◆大学受験生の2人に1人がユーザー、会員数約800万人以上の学習管理SNS「Studyplus」 「Studyplus」は、大学受験を目指す高校3年生の2人に1人が利用する定番勉強アプリです。学習記録の可視化とSNSにより、誰もが抱える「毎日の勉強が継続できない」悩みを解決し、ユーザーレビューは平均で★4.7をキープ。2012年のサービス開始以降、現在もアクティブユーザー数が伸び続けています。 【受賞実績】 日本e-Learningアワード、JCJK流行語大賞2017アプリ部門、グッドデザイン賞、Ruby bizグランプリ大賞　他 ◆先生が生徒を褒める機会を最大化する、教育機関向け学習管理プラットフォーム「Studyplus for School」 教育機関向け学習管理プラットフォーム「Studyplus for School」は、生徒が利用しているStudyplusと連携することで、先生が生徒と面談をしながら勉強スケジュールをプランニングしたり、オンラインでコメントや「いいね！」を送ったりすることができ、生徒の学習PDCAサイクルをどんどん回していくことが可能なツールです。 ◆電子参考書プラットフォーム「Studyplusブック」 月額980円で参考書200冊以上が利用できる「Studyplusブック読み放題」、紙版の購入で電子版を無料提供する「Studyplusブックコード」という2つのサービスを提供しています。 ◆シリーズC、累計17億円の資金調達 スタディプラスの将来性が評価され、複数のベンチャーキャピタルや事業会社などから、累計17億円の資金調達をしています。2022年にはシリーズDでも資金調達を実施しました。

◆より多くの人に学ぶ喜びを実感してもらいたい 『学ぶ喜びをすべての人へ』 をミッションに掲げ、テクノロジーを活用して新しい教育の仕組みをつくっているスタディプラス。学ぶ喜びが実感できれば、自ずと学習効果は高まりますし、結果的に自己実現に近づいていきます。 そして、人生がポジティブに変化し、より幸福になることができるでしょう。私たちは、「学ぶ喜び」をキーワードに、学習するすべての人を支援し続けていきます。 ◆《学習管理＋モチベーションの鍵となるSNS機能》 CEOの廣瀬は、大学の受験勉強の際に学習記録ノートをつけ、それが大変役立った経験から、学習管理の大切さを実感しました。学習記録により、取り組みがどう成績に繋がったかが明確になり、計画的に勉強ができるようになったのです。学習管理は自分だけでなく、多くの人の役に立つはずだと考えたことが「Studyplus」の誕生に繋がりました。 また、勉強を継続するには、モチベーションを保つことが必要不可欠です。勉強仲間とコミュニケーションを取れるようSNS機能を付けるなど、モチベーションを保って勉強の継続ができるような仕組みをつくっています。

◆1人ひとりがエンジン。ボトムアップの社風 少数精鋭の組織だからこそ、1人ひとりが自分で考えて実行するということが根付いています。全部署が「ユーザーにとって価値あるコンテンツを作る」という共通の目標に向かっているので、「営業が強い」とか「エンジニアが強い」といったように特定の職種にパワーバランスが偏ることのないフラットな関係性です。勢いに任せるというよりは、地に足をつけて「ユーザーのために何ができるか？」を考えて実行に移す社員が多く、自らが主体となって物事を動かしたい、つくりたいという方にはピッタリのフィールドがあります！ ◆定期的に全社イベントを実施、社員間の交流を促進！ 会社のミッションやバリューを共有し、交流を深めるため、定期的に事業共有会である「Fail Forward」と題したイベントを実施しています。また、半期に一回はキックオフミーティングを実施し、各事業部の中長期的な計画を共有する場を設けています。 チームビルディング費の支給制度など、社内コミュニケーションを活発化する様々な取り組みがあります。

□■会員数350万人のデータをフル活用！『学ぶ喜び』を強力にサポートする、サービス改善と事業成長を担っていく！ 急成長をしているスタディプラスのデータサイエンティストという立場で、更なるサービス改善や事業成長のための中心的な役割を担っていただきます。教育事業ならではの学習データを使った取り組みに、企画提案の段階から中心としてチャレンジしてください！ 【何をするのか】 - データサイエンティストチームの立ち上げ - 勉強データの解析・データ取得方法の設計 - 学習者の経歴、勉強データ、達成報告からの最適な勉強方法予測アルゴリズムの開発 【どんな業務か】 - 事業内容・課題を理解し、適切な分析設計を行う - データの前処理や、機械学習、回帰・分類手法を用いた予測モデルの作成 - 統計解析やクラスタリングなどの技術を用いた分析・仮説構築 - データ分析基盤を構築するエンジニアと連携し、モデルの導入・運用を推進する - データを活用した機能の企画・開発 - 解決したい課題に対する、解決案とそのプロトタイピングの作成 【使用している技術・環境】 - サーバサイド：Ruby on Rails - iOS：Swift, Objectiv-c - Android：Java, Kotlin - フロントエンド： React, Vue - インフラ：AWS - データべース：MySQL(Amazon RDS) - KVS： Redis(Amazon ElastiCache) - 構成管理：Ansible - その他開発ツール：GitHub, CircleCI, Jenkins - プロジェクト管理：Taskworld - 情報共有：esa - チャットツール：Slack - 監視：Mackerel, New Relic 【技術スタック】 https://stackshare.io/studyplus ★プロダクトの企画者・開発者と距離感が非常に近く、同じチームの一員としてデータ分析や施策の提案を行える環境です。教育という社会貢献性の高いドメインで、未来を作っていく実感を持ちながら高いモチベーションで日々の業務を取り組めます。 ≪このポジションの魅力≫ ・CTOの直下で、大きな裁量を持って仕事をしていただけます。 ・億単位の学習レコードを活用した「学習×ビッグデータ」の領域にチャレンジができます。 【必須要件】 - 機械学習の実装やデータ分析の実務経験2年以上 - 機械学習や自然言語処理のアルゴリズムを開発し、実サービス(オンライン・オフライン問わず)に適用した経験 - Python, Ruby, Golang 等でのシステム開発経験 - 機械学習やデータマイニングの学術論文を読める程度の基礎知識 - 回帰・分類・クラスタリング手法のいずれかを使用した経験 - 事業部門または顧客とコミュニケーションを取りながらの仮説構築とその分析・検証 【歓迎要件】 - 数学、統計、コンピューターサイエンスなどデータサイエンス関連分野の学位 - 大規模データを扱った業務経験 - 予測モデルの実サービスへの実装経験 - Pythonの仕様を把握したコーディングスキル - データサイエンス関連業務における、営業、企画、マネジメント等、上流工程の業務経験 - GCP、AWSなどクラウド環境でのインフラ構築経験 - プロジェクトの企画・マネジメント経験 - Webマーケティングの知識 【こんな方が活躍できる環境です】 ■自分とは異なる専門性をもつ他者をリスペクトできる ■自分の専門にとらわれない幅広い好奇心・向学心を持ち、自ら成長できる方 ■期限を順守し与えられた中で、できる限りアウトプットを出すことのできる思考力と行動力を持った方 ■必要に応じて、地道な分析をすることを厭わない方 ■機械学習や自然言語処理の知識を使って、世の中に新しい価値を提供したいという想いのある方 ■組織目標をふまえた上でチームメンバーを巻き込み、自発的な行動がとれる方 少しでも興味を持っていただけたら、ぜひ一度私たちの会社に遊びに来てみませんか？ 皆様からのご応募お待ちしております！