アルゴリズムの力でエンジニアスキルや開発生産性を可視化する機械学習エンジニアを募集！

ファインディの経営理念は「つくる人がもっとかがやけば、世界はきっと豊かになる。」です。
「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンの達成に向けてエンジニアやエンジニア組織向け事業

■開発環境

開発言語：Python

フレームワーク：TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, Flask

インフラ・ミドルウェア：AWS, GCP, MySQL, Redis, Docker

CI/CD： GitHub Actions

ツール：Jupyter Lab, BigQuery, Google Data Studio, Vertex AI, Datadog, GitHub, Slack



■体制

プロダクト開発部全体：フルタイムエンジニア約30名＋業務委託/副業約10名

CTO室 データソリューションチーム：マネージャー1名＋フルタイム4名（内、機械学習2名・データエンジニア2名）+CTO

必須スキル/経験

・機械学習モデリングや統計モデリングの経験

・GitHub を使った Git-Flow ベースでの開発経験

・本番稼働している機械学習モデルを継続的に改善した経験

歓迎スキル/経験

・エンジニアリングマネージャーもしくはメンター経験(人数不問)

・論文の内容を再実装・追試した経験

・CI環境や自動化テストによる品質保証の経験

・統計検定準1級相当以上の知識

・特定の分野 (特に自然言語処理) における研究レベルの知見

求める人物像

・プロダクト(事業)の成長に主体性に関わりたい方

・周囲と協力しながら、開発を推進できる方

・常に起きうる変化を楽しみながら開発に取り組める方

紹介資料

仕事の魅力

■エンジニアのマッチングデータを用いたモデル開発ができる

自分がターゲットユーザーであるサービスの開発ができるのがFindyの魅力の一つです。

2017年のサービス開始から5年以上蓄積されたデータがあり、さらには日々成長しているプロダクトのため、様々な属性を加味したモデル開発にチャレンジができます。



■エンジニア組織における開発生産性向上に資するアルゴリズムの開発ができる

直近では、開発生産性スコアという当社独自のアルゴリズムをサービス上に組み込んでいます。

エンジニア組織の開発生産性がどれくらい高いのかどうかを可視化することで、多くの組織にとって目安になっています。



■ビジネス課題の発見から改善案提案、機械学習モデル構築や検証、実装まで一貫して携われる

ビジネスサイドとの連携を強化しており、機械学習の開発が言われたものだけを作るような社内受託にならない工夫をしています。

自分から数値分析をしながらアイディアの提案を行ったり、本当にユーザーに利用されるようなアルゴリズムを作るため、PdMと連携を取りつつ小さくアルゴリズムの検証を行ってから本格的な開発を進めています。

インタビュー

• 2026年で創業10年。エンジニアの課題解決をする会社としての次の一手とは
• Four Keysの指標は常にHighをキープ！自ら生産性向上を追求し続けるFindy開発チームの取り組みとは？
• 「間違いなく成長できる環境だと自信を持って言える」売上No.1ゲームを手掛けた神谷が展望する、強力な仲間達と共に成長できるエンジニア組織
• 「伸びしろ」を感じながら開発環境をテコ入れ。エンジニア(=自分)のためのプロダクト作りに携われることが楽しい