AWS&Django＆機械学習でメーカー効率化SaaSを開発したい人募集！

株式会社ログビー

Mid-career

Atsuyoshi Matsuda

Engineer/programmer

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Yasuyuki Ohara

Other engineer

Daisuke Sakuma

データサイエンティスト

Shino Okawa

TDKに入社後、独学でWebを学び、ITベンチャーを験て楽天にエンジニアとして入社。カード加盟店サイトや、ECのお気に入りの開発などに携わる。関連特許を４件出願した。楽天中途同期のViibar（現:VideoTouch）代表とViibarを共同創業し、初代技術責任者としてゼロイチのサービス開発を行った。 2015年に「少子高齢化」「生産性を高める」をテーマに、Logbiiを創業。

What we do

エンジニアカルチャーを醸成するソリューション

大学と診断支援などAIを共同研究

Logbii（ログビー）のミッションは、最高のエンジニア環境を創ることです。 Company Deckで、ミッション、事業、チーム構成、働く環境などを紹介しています。 https://speakerdeck.com/logbii/logbii-rogubi-company-deck 現在、エンジニア組織マネジメント、カルチャー醸成をするソリューションを開発し、α版をトライアル中です。技術要素として、機械学習/LLM、Python(Django)、ReactJS(Next.js)、AWSを用いています。 https://logbii.co.jp/enbrew また、特徴として、各エンジニアが自社プロダクト開発以外に、外の技術も学ぶため、興味のある案件を業務の半分程度（副業ではなく、本業として）行なっています。案件の例としては、OpenAI等のLLM/生成AIや機械学習を用いたAI案件、DjangoやReactを用いたWeb案件、FlutterやSwiftを用いたスマホアプリ案件などに取り組んでいます。働き方としては、週の半分を自社プロダクト開発、半分を開発案件といったやり方をしています。得意領域を伸ばしつつ広げていきたい、自社プロダクト開発にも関わりたい、という方に合っている環境です。 R&Dとして、東京工業大学、宮崎大学附属病院などと、主に診断支援領域でAIの研究開発を継続して行なっており、学会発表も定期的に行っています。 https://jglobal.jst.go.jp/search/anythings#%7B%22category%22%3A%220%22%2C%22keyword%22%3A%22%5C%22201851000126978349%5C%22%22%7D

Why we do

最高のエンジニア環境を創る

ログビーは創業からこれまで一貫してエンジニアを中心としたチームとなっており、自分たちの中から沸き起こる課題感＝「エンジニア組織にまつわる課題」を解決することが使命であると考え、以下のミッション・ビジョン・バリュー（行動指針）に改定を行いました。 ▼ ミッション「最高のエンジニア環境を創る」ログビー（Logbii）はエンジニアを中心としたチームです。組織運営する中で、様々な課題に直面してきました。それらを改善すべく、日々取り組んでいます。仕組みを横展開することで、世の中のエンジニア環境をアップデートしていくことをミッションにしています。 ▼ ビジョン「エンジニアをエンパワーするコミュニティ」ログビー（Logbii）は、エンジニアをエンパワーするコミュニティになることを目指しています。 ▼ バリュー（行動指針）「モチベーション」・自分や周りのモチベーションを高める・ユーモアのあるコミュニケーション「自由と責任」・フルリモートで進め方は自分で決める・アウトプットに責任を持つ「柔軟性」・良いものは柔軟に取り入れる・提案には背景とメリットを

How we do

基本フルリモートです

オフライン懇親会を定期的に開催しています

Logbiiは、働く人が目標に向かって経験を積める場であることが、一番パフォーマンスを発揮できる環境であると信じ、それぞれの目標に現状の業務がマッチしているかを常に考えています。また、Logbiiの特徴として、まだ組織が小さいフェーズということもあり、「ユーザーの声を直接聞ける」「マネジメントの業務経験もしやすい」点があります（もちろん苦手な人は、専業に専念できる環境です）。例えば顧客との打ち合わせはビジネスサイドが行いますが、エンジニアも同席してユーザーの声を直接聞ける機会は多くあります。また、早くからリーダー業務を経験し、マネジメント視点も養っていける環境があります。 ▼ 経験できること・機械学習や自然言語処理、LLM/生成AIを組み込んだSaaSの開発、MLOps ・ユーザーの声をプロダクトに落とし込む・マネジメント視点を養う・自社サービスのグロース ▼ こんな方にオススメ・機械学習や自然言語処理、LLMなどの経験を活かしたい・ユーザーの声を直接聞きながらプロダクト開発をしたい・マネジメント業務も経験したい・事業を成長させる過程を経験したい ▼ チームのバックグラウンド・ML/DataScience 研究室: 6名・Kaggle/SIGNATE 入賞: 3名・楽天/ソフトバンク/第一生命/IoTベンチャー etc.. == 働く環境 == ▼ 環境・基本フルリモート・残業は基本なし・オフィスは恵比寿 (ときにはお洒落なレストランで会食) ・MacBook貸与 ▼ 行事・シャッフルランチ (オンライン) ・ワークショップ＆懇親会 (オンライン) ・オフライン懇親会 (BBQなど) ・社内勉強会、案件共有会 (利用技術などのディスカッション) ▼ 社内制度・社内制度もGithub管理し、柔軟性・透明性を担保 ▼ スクラム・スプリント(1週間) ・スプリント計画・デイリースクラム・振り返り (KPT) ▼ ツール・Github ・Slack, Zoom, Teams ・Google Workspace ・Notion, Miro == 教育と評価 == ▼ キャリアプランどういったキャリアを積みたいか、キャリアプランを設定 ▼ 目標設定クォータに1度の目標設定と振り返り ▼ 1 on 1 毎月実施し、その中で評価を実施 ▼ OJT コードレビューなどを通し、背景知識や関連リンクの共有を行い教育を実施実績：新卒2名、2年目1名の教育 ▼ 技術書配布例えば以下のような書籍・リーダブルコード・プリンシプルオブプログラミング・How Google Works ・パターン認識と機械学習 (黄色本) ・深層学習 (青イルカ本) ・効果検証入門 ▼ 資格取得支援資格の取得を支援

As a new team member

製薬企業などメーカーを効率化するSaaSのの開発を主にお任せします。興味があれば、大学との共同研究(診断支援AIの研究開発)も参加可能です。環境やスキルは以下になります。 ▼ 環境・フロントエンド：ReactJS (Next.js, MUI, Redux), TypeScript/JavaScript ・バックエンド：Python (Django REST Framework) ・モバイル：Dart (Flutter) ・自然言語処理：Python (LangChain, OpenAI, spaCy, scikit-learn など) ・機械学習：Python (Transformers, FastText, PyTorch など) ・データベース：PostgreSQL など・ミドルウェア：Elasticsearch など・インフラ：AWS (EC2, RDS, Elasticache など), Docker ▼ 必要スキル・機械学習エンジニア、またはWebエンジニアとしての経験1年以上(大学での研究、インターンも可) ・Pythonを使った開発・研究経験 (機械学習、自然言語処理、Django、FastAPI、Flaskのいずれか) ▼ 歓迎スキル・大学などでの機械学習の研究経験・SQL、データベース設計の経験・データ基盤構築経験 (Redshift, BigQuery など) ・Kaggleなどコンペでの入賞経験・ReactJSの開発経験

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