業少なめ
  • 服装自由
  • 上流工程の仕事
  • 外国籍の方も活躍中
  • 新技術に積極的
  • ...

  必須条件	・JavaScript フレームワーク (React / vue / angular 等) の実務経験 ・CSS や SCSS を利用したコーディングの実務経験 ・Gitによるバージョン管理 ・技術に対して積極的に興味関心を持ち、継続的に学習している方 ・エンジニア以外の職種とも積極的に議論を行いながらサービスをより良い方向に持っていくために主体的に行動出来る方 ・サービスを通じて世の中にインパクトを与えたい方 ・創業期/成長期を楽しめる方
  想定年収	400～900万円
  募集職種	フロントエンドエンジニア
  最寄り駅	JR山手線 恵比寿駅
  仕事内容	Reactを用いたフロントエンドの開発を中心とした業務を主に担当していただきます。 ＜業務内容＞ ・ユーザー向け Webページの設計と実装 ・スタイリスト向けページの設計と実装（商品検索画面など） 【仕事の特色】 ＜プロダクトの魅力＞ オンラインパーソナルスタイリングサービス 『DROBE』を開発をおこなっております。 AIとプロのスタイリストが協働し、顧客のプロフィールデータや購入履歴、ご要望から5点のファッションアイテムをパーソナライズして自宅に届けます。自由に試着後、気に入ったものだけ購入、残りは簡単に返送が可能です。 2019年9月のサービス提供開始以来、会員数は5万人を突破しています。 ＜技術に対する魅力＞ 『どんな技術を使用し、何を学べるのか』 同社がエンジニアリングで大切にしているのは、以下の3点です。 ■データドリブンな設計と運用 同社では機械学習による効率化やスケール、またデータ分析による意思決定と改善など、データを軸としてサービスや業務を設計しています。 その根幹を担うデータを使える形にするために、設計のレベルでしっかりとデータの運用までを考えています。 具体的には、次の5点を念頭におきながら、日々開発を行なっています。 ・ロジックとデータの分離 ・データは可能な限り正規化 ・常に解析可能な状態に保つ ・適切な抽象度を保つ ■適切なチャレンジ 同社では、過度に失敗を恐れず、積極的に新しい技術ややり方を模索しチャレンジすることを推奨しています。 また、負債を負債のままにしないよう、各種ツールのバージョンアップやリファクタなども定期的に行なっています。 ■改善サイクルを回す 施策を行うだけではなく、必ず振り返って分析を行います。 機械学習モデルなども仮説と検証を繰り返し行うことで、ブラックボックスにならないよう改善サイクルに載せていきます。 ＜職場環境＞ 2020年4月以降、フルリモート勤務体制です。 （全体会や勉強会などは、状況を見て対面開催もしています） また、エンジニアは専門型裁量労働制なので、ご自身のペースで稼働いただけます。 社内用語は極力排除し、誰にでもわかりやすい言葉で会話をする、Slackでは基本DM禁止、notionを使用し可能な限りドキュメント化するなど、フラットでオープンなコミュニケーションを心がけています。 必要に応じて、開発に必要な言語やフレームワークを柔軟に選択できます。特定の技術や過去に作ったものに囚われずに、その時々でエンジニアとしてワクワクするような挑戦ができる環境です。 ＜募集背景＞ 同社では、機械学習を使ったスケールを前提にサービスを設計しており、機械学習の成功が会社の成功に直結しています。 機械学習向けのデータを集めやすいように設計されたサービスなので、質の高いデータが毎日蓄積されます。 これらのデータを使って機械学習の社会実装を進めたいエンジニアを募集します。 なお、具体的には、以下の業務を行なっています。 ・スタイリングの補助 / 自動化を行うモデルの開発 ・在庫等の制約条件を加味した最適化問題の解決 ・需要の予測 ・最適な価格の推定 ・ユーザーのクラスタリング ＜配属予定チーム＞ 社員数（男女割合）：34（男：女=10:24）※パート・アルバイト含む エンジニア数（男女割合）：4（男：女=3:1）+業務委託エンジニア複数名 配属予定事業部：エンジニアリング 配属予定先チーム構成：CTO1名、バックエンドエンジニア3名+業務委託のフロントエンドエンジニア、機械学習エンジニア複数名

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• 株式会社DROBE 【AIエンジニア】オンラインパーソナルスタイリングサービスにおけるAIエンジニアをお任せ！

  • 正社員
  • リモート可
  • 年間休日120日以上
  • 残業少なめ
  • 服装自由
  • 上流工程の仕事
  • 外国籍の方も活躍中
  • 新技術に積極的
  • ...

  必須条件	・Python:Pandas / Numpy / sklearnへの理解/基礎知識 ・機械学習:機械学習モデル開発への基礎的な知識、機械学習やデータ解析の実務経験 ・基礎的な統計の知識 ・技術に対して積極的に興味関心を持ち、継続的に学習している方 ・サービスを通じて世の中にインパクトを与えたい方 ・創業期/成長期を楽しめる方
  想定年収	500～1,000万円
  募集職種	その他
  最寄り駅	JR山手線 恵比寿駅
  仕事内容	AIエンジニアとして、下記業務をお任せします。 ＜業務内容＞ ・DROBE の機械学習機能開発 ・ML インフラの構築運用 ・データパイプラインの整備運用 ＜主な業務範囲＞ ・機械学習モデルの設計/開発と運用 ・機械学習を使うシステムの設計/開発と運用 ・サービスと解析の両方に最適なデータ構造の設計、実装 ・データの可視化や解析基盤の構築や運用 ・API 等を通じた外部サービスやシステムとの連携 ・インフラの構築と運用、自動化 【仕事の特色】 ＜プロダクトの魅力＞ オンラインパーソナルスタイリングサービス 『DROBE』を開発をおこなっております。 AIとプロのスタイリストが協働し、顧客のプロフィールデータや購入履歴、ご要望から5点のファッションアイテムをパーソナライズして自宅に届けます。自由に試着後、気に入ったものだけ購入、残りは簡単に返送が可能です。 2019年9月のサービス提供開始以来、会員数は5万人を突破しています。 ＜技術に対する魅力＞ 『どんな技術を使用し、何を学べるのか』 同社がエンジニアリングで大切にしているのは、以下の3点です。 ■データドリブンな設計と運用 同社では機械学習による効率化やスケール、またデータ分析による意思決定と改善など、データを軸としてサービスや業務を設計しています。 その根幹を担うデータを使える形にするために、設計のレベルでしっかりとデータの運用までを考えています。 具体的には、次の5点を念頭におきながら、日々開発を行なっています。 ・ロジックとデータの分離 ・データは可能な限り正規化 ・常に解析可能な状態に保つ ・適切な抽象度を保つ ■適切なチャレンジ 同社では、過度に失敗を恐れず、積極的に新しい技術ややり方を模索しチャレンジすることを推奨しています。 また、負債を負債のままにしないよう、各種ツールのバージョンアップやリファクタなども定期的に行なっています。 ■改善サイクルを回す 施策を行うだけではなく、必ず振り返って分析を行います。 機械学習モデルなども仮説と検証を繰り返し行うことで、ブラックボックスにならないよう改善サイクルに載せていきます。 ＜職場環境＞ 2020年4月以降、フルリモート勤務体制です。 （全体会や勉強会などは、状況を見て対面開催もしています） また、エンジニアは専門型裁量労働制なので、ご自身のペースで稼働いただけます。 社内用語は極力排除し、誰にでもわかりやすい言葉で会話をする、Slackでは基本DM禁止、notionを使用し可能な限りドキュメント化するなど、フラットでオープンなコミュニケーションを心がけています。 必要に応じて、開発に必要な言語やフレームワークを柔軟に選択できます。特定の技術や過去に作ったものに囚われずに、その時々でエンジニアとしてワクワクするような挑戦ができる環境です。 ＜募集背景＞ 同社では、機械学習を使ったスケールを前提にサービスを設計しており、機械学習の成功が会社の成功に直結しています。 機械学習向けのデータを集めやすいように設計されたサービスなので、質の高いデータが毎日蓄積されます。 これらのデータを使って機械学習の社会実装を進めたいエンジニアを募集します。 なお、具体的には、以下の業務を行なっています。 ・スタイリングの補助 / 自動化を行うモデルの開発 ・在庫等の制約条件を加味した最適化問題の解決 ・需要の予測 ・最適な価格の推定 ・ユーザーのクラスタリング ＜配属予定チーム＞ 社員数（男女割合）：34（男：女=10:24）※パート・アルバイト含む エンジニア数（男女割合）：4（男：女=3:1）+業務委託エンジニア複数名 配属予定事業部：エンジニアリング 配属予定先チーム構成：CTO1名、バックエンドエンジニア3名+業務委託のフロントエンドエンジニア、機械学習エンジニア複数名

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