わたしたちは "だれもが創作をはじめ、続けられるようにする。"をミッションに、表現と創作の仕組みづくりをしています。メディアプラットフォーム・noteは、クリエイターのあらゆる創作活動を支援しています。クリエイターが思い思いのコンテンツを発表したり、サークルでファンや仲間と交流したり、ストアでお店やブランドオーナーが商品を販売をしたり、note proを活用して企業や団体が情報発信をしたりしています。コンテンツ配信サイト・cakesも運営しています。

■メディアプラットフォーム『note』(C2C)
noteはクリエイターが文章や画像、音声、動画を投稿して、ユーザーがそのコンテンツを楽しんで応援できるメディアプラットフォームです。だれもが創作を楽しんで続けられるよう、安心できる雰囲気や、多様性を大切にしています。 個人も法人も混ざり合って、好きなものを見つけたり、おもしろい人に出会えたりするチャンスが広がっています。2014年4月にサービス開始し、約1500万件の作品が誕生。会員数は380万人（2021年3月時点）に達しています。

■ファンに届ける企業の情報発信プラットフォーム『note pro』 (B2C)
法人向け情報発信プラットフォーム。多くのひとが集まるnoteの街でメディアをかんたんにつくり、情報を届けることができます。「ブランディング」「リクルーティング」「ファンコミュニティ作り」「サブスクリプション」など目的はさまざま。届ける仕組みと充実したサポートで、企業がポジティブなユーザーとつながって関係を深めるお手伝いをします。

■コンテンツ配信サイト『cakes』(B2C)
cakesは多数のクリエイターや出版社と提携しているコンテンツ配信サイトです。読者とクリエイターをより身近に結びつけることで、コンテンツとの新しい出会いの場を提供します。 cakesには無料で楽しめる記事もたくさんありますが、有料会員（週150円、月額500円）になるとすべての記事を好きなだけお読みいただけます。2012年9月にスタートし、現在の配信コンテンツは3万本以上にのぼります。

「note」や「cakes」などのメディアプラットフォームを展開している当社。1日あたりの記事投稿数が3万を超えるなど、クリエイターの活躍の場として急成長しています。「創作」に専念できるプラットフォームをつくるにあたり、書き続けたくなる仕組み、読みたい記事にすぐ出会える仕組みづくりなど解決するべき課題がたくさんあります。一緒にこれからの課題を解決してくれるエンジニアを募集しています。

機械学習エンジニアには機械学習を用いたモデル開発だけでなく、問題を解くための課題設計や開発したモデルをプラットフォームに組み込むためのシステム設計、開発および運用まで一気通貫した機械学習システムの構築を期待します。

機械学習チームでは「クリエイターがいい記事を書いたり、創作物をアップロードしたりすれば自然と共感できる人に届く世界観を機械学習を用いて構築し、維持する」ことを目標に以下について取り組んでいます。
･目標を達成するために必要な機械学習プロダクトの課題設計および要件定義
･機械学習プロダクトに必要なプロトタイプモデル開発および評価
･プロトタイプにもとづくプロダクション環境でのMLパイプラインの構築
･デプロイしたモデルを組み込んだプロダクトの監視およびA/Bテスト

【具体的なプロジェクト例】
･ユーザの行動履歴やコンテンツの情報から適切なコンテンツを提示する推薦エンジンの開発･改善
･記事の文章、漫画やイラストなどの画像等、コンテンツを適切な粒度で区分けする分類エンジンの開発･改善
･記事の出し分けを適切に行うための記事評価エンジンの開発･改善
･プラットフォームに対して悪意のある行動を行うユーザを検出するエンジンの開発･改善

【Python】
MLエンジンの開発は言語として主にPythonを使用しています。
ライブラリに関してはPyTorch, scikit-learn, fastText等タスクに応じて適切に選択できます。

【AWS】
インフラはAWSを使っており、MLでは主にAmazon SageMakerを中心としたエコシステムを構築しています。データの保存にはAmazon S3、MySQL(Amazon Aurora)、Amazon DynamoDBなどを用途に応じて選択しています。

【Docker】
Amazon SageMakerおよびローカル環境でのアルゴリズム開発ではDockerを用いて環境を構築しています。

【開発マシン】
Macbookを支給しており、キーボードは選択できます。モニターも希望があれば支給しています。

以下すべてのご経験をお持ちの方
･MLパイプラインの構築やMLモデルのサービングの実務経験が1年以上ある方(あるいはそれに相当する知識、経験をお持ちの方)
･機械学習系のライブラリ(scikit-learn、TensorFlow等)を使いこなせる方
･Webアプリケーション(バックエンド)開発の実務経験が1年以上ある方(あるいはそれに相当する知識、経験をお持ちの方)

･機械学習の論文を読み、アルゴリズムを実装できる方
･MLパイプライン構築だけでなく実サービス環境で実装できる方
･予測性能だけでなくシステムパフォーマンスまで考慮した機械学習システムを構築できる方
･機械学習の学習環境を効率化するシステム構築の知識、ご経験
･A/Bテスト等MLモデルを評価するための知識、ご経験

･当社のミッションに共感し、ミッションの成功に対して強い意志で臨める方
･過去の経験にとらわれる事なく、新しい技術･ウェブサービスに対して高い感度をもち、技術の面からプロダクトの品質を高め続けられる方
･日々、内部･外部環境が変化する中で、システムをどのように変化させていくべきかを考え議論を推進できる方

･中長期の運用負荷や拡張性を考慮してシステム的に優れた設計や仕組みを考えられる方
･解決されるべき複雑な課題に対して積極的にオーナーシップを発揮し、楽しんで物事を前に進めていくマインドを持っている方
※当社のミッション･ビジョン･バリューについてはこちらをご確認ください

note代表・加藤貞顕のエンジニア愛からひもとく、トップと現場のステキな関係
CEOとCTOが語る、noteが目指すインターネットの世界とエンジニア採用を強化する理由
エンジニア採用ページ「note engineering team」

https://note.com/yskn67
https://note.com/ellenhe
https://note.com/gota_morishita

＜待遇＞
■給与
 500万〜1100万
※上記金額には45時間分のみなし残業代を含む
　例）月給30万円の場合は7万9,400円　※実際の給与により異なる
※1ヵ月間の中で、上記みなし残業時間を超える勤務をした場合は、残業代を追加支給

■勤務時間　
フレックスタイム制
（コアタイム11:00〜16:00、フレキシブルタイム8:00～11:00/16:00～22:00）
※標準労働時間：8時間/日

■雇用形態　
正社員(試用期間:原則3ヵ月、待遇変更無し)

■勤務地
フレキシブル出社制度を導入しています。
※エンジニアポジションはフルリモート勤務も相談可能です

■諸手当
通勤手当(上限2万円/実費支給)、残業手当

■福利厚生
･健康保険(関東ITソフトウェア健康保険組合)
･厚生年金
･雇用保険
･労災保険
･コンテンツ購入補助制度(5,000円/月)
　(自社コンテンツ購入だけでなく、書籍購入、観劇などで利用可能)
･リモート勤務手当（60,000円/半年）
･Welcomeランチの飲食代補助(オンラインランチ含む)
･開発ツール購入補助
･自社主催イベントに参加可能
　(各種勉強会、クリエイターとの交流会など多種多様なイベントを開催)
･お祝い金(結婚/出産)支給
･オフィスファミマあり

■休日
･土曜、日曜、祝日、年末年始
　(年間休日125日)
･年次有給休暇  ※入社日に付与します
　(その後1年毎に勤続年数に応じた日数を付与)
･慶弔休暇
･生理休暇
･裁判員休暇
･産前産後休暇
･子の看護休暇
･育児･介護休業

■喫煙環境
オフィス内全面禁煙(オフィス外にも喫煙所はなし)

東京都港区北青山3-1-2 青山セント・シオンビル 4階