Job description

※CFN上では、リクルートホールディングスが公開しているいずれか1つのコースのみエントリー可能です。
※希望職種が複数ある場合やどのコースにするか迷われる場合は、CFN上でのエントリー後にご案内する弊社専用の応募フォーム内で複数のコースをご選択いただけます。どの職種が適しているか選考過程でご相談いただくことも可能です。
※データに関する業務をご希望の場合、ご自身の経験やスキル・志向性に合わせて、「Machine Learning Engineer (Experienced)」「Software Engineer (Experienced)」「Data Engineer (Experienced)」「Data Specialist (Experienced)」「Data Specialist (Entry-Level)」よりご希望のコースをお選びいただけます。
※なお、選考過程でのご希望や適性を踏まえ、フォームで選択されたものとは別のコースや職種をご案内する場合があります。

【コース】
◆Software Engineer (Experienced)
リクルートグループは、個人と企業をつなぐマッチングプラットフォームや企業向けの業務支援サービスを提供しています。
その中でリクルートグループが持つデータの力とデータ分析やAIのテクノロジーを掛け合わせてプラットフォームのマッチング精度を向上させるとともに、サービスに新たな価値を付加することが重要なミッションとなっています。
リクルートグループのソフトウェアエンジニアは、多くのユーザーやクライアントの活動から得られる豊富なインサイトを扱い、幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。

【業務内容】
アルゴリズム、機械学習、数理理論を駆使し最適化を行うシステム開発のリードがミッションです。
具体的には下記の業務をはじめとする、『ホットペッパーグルメ』、『ホットペッパービューティー』、『じゃらん』、Airシリーズ、『スタディサプリEnglish』、『リクルートエージェント』といったリクルートグループが展開する大規模サービスにおけるデータ関連のアプリケーション開発を行っていただきます。

・高トラフィックを捌くなどの開発難易度の高いアプリケーション開発・リファクタリングの推進
・エンジニア相互によるソースコードレビューの推進
・プロダクト開発開始の段階で、中長期を見据えた言語、開発環境、フレームワーク・ツール等の技術選定、および適切なタイミングでのリファクタリングを含む技術再選定の判断
・ベストプラクティスの発信、および相互コミュニケーションの促進
・複雑かつ曖昧な技術的問題に関して、戦略的かつタイミングの良い意思決定
・抽象度の高いビジネス課題解決に対する技術観点からの示唆・提言

【求める人物像】
・自身が得意とする技術レイヤー（アプリケーション、アーキテクチャ、クラウドインフラ等）を持ち、要件に合わせて最適な技術スタックを選定したうえで、技術的課題を解決できる方
・本質的な課題の特定から解決策の実行まで、周囲を巻き込んで主導した経験がある方
・与えられた要件の実行にとどまらず、プロジェクトの背景や目的に応じた柔軟な意思決定ができる方
・自身の成果創出のみならず、チーム全体の成果やアウトプットの品質向上にコミットした経験がある方

【こんな方におすすめ】
・多様なサービスから集まるデータを扱い、プロダクトを改善するための施策立案から推進、新たな機能の拡充・開発、中長期を見据えた事業戦略の提案など、データを使用した専門スキルをベースに新たな価値の創造に貢献したい方。
・データを活用し、ビジネスに対して新たな価値を創造したいという志向をお持ちの方。
・リクルートグループのリソース/アセットを使い、社会にインパクトを与える成果を残したい方。
・知的好奇心/探究心を強く持ち、課題の真因を探求し、解決したいという志向を有する方。

【アピールポイント】
◆技術選定における裁量が大きい
サービス推進の観点で合理性が認められれば積極的に新たな技術や手法が採用される環境です。
開発手法は、サービス規模や成長ステージによって様々ですが、より良い手法とわかれば、開発途中で手法を切り替えるフットワークの軽さがあります。
開発組織・環境や技術面において、リクルートグループは今、まさに変革の時を迎えています。
そのため、新しい開発手法の検討から実施までを、エンジニア一人ひとりが主体者として積極的に取り組むことができ、また会社からもそれを求められます。

◆キャリアの幅広さ
マネジメントだけ、特定の技術領域の開発だけ、といったキャリア形成ではなく、様々なデータのキャリアを形成することが可能です。
特にリクルートグループでは、データ基盤が整っています。「データを整えるフェーズ」は超えたプロダクトが多数あり、多岐にわたるプロダクト数と接点量（≒ユーザー数の多さ）を基に実効性の高いデータ利活用に携わることが可能です。

※詳細事例については下記HPやテックブログをご覧ください
Recruit Data Blog （ https://blog.recruit.co.jp/data/ ）

【締切日時】
CFNプレエントリー：11/23(月)5:00（日本時間）
弊社専用フォーム本エントリー：11/24(火)13:00（日本時間）
選考ステップのご案内はエントリー完了いただいた方にお送りいたします。