ママ向けNo.1アプリの大規模データを用いてサービスの成長にコミットする機械学習エンジニア募集

あなたの家族像が実現できる社会をつくる

コネヒト株式会社は「あなたの家族像が実現できる社会をつくる」をビジョンステートメント（VS）に掲げ、育児や家族を取り巻く様々な家族領域の課題解決を目指す、日本でもユニークなドメインを持つテックベンチャーです。

主要課題を「育児」からより課題面積の大きい「経済」と「育児」へ、価値提供の先を「課題当事者」からより広い「課題当事者」と「課題支援者」へ、大きくスケールを広げる挑戦をしていきます。

新たなステージへ進むコネヒトで、一緒に挑戦していただける方をお待ちしています。

なにをやっているのか

ビジョンステートメント（以下VS）実現の先のKGIとして「希望出生数と予定出生数のGAPの解消」を目指しており、その障壁となる「経済（家計）」「育児」「健康（不妊）」「社会の雰囲気」という大きく４つの課題を主要な事業領域としています。この事業領域において、事業開発や行政・他企業との連携、社会への提言など様々な方法で、それぞれのありたい家族像が実現できる社会に向けた取り組みを進めています。

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 、ママリです。
ママリはリリースから10年を迎え、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、今では300万ユーザーの「家族の声」が集まるプラットフォームへと大きく成長しました。

しかし、ママリに集まる家族の声を通して見えてくるのは、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2020年、 「あなたの家族像が実現できる社会をつくる」 という新たなビジョンステートメントを定め、様々な取り組みを進めています。

プラットフォームに集まるデータを活かしてクライアントのマーケティングを支えるtoBサービス「家族ノート」、育児関連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社会への提言など様々な分野へ取り組みを広げており、
収益構造についても広告 / サブスクリプション / SNSを中心とした非常に健全なポートフォリオとなりました。

2019年からはKDDIの傘下会社として、コネヒトが保有するアセットやデータ活用、KDDIが取り組むSDGs分野でのシナジーも期待されています。
大企業にジョインしたスタートアップ（Joined Startup）として、スタートアップらしい自由で挑戦的な文化と大企業の強い資本力やアセットが両立する「スタートアップ第三極」の、新たな働き方も提言していきたいと考えています。

なぜやるのか

コネヒトのVSが目指すKGIである「希望出生数（＝希望する子供の数）」と「予定出生数（＝予定している子供の数）」の差は約0.5Ptに上ります。この差はなぜ生まれるのでしょうか。

調査によれば、最も大きな課題は「子育てや教育へお金がかかりすぎる」「仕事に差し支える」等の経済的な課題を理由に挙げる世帯が7割以上に上り、
続いて「これ以上育児の負担に耐えられない」等の育児課題が約3割と続きます。

こういった課題は、現在は課題の当事者である家族に比較的閉じていますが、それが解決を難しくしている側面もあるのではないかと私たちは考えています。

2022年からの大きな変化として、これまでのサービス・取り組みではアプローチしきれなかった経済（お金）の課題にも事業を広げていくこと、
課題の当事者だけではなく支援者も巻き込み新たな価値や体験を提供していくことを目指しています。

多くの家族が集まる「ママリ」というプラットフォームを持ち、「誕生」というタッチポイントで毎年240万人との接点の可能性を保有するコネヒトだからこそ、
この問題に大きく旗を立て、新たな「家族領域」というマーケットを創り上げていくことができるのではないかと考えています。

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働く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。

●VISION
あなたの家族像が実現できる社会をつくる

●MISSION
人の生活になくてはならないものをつくる

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

仕事内容

ご検討中の皆様へ 面談・二次面接までは原則オンラインで行なっておりますが、最終面接やオファー面談はご来社いただき、対面での実施を予定しております。

＜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。

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
QA/記事/動画の推薦・パーソナライズシステムの開発
検索システムの改善
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
PdMを巻き込んだ施策提案とA/Bテストの実施

■具体的な活用事例などを掲載しています
https://tech.connehito.com/entry/ml_data_info
https://eh-career.com/engineerhub/entry/2020/03/24/103000

＜募集背景＞

Connehito Tech Visionの戦略に「1to1 AI」というものがあります。

このように、会社としても今後機械学習分野に投資する意思があり、複数の機械学習プロダクトを実装していきたいという想いはあるものの、機械学習チームとしてはまだまだ少人数なこともあり、やりたいことに優先順位をつけて開発を進めています。

チームを拡大することで、機械学習プロダクトを使ったUI/UXの向上やTrust and Safetyなコミュニティ開発など、今まで以上に事業貢献を意識した取り組みを実施していきたいと考えています。その中で、何に取り組んでいくのがベストなのかをチーム内外のメンバーとディスカッションし、最適なタスク・アーキテクチャ・モデルを選択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開発を行います。
• 機械学習基盤の構築（MLOps）
  • AWSのマネージドサービスを用いて機械学習基盤の構築を行います。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

＜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
• SQL・Python等を用いたデータ分析・モデリングの経験
• 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
• パブリッククラウド環境(AWS, GCP)の使用経験

＜歓迎条件＞

• 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
• 検索システム（ElasticsearchやOpenSearch）の開発・運用経験

＜選考フロー＞

書類選考→カジュアル面談（希望者のみ）→1次面接→2次面接→最終面接

（働き方について）
創業以来オフラインコミュニケーションを大事にしてきた会社ですが、他方で各自のライフスタイルに合わせた働き方も叶えていきたいため、都度議論しながら作っています。
現在はオンライン/オフラインのハイブリッドで、出社は月1〜週１程度のスタイルです。