運命のシゴトは、ひょんなことから見つかります。 自分から恋焦がれてエントリーすることもあれば、喫煙場所で一緒になった人とつながって出会うこともあれば（実話）、ふと見たサイトで出会うこともあります。 転職する時にWantedly Visitでふと見た企業へ気軽に話を聞きに行って、ジョインしましたという方も多くいます。（実際にWantedly社内にも！） この企業を見ているなら、こんな企業も興味あるんじゃない？と素敵なサジェストを行う。 あなたの創り出したランキングアルゴリズムや推薦システムが、ユーザーの将来を決めるひと押しになるかもしれません。 Wantedlyの検索・推薦エンジニアは人の人生に関われるやりがいがあります。 ベストな商品をサジェストしてくれるサービスも素敵ですが、より人の人生を左右する現場がここにあります。 誰かの人生のきっかけつくりを、一緒につくりませんか？ ## こんなことやります ・実際のデータに基づき、どういう検索や推薦のアルゴリズムを組むとよりよい提示ができるか、仮説を立てる ・ABテスト等により、実プロダクトにおけるユーザーの反応を分析し、仮説の検証を行う ・検索や推薦のアルゴリズムを考えるだけではなく、実際のWEBサービスへ落とし込み、実装するまで一連の流れを担当します ## 面白さ 会社に気軽に訪問できるサービス【Wantedly Visit】では、月に十万近いマッチングが生まれており、累計のユーザは数十万を超えています。 検索や閲覧などの行動ログに加えて、繋がりや職種や学歴などの情報を処理することで、タイムラインの推薦や検索のランキングなどを最適化し、「シゴトでオドレル」マッチングを増やすことができます。 現在のテーマは、パーソナライズです。協調フィルタリングや繋がりの推薦など複数の戦略を組み合わせ学習しながら、最適化を行なっていきます。 バックエンドエンジニアと一緒に連携することで、アルゴリズムの設計、実装から、本番環境への適用から計測まで、スピーディに仕事をしていけます。 ## 一緒に働く人はこんな人 大学院にて情報検索や情報推薦についての研究に携わっていた若手や、Wantedly Visit全体のプロダクト開発をしているリードエンジニアとともに推進していきます。 他にも、ISUCON学生枠優勝者、未踏スーパークリエータ認定、国際情報オリンピックの金銀メダル保持者など、とても尖った新卒達などがおり、毎週なにかしらの勉強会が有志で実施されている環境です。 ## 開発環境 言語 Python, R, Ruby ライブラリ等 scikit-learn, pandas, TensorFlow, Ruby on Rails ツール等 BigQuery, Jupyter Notebook ## 技術領域 検索アルゴリズム、推薦アルゴリズム 自然言語処理 ElasticSearchなどの検索エンジン 機械学習を使って検索もしくは推薦の改善 より自分の考えた仕組みが人の大きな転機に関わっていくことを楽しめるひとはぜひお話しませんか？