※コロナウィルス対策により、面談・選考は原則オンラインで行なっております。

なにをやっているのか？

コネヒトは、 "家族" を取りまく様々な課題の解決をめざす、日本の中でもユニークなドメインを持つ会社です。

主軸事業は「ママの一歩を支える」をミッションにしたサービス "ママリ"(*1) です。
ママリは妊活、妊娠、出産、育児という生活激変の時を歩む女性たちの悩みや不安を解消し、喜びや幸せが共有されるコミュニティとしてなくてはならないものとなり、2019年には子供を出産した母親の3人に1人(*2)が登録するサービスへと大きく成長しました。

しかし、ママリを通して見えてきたのは、ママを支えるだけでは解決できない課題がたくさんある、ということ。そこで、 2019年に新たなビジョンステートメントを定め、その達成に向けて新たな事業の創出、拡大に取り組んでいます。

ママリに蓄積された月間400万検索、130万投稿もの日本最大級のデータベースを活用したサービス"家族ノート"、豊富なママリユーザーの声を生かしてはじめての購買に悩める家族を支える "ママリ口コミ大賞" のほか、国勢調査と並ぶ回答数を誇る ”家族に関する実態調査” の実施や、育休の質を改善するための「とるだけ育休」冊子の自治体配布を通じた社会への提言など、様々な分野へとサービスを広げており、収益構造も、有料会員向けサービスをリリースした2017年以来、記事広告・アプリ・SNSでの非常に健全なポートフォリオとなりました。

KDDIの傘下会社として、コネヒトが保有する出産・育児関連の購買データの活用や、KDDIが取り組むSDGs分野でのシナジーも期待されています。大企業の資本やネットワークを活用しながら、同時に創業以来のスタートアップらしい気質や文化は強く継承されています。

*1：ママリURL：https://mamari.jp

*2：「ママリ」内の出産予定日を設定したユーザー数と、厚生労働省発表「人口動態統計」の出生数から算出

なぜやるのか

誰もが思い描く家族を実現できる社会をつくるためには、就労環境、医療・保育、社会の意識など複雑に絡み合った問題を、ひとつひとつ解きほぐして光を当てていく、壮大で地道なプロセスが必要です。そして、一番近い存在である父親をはじめ、働く会社、病院や幼稚園、保育園、自治体など、家族を取り巻く社会全体が想像力を高めていくことも必要です。

母親のいちばん近くで、新たな家族を迎えるフェーズでの不安や悩み、そして最高に幸せな場面に寄り添ってきたコネヒトだからこそ、この問題にひとつひとつ問いをたて、新たな事業を生み出し、あらゆるパートナーとともに解決していける立場だと考えています。

MISSION／VISION／VALUEについて

コネヒトはさまざまなバックグラウンドを持つ人がいる多様性のある会社ですが、共通して大切にしているMISSION/VISION/VALUEがあります。

MISSION

人の生活になくてはならないものをつくる

VISION

あなたの家族像が実現できる社会をつくる

VALUE

肯定からはじめよう　Affirm&Follow
驚かせよう　Surprise


コネヒトのビジョンステートメントを達成するためには、未来の社会の姿にわくわくする感情的な合意と、実現するための戦略に対する理性的な合意の両方が必要だと考えています。

そのためコネヒトでは、創業当初から組織と個人の関係性をフラットにすることで、感情的な合意を醸成し、理性的な合意を促す社内の対話を大切にしてきました。

実現するための社内の取り組みは様々ありますが、代表的なものを２つご紹介します。

わくわく感といけそう感ワーク

期初の戦略発表時に、部署ごとに実施するワークです。戦略を達成したその先にある未来に対する「わくわく感」を醸成するためのワーク、具体的な戦略を理解した上で、現状の不安や懸念を取り除く「いけそう感」を醸成するためのワークの２つで構成されます。

実際の不安や懸念を表面化し、それらを組織の課題として向き合い、最善の解決策を探る場でもあります。

サプラジ

新たな驚きを作った従業員のストーリーを社長が１対１で紐とき、動画・音声を通して社内に共有する企画です。

コネヒトのVALUEである「驚かせよう（Surprise）」は、仲間やユーザーやクライアントにとって、いったいどのようなものなのか。仲間がどう考え、どう動き、どう結果を出したのか。そのプロセスを社長が自ら紐解く「サプラジ」は社内でも好評で、次の驚きを作る側としてのモチベーションを高めます。

＜こんなことやります＞

ママ向けNo.1アプリのデータを用いて、データ分析・機械学習を活用しサービスの成長・課題解決にコミットします。

モデリングをするだけではなく、課題設定から始まり、APIの開発・デプロイ、A/Bテスト（効果測定）といった一連のフローを責務としています。
こちらの記事をご覧いただくと、より具体的なイメージができるかと思います。

例：
・自然言語処理を用いたMLプロダクトの立案・開発
・コミュニティの自動検閲
・推薦システムの開発
・記事や動画の推薦・パーソナライズ
・データ分析・効果測定・レポーティング
・投稿データを元にした時事問題に対するユーザーの思考・行動のレポーティング
・施策のA/Bテスト

＜募集背景＞

会社としても今後機械学習分野に投資する意思があり、複数のMLプロダクトを並列に推進したいという思いはあるものの、機械学習エンジニアが一名なため、やりたいことに優先順をつけて開発をしている状態です。
二名体制にすることで、複数のプロダクトをスピード感持って並列推進するとともに、何がベストなのかをディスカッションし、その時々で最適なタスク・アーキテクチャ・モデルを開発できる仲間を探しています。

機械学習などのデータ解析手法を主軸とし、会社・サービスを成長させていきたい方は是非お話を聞きに来てください！

＜業務内容＞

・機械学習モデルの開発・APIの開発
・Pythonによる機械学習モデリングやサービスに組み込むためのAPI開発
・機械学習基盤の構築
・AWSのマネージドサービスを用いて機械学習基盤の構築
現在はECS, Glue, SageMaker, StepFunctionsなどを用いていますが、変化を恐れずに新しい技術を試しながら、よりよいアーキテクチャを採用していきたいと考えています。
・データドリブンなプロダクト提案や改善
BigQueryやRedash、jupyterでのデータ分析と分析結果によるプロダクト提案や改善等を行います。
また、業務で得た知見をブログや登壇を通して外部に公開することを是とする文化があるため、課外活動も積極的に行っています。

アウトプットの事例に関しては下記をご参照ください。
＜機械学習関連の開発者ブログ＞
https://tech.connehito.com/archive/category/ML

＜開発環境＞

・言語：Python
・インフラ/機械学習基盤：AWS (ECS, Glue, SageMaker, StepFunctions, etc.)
・ツール：Docker
・分析：BigQuery, Redash, jupyter
・その他：GitHub

＜必須条件＞

・ライフイベント、ライフスタイルの課題解決をするサービスへの興味関心
・Python等を用いたデータ分析・モデリングの経験
・SQL、Python等を利用したデータ抽出や加工の経験

＜歓迎条件＞

・Python等を利用した機械学習プロダクトの設計、開発、運用経験
・自然言語処理の理論的知識・実装力
・推薦システムの理論的知識・実装力
・Kaggle等の分析コンペティションでの入賞経験
・Dockerなどのコンテナ技術での開発経験
・パブリッククラウド環境(AWS, GCP)の使用経験

※現状コロナウィルス対策により、面談・選考は全てオンラインで行なっております。
※もしご入社いただくとなった場合も、状況が落ち着くまではリモートでの勤務を予定しておりますのでご安心くださいませ。