オーティファイ会社紹介資料 / Autify Company Deck

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September 11, 2020

オーティファイ会社紹介資料 / Autify Company Deck

Autifyの会社紹介資料です。(2020年09月11日更新)

Autifyへ少しでも関心を持っていただいた方に、我々の事業や組織についてより深く知っていただければと思っています!

まずはお気軽にご連絡ください!

▼初の会社説明会を9/29(火) 19:00~にオンラインで実施予定!
Autify 会社説明会 #1 CEO&全チームが働く場としてのAutifyを余すことなく全公開!
https://autifyjapan.connpass.com/event/187556/

▼Autify採用ページ
https://jobs.lever.co/Autify

▼参考
ソフトウェアテストに関わることやお客様の声などをBlog/podcast等でもお伝えしてます!

Podcast:https://anchor.fm/autifyhq
Blog:https://blog.autify.com/ja
Twitter:https://twitter.com/AutifyJapan

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Autify

September 11, 2020
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Transcript

  1. update: Sept 10, 2020 Company deck

  2. 私は⽇本、シンガポール、アメリカ(サンフランシスコ)の3ヶ 国にて、ソフトウェアエンジニアとして⻑らく経験を積んできま した。その中でソフトウェアテストはどの国においても共通した ⼤きな課題があることに気付き、Autifyにたどり着きました。 急速な市場変化に対応するために、ソフトウェアを素早いサイク ルで届けることは、開発組織の⾄上命題です。あらゆるものがソ フトウェア化していく中で、急速にこの課題が世界中のあらゆる 組織で発⽣してきています。 あらゆる開発組織が、品質の⾼いソフトウェアをより素早く顧客 に届けられるように、Autifyは全世界共通の巨⼤な課題解決に挑

    みます。この挑戦に⼀緒に挑んでいただける⽅のご応募お待ちし ております。 -Autify, Inc. CEO 近澤良 શੈքڞ௨ͷڊେͳ՝୊ղܾʹ௅Ή l z
  3. In a nutshell 本資料は、Autifyの未来のメンバーに向けて弊社の魅⼒を知ってもらうために作成しました。 資料を全てお読みいただく前に、事業の魅⼒と組織の魅⼒をまとめてお伝えします。 事業の魅⼒ 組織の魅⼒ ⿟ ソフトウェアテストは急速に変化している超巨⼤市場 ⿟

    Autifyの製品はBurning needsを捉え、堅調に成⻑中 ⿟ 世界各国に共通した課題でグローバル市場が狙える稀 有なポジション ⿟ 個⼈の裁量に任せた⾃由な働き⽅ ⿟ 多様性を重視した様々なバックグラウンドのメンバー ⿟ 個⼈の成果を正当に評価し報酬に反映する仕組み
  4. 会社について 01.

  5.  ձࣾʹ͍ͭͯ "VUJGZͷϛογϣϯ ٕज़ͷྗͰੈքதͷਓʑͷ૑଄ੑΛߴΊΔ l z AIが⼈の仕事を奪うという意⾒がありますが、我々はそう考えてはいません。 ⼈がやらなくても良い⾮⽣産的な仕事をAI(機械)が代替し、⼈が⼈にしかできない創造的な仕事 に集中できる技術の提供を⾏い、社会全体の⽣産性向上に寄与します。

  6. ձࣾʹ͍ͭͯ ֓ཁɾԊֵ US本社・⽇本⽀社 創業 事業内容 従業員数 2016年9⽉2⽇ 17名 AIを⽤いたソフトウェアテスト⾃動化製品、 Autifyの開発と販売

    2016年9⽉ 2019年2⽉ 2019年7⽉ 2019年10⽉ 2020年4⽉ ⽶国サンフランシスコにて創業 Alchemist Acceleratorを卒業 Autify 正式ローンチ Autify 累計導⼊組織数が100を突破 Global Brain, Salesforce Venturesなどから $2.5Mの資⾦調達 ※創業から2018年10⽉までの事業模索期からAutifyにたどり着くまでのストーリー 「顧客のBurning needsを解決する」( https://chikathreesix.com/burning-needs )
  7. ձࣾʹ͍ͭͯ "MDIFNJTU"DDFMFSBUPS 2018年2⽉、Autifyは⽇本⼈チームとして初めて、アメリカサンフランシスコのトップアクセラレーターAlchemist Acceleratorを卒業しました。代表の近澤はAlchemist Acceleratorのメンターとしても活動しています。 USアクセラレーターのネットワークを⽤いてUSマーケット進出を加速させていきます。

  8. ձࣾʹ͍ͭͯ #UP#ͷάϩʔόϧల։Λࢧ͑Δ౤ࢿՈਞ 他数社 他数名

  9. 事業について 02.

  10. ࣄۀʹ͍ͭͯ ιϑτ΢ΣΞςετͷݱঢ় 75% ソフトウェアテストとは、ソフトウェアが期待通り動作し ているか検証することです。 未だにグローバルでみても凡そ 75%の企業がソフト ウェアの⼤部分を⼈⼿によって検証しています。 テストを⾏っている企業(グローバル) ˞State

    of testing report 2019 by PractiTest ˞
  11. ࣄۀʹ͍ͭͯ ιϑτ΢ΣΞςετ͸௒ڊେࢢ৔ IT予算の凡そ1/3がテストに費やされており、グローバ ルのIT予算から計算すると凡そ130兆円にも登ります。 130兆円 IT予算(グローバル) ※1 Proportion of budget

    allocated to quality assurance and testing as a percentage of IT spend from 2012 to 2019 by statista ※2 Gartner Says Global IT Spending to Grow 3.7% in 2020 ˞ ˞
  12. ࣄۀʹ͍ͭͯ ࢢ৔എܠ 市場の変化が素早い昨今において、ソフトウェアのアップ デートサイクルが⻑いと、ユーザーニーズを捉え損ねた り、競合に遅れを取ったりするため、⼤きな事業リスクと なります。 近年9割以上のチームがアジャイル開発に移⾏し、7割 以上が週⼀回以上のリリースを希望しています。 週1回以上リリースしたい! アジャイル開発

    ※1 How the World Tests 2018 by Zephyr ※2 Testing Trends for 2018 by SourceLabs ˞ ˞
  13. ࣄۀʹ͍ͭͯ ΞδϟΠϧ։ൃʹ͓͚Δςετ しかし⼈⼿でテストをしていると時間がかかりすぎ て、週⼀回以上リリースすることはできません。 さらにアジャイル開発では機能を少しずつリリースす るので、今回追加した機能の影響でこれまでの機能が 壊れてしまう可能性があります。 そのため、リリースする度にこれまでの主要機能を全 てテストする必要があり、テスト量はリリースを重ね る度にどんどん増えてしまいます。

    機能 A 機能 A 機能 A 機能 A 機能 B 機能 B 機能 B 機能 C 機能 C 機能 D テスト量 1週⽬ 2週⽬ 3週⽬ 4週⽬ リリース リリース毎にテスト量が増加..
  14. ࣄۀʹ͍ͭͯ ੈքதͰڞ௨ͨ͠#VSOJOHOFFET リリース速度をあげるには、⾃動化が避けら れない時代となってきていますが、テスト⾃ 動化を阻む⼤きな⼆つの課題が市場に存在し ています。 1. ⾃動化を⾏う⼈材が圧倒的に不⾜している 基本的にはSeleniumなどのコードを書かないと⾃動化できないた め、エンジニアの⼈⼿が必要ですが、エンジニアの⼈⼿が⾜りて

    いません。 2. ⾃動化スクリプトのメンテナンスコストが⾼い なんとか⾃動化できたとしても、アジャイルで開発しているとUI や仕様がどんどん変わるため、⼀回⾃動化したスクリプトがすぐ に壊れてしまい、メンテナンスに多⼤な労⼒を費やす必要があり ます。
  15. ࣄۀʹ͍ͭͯ "VUJGZͷ4PMVUJPO 1. No codeで誰でも⾃動化できる 記録ボタンを押して操作を⾏うと、その操作を⾃動テスト シナリオに変換してくれるため、コードを書かずに誰でも 簡単にテストが⾃動化できます。 2. メンテナンスをAIが⾏う

    AIがアプリケーションの変更に追随してテストシナリオを 更新してくれるため、メンテナンスコストを⼤きく軽減す ることができます。
  16. ࣄۀʹ͍ͭͯ ࣄۀͷ੒௕ ローンチから半年で、累計導⼊企業数は100社を突破、その後もCOVID-19の状況下でも順調に成⻑中です。 2019/10 2019/12 2020/02 2020/04 2020/06 2020/08 COVID-19流⾏

    緊急事態宣⾔ 正式ローンチ 累計導⼊100社over 累計導⼊200社over
  17. ࣄۀʹ͍ͭͯ ಋೖ࣮੷ 導⼊後の効果、環境構築のコストがゼロ に、メンテナンス時間がたった15分に 今までできなかったことができるよう に。単純コストだけでは測れない効果が ⾒えた 株式会社ディー・エヌ・エー 株式会社GA technologies

  18. ࣄۀʹ͍ͭͯ ϩʔυϚοϓ Phase 1 - テストケース の⾃動化⽐率を⾼める まずは現在⼿動でテストされているテストケースの⾃動化率をあげ られような製品提供を⾏っていきます。 Phase

    2 - テスト全体のカバレッジを⾼める テストのカバレッジの担保は現在⾮常に属⼈的です。⾃動化率を上 げたら、テスト⾃体のカバレッジが上がるような製品提供を進めて いきます。 Phase 3 - テストフェーズをなくす テストフェーズとは、開発後に動作を検証するフェーズのことで す。開発の初期段階からテストが⾃動化出来ていれば、テストドリ ブンに開発して、テストが通ればその後は何もする必要がなくなり ます。 まだまだテスト⾃動化は黎明期で、今後もソ フトウェア開発プロセスにおける⽣産性向上 はやることが無限にあります。 Autifyは⻑期的なロードマップを3つの フェーズに区切って機能拡充と製品ライナッ プを広げていきます。
  19. チームについて 03.

  20. νʔϜʹ͍ͭͯ "VUJGZWBMVFT 1 2 3 Ownership & collaboration Aim high,

    stay grounded Solve burning needs Autifyのメンバーが⼤切にしているバリューです。 ⻑期的に⼤きな⽬標を達成するため、どのような⾏動をしていく必要があるのか全員で議論し、3つにまとめました。
  21. νʔϜʹ͍ͭͯ 4PMWFCVSOJOHOFFET あらゆる場⾯において、本質的な課題を特定し、最速かつ最も効果の⾼い⽅法で解決します。 - Problem first (課題ファースト): 本質的な課題から常に考え、課題と解決策、事実と推測をそれぞれ区別しながら議論する。 - Dig

    deeper (深掘る) : 適切な質問で相⼿の真意を深堀り引き出すことができ、バイアスを⼊れず相⼿の⽴場に⽴って理解す る。 - Find the shortest path (最短経路を⾒つける): 完璧を求めて時間を使いすぎることなく、最短で求められているアウトプットを出す。 “Solve burning needs”
  22. νʔϜʹ͍ͭͯ "JNIJHI TUBZHSPVOEFE 明確な理想像を描き、謙虚な⼼を持って学び続け、⼤胆な挑戦に挑み続けます。 - High and clear ideals (⾼く明確な理想):

    ⾼く具体的な理想を常に描く。 - Self-awareness (⾃⼰認識⼒): 過信や慢⼼に浸らず、⾃分の今いる位置を客観的に正しく捉える。 - Self-growth (⾃⼰成⻑⼒): 理想に向かって具体的な道筋を⾃ら描き、⽬的に向って学び続ける。 “Aim high, stay grounded”
  23. νʔϜʹ͍ͭͯ 0XOFSTIJQDPMMBCPSBUJPO 透明性と敬意を持って協⼒し合い、全社員が会社の代表として仕事に臨みます。 - Responsibility (責任感): ⽴場にこだわらず、課題への答えを考え、建設的な発⾔や提案で物事を前にすすめる。 - Engagement (巻き込み⼒):

    すすんで情報共有や相談、合意形成を⾏い、関係者と共に1⼈では出しえない成果を出す。 - Commitment (やり切り⼒): ⽬標を諦めず、⾏動し続け、結果を出す。 “Ownership & collaboration”
  24. νʔϜʹ͍ͭͯ Ϛωδϝϯτ͸શһΤϯδχΞ CTO 松浦隼⼈ COO 清⽔隆之 CEO 近澤良 ソフトウェアエンジニアとして⽇本、シンガポー ル、サンフランシスコにて10年以上ソフトウェ

    ア開発に従事。DeNAにて全⽶No.1となったソー シャルゲームの開発を⾏ったのち、シンガポール のVikiにて、プロダクトエンジニアとして製品開 発をリード。その後サンフランシスコへ移住し、 現地スタートアップに初期メンバーとして参画。 2016年にAutify,Incを創業。 ⼤⼿Webサービス企業にて、⼤規模サービスのイ ンフラ⾯を担当した後、GitHubにてテクニカル サポートエンジニアとして勤務。 2019年9⽉にリードバックエンドエンジニアとし てオーティファイに⼊社した後、2020年1⽉に取 締役CTOに就任。オライリー・ジャパン出版の 「⼊⾨ 監視」を始めとする技術専⾨書の翻訳も ⼿掛ける。 DeNAにて、海外向けソーシャルゲームのソフト ウェア開発・運⽤を経験。 2014年 FiNC Technologiesに⼊社。法⼈向けサー ビスの⽴ち上げ後、PMや品質部⾨責任者を経 て、執⾏役員 VP of Engineeringに就任。全社のプ ロダクト開発・組織マネジメントに従事。 2020年7⽉、オーティファイ株式会社の取締役 COOに就任。
  25. νʔϜʹ͍ͭͯ νʔϜߏ੒ Backend / Frontend / Machine Learning / UI・UX

    Design 開発 / 8名 CS / 4名 Sales / 1名 Admin / 1名
  26. νʔϜʹ͍ͭͯ μΠόʔγςΟΠϯΫϧʔδϣϯ νʔϜʹ͍ͭͯ μΠόʔγςΟΠϯΫϧʔδϣϯ ⽇本⼈のみで偏ったバックグラウンドの組織が、グローバル市場をとるサービスを作れるとは考えていません。 Autifyではダイバーシティーを重視し、様々なバックグラウンドのメンバーを迎え⼊れ、多様な価値観、働き⽅を受 け⼊れています。 ⼥性:47.5% 男性:52.95% (9名)

    (8名) ⼦持ち率:41.17% (7名/17名) 代表   を含めて⼦持ちが多いので、 お迎えや⼦供の看病に⾼い理解があります 外国⼈率:17.64% (3名/17名) +1名⼊社予定、まだまだ⽐率が低いので外国⼈積極採⽤中 2児の⽗
  27. νʔϜʹ͍ͭͯ ެ༻ޠ͸ӳޠɺֶशϓϩάϥϜʹΑΔαϙʔτ ⽇本語のみを話す組織がグローバル市場をとる サービスを作れるとは考えていません。 そのため公⽤語は英語としており、全社をまたぐ コミュニケーションは全て英語です。 しかし、英語上級者のみを採⽤するわけではあり ません。⼀定以上のレベルがあり英語の上達に励 んでいれば、英語学習プログラムで会社が後押し をします。

    A B C 初級者 A1 上級者 中級・準上級者 A2 B1 B2 C1 英語話者との”スムーズな”コミュニケーションはまだ難しいですが、必要な内容のやりとりなどはツールを使ったり⼿伝ってもらったりで問題なくできています! ヒアリング⼒は⾃然とUPしていきます!! 英語嫌いでなければとても楽しい環境だと思います 定期的にCEFRを⽤いてレベルチェック レベルチェック 個⼈のレベルに応じて学習内容をカスタマイズ 学習内容カスタマイズ 個⼈のレベルに応じてカスタマイズされた学習を⽀援 学習サポート Autifyメンバーのレベルチェックテスト結果内訳
  28. 働く環境について 04.

  29. ಇ͘؀ڥʹ͍ͭͯ جຊ৘ใ - 休暇制度(全て有給・⽇数は⼊社時のもの) 年10⽇: 有給休暇 年5⽇ずつ: 病気休暇 / ⼦供の看護休暇

    / 介護休暇  その他: 慶弔休暇(忌引 / 結婚 / 出産) - フルフレックス(コアタイムなし) - 完全週休2⽇制 - 祝⽇、年末年始休暇 - 勤務体系:フルリモート(必要に応じて出社アリ) - 社会保障完備 - リモートワーク⼿当⽀給
  30. ಇ͘؀ڥʹ͍ͭͯ ϦϞʔτϫʔΫ - Coffee chatを設けて雑談の機会を増やす - 透明性を⾼める為、Notionにミーティングノートや様々なドキュメン トを整備 Autifyではコロナの感染拡⼤後、オフィスを解約しフルリモートへ移⾏しました。 フルリモートを成功させるために次のような取り組みを⾏い、改善を重ねています。

    コロナの感染が収束してきたら⽉⼀くらいの頻度で集まる予定です。 - 気軽な声がけから議論へスムーズに移れるようDiscordを常時接続 詳しくは代表    のポッドキャストをお聴きください https://anchor.fm/burning-caast/episodes/4-ehmi6i 
  31. ಇ͘؀ڥʹ͍ͭͯ ใुମܥ 基本給 賞与 : 2回、1/2ヶ⽉x半期の在籍⽇数xパフォーマンス係数 報酬内訳(年) + 報酬は下記の3つで構成されます。 賞与は基本給の1/2ヶ⽉分にパフォーマンス係数がかかったものが年に⼆回半期ごと⽀給されます。

    ストックオプション ※
  32. ಇ͘؀ڥʹ͍ͭͯ ධՁ੍౓ 評価 評価 1⽉ 2⽉ 3⽉ 4⽉ 5⽉ 6⽉

    7⽉ 8⽉ 9⽉ 10⽉ 11⽉ 12⽉ Autifyはまだ20名以下の組織のため、正直評価制度がなくてもなんとか回りますが、これからの急拡⼤を⾒据え、個⼈の成果がきちんと 評価される仕組みを先に作り、⻑期的に⾼い⽬標を達成し続けられる強い組織づくりに取り組んでいます。 年に2回評価を⾏い、個⼈のアプトプットに応じてJob gradeとExperience levelの⾒直しを⾏います。
  33. ಇ͘؀ڥʹ͍ͭͯ +PCHSBEFͱ&YQFSJFODFMFWFM Job gradeとExperience levelの組み合わせで報酬が決まります。Job gradeは全部で7つあり、Experience levelは⼀つのJob gradeの 中で⼤きく3段階に分かれる設計となっています。(例:Intermediate IIのGrowing)

    Job grade Experience level Learning Growing Thirving ⼀部要件を満たしている 要件を満たしている 再現度⾼く常に満たしていて、⼀部次のJGの要件を満た している G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 Junior Intermediate I Intermediate II Senior I Senior II Staff/VP Executive ¥3,400,000 - ¥4,600,000 ¥4,420,000 - ¥5,980,000 ¥5,440,000 - ¥7,360,000 ¥6,800,000 - ¥9,200,000 ¥8,160,000 - ¥11,040,000 ¥9,520,000 - ্ݶͳ͠ 9ɾ্ݶͳ͠ 400 500 600 700 800 900 1000 (ສԁ)
  34. ಇ͘؀ڥʹ͍ͭͯ ถࠃ"VUJGZ *ODͷετοΫΦϓγϣϯ෇༩ Autifyは⽶国が本社のため、⽶国のストックオプションが付与されます。 ⽶国では⼀般的な 4 years vesting, 1 year

    cliff という仕組みで付与されます。勤続1年経過時に付与株式の25%が付与さ れ、その後1/48ずつ残り3年間毎⽉付与されます。全員が対象者で、パフォーマンスに応じて追加付与もあります。 0 1年 (12ヶ⽉) 1年半 2年 2年半 3年 3年半 4年 (48ヶ⽉) 25% 50% 75% 100% 勤続年数
  35. Autifyの技術について 05.

  36. "VUJGZͷٕज़ʹ͍ͭͯ "VUJGZͷٕज़ Autify͸᷿ʹᷓΕΔ΢ΣϒαʔϏεͳͲͱ͸ҰઢΛ ըٕ͢ज़͕ଟ෼ʹؚ·ΕΔΞϓϦέʔγϣϯͰ͢ɻ ։ൃΤϯδχΞʹ޲͚ͯAutifyͷٕज़ʹؔΘΔັྗ Λ͓఻͑͠·͢ɻ AutifyͰ͸ɺٕज़෼໺Λେ͖͘ϑϩϯτΤϯυɺ όοΫΤϯυɺػցֶशͷ3ͭʹ෼͚͍ͯ·͢ɻ֤ ΤϯδχΞ͸ɺͦΕͧΕগͳ͘ͱ΋1ͭͷ෼໺ʹ͓ ͚ΔϓϩϑΣογϣφϧͰ͕͢ɺϝΠϯΞϓϦέʔ

    γϣϯ(Rails)͸ڞ௨ͯ͠৮͍ͬͯ·͢ɻ フロントエンド バックエンド 機械学習
  37. "VUJGZͷٕज़ʹ͍ͭͯ ϑϩϯτΤϯυ 優れたUI、UXを⾃ら考え実装し サービス価値を⾃ら⾼める 誰でもE2Eテストを⾃動化できることを旗印に掲げているだけ に、優れたUI、UXを実現するためのフロントエンドという観点で も気を抜けません。またサービスの本質的な価値が⾃動化・効率 化による⽣産性の向上なので、Frontendの品質⾃体がダイレクト にサービスの優位性・価値につながります。 フレームワーク習得にとどまらない

    本質的なFrontend技術への挑戦 Autifyでは、ユーザに⾒える部分の処理に⽌まらず、テストの実 ⾏を担うロジックにもJavaScriptを多⽤していますし、Autifyに おけるシナリオのレコーディングを⾏うChrome Extensionの開 発も⾏うなど、フロントエンドエンジニアが担当するコンポーネ ントは多岐に渡ります。しかもこれらの業務に携わるには、E2E テストの特性上、顧客のWebサービスにおいてどのように HTML、CSS、JavaScriptなどの技術が使われているかといった 深い理解が必要とされます。 単にプログラミング⾔語やフレームワークに習熟するだけにとどまらず、様々なWebサービスのE2Eテス トを通じて、フロントエンドに関わる様々な技術の深いところを覗けます。
  38. "VUJGZͷٕज़ʹ͍ͭͯ όοΫΤϯυ 実際にテストを実⾏する仕組みを含む、Railsで書かれたメインアプリケーションよりも 下のレイヤをまとめてバックエンドとしています。 コンテナ技術に精通し スピード・柔軟性・信頼の両⽴を⾼いレベルで実現 これを実現するためにコンテナ技術を多⽤し、コストを抑えなが ら無駄なくテストを実⾏してその結果をユーザに返しています。 ただし、ユニークな解決策が必要な部分には新しい技術を積極的 に採⽤しつつも、オーソドックスな技術選択を⾏った分野もあ

    り、メリハリをつけながら開発のスピードや柔軟性と信頼性を両 ⽴しています。 扱いの難しい⼤量のリクエストを 効率よくスケーラブルに解決する テストを実⾏するベースとなる仕組みを提供する部分では、通常 のWebサービスへの⼀般的なリクエストだけでなく、E2Eテスト という任意のタイミングで実⾏されるけれどその実⾏時間や使⽤ リソースはバッチ的であるという扱いの難しいリクエストに対 し、迅速に応答するという要求が科されています。
  39. "VUJGZͷٕज़ʹ͍ͭͯ ػցֶश Autifyでは、テスト対象に変更があったことをテスト実⾏時に⾃動的に検知するのにAIの⼒を使っていますが、これ以外 にも今後Autifyが進化するに従って、様々な形で機械学習の⼒を使っていくことになります。 MLで全く新しいテスト体験を創り出す このデータを元に機械学習を⾏うことで、変更の検知だけでな く、よりテスト対象の特徴に踏み込んだ能動的なテストシナリオ の提案といったことも可能になります。 ⽇々蓄積される⼤量のデータ その際、Autifyにはこれまでに実⾏されたテストシナリオ、その

    変更履歴、成功・失敗の履歴、さらにはテスト対象の変更の内容 といった、E2Eテストに関わる様々なデータがどんどん蓄積され ていっています。蓄積されたデータを使ってAutifyの品質を向上 させ、その利便性を求めるお客様が増えることによって、さらに E2Eテストに関するデータの蓄積が早まるという好循環が⽣まれ ます
  40. ⏳ 採⽤プロセスについて 06.

  41. ࠾༻ϓϩηεʹ͍ͭͯ "VUJGZͷ࠾༻ 採⽤ポジションに興味を持っている候補者の不明点をクリアにするため、Autifyでは、評価対象には ならない「カジュアル⾯談」を積極的に実施しています。 どのようなミッション、ビジョンを持っている会社なのか、ポジションの採⽤背景、責務内容を理解 していただくことを⽬的としています。 いきなり採⽤プロセスに進むのは… 採⽤活動における課題の⼀つ、「⾯接官による評価のバラつき」を防ぐため、Autifyでは候補者⾒ 極めの判断基準を標準化する「構造化⾯接」を独⾃で構築してします。 また、各⾯接でそれぞれに設定した観点から候補者を確認することで、事業ビジョンに賛同し⻑期

    的に貢献していただける⽅の採⽤に⼒を⼊れています。 とりあえずカジュアル⾯談してみようかな?という⽅はこちらから https://jobs.lever.co/Autify/aea8c95e-97f3-4ada-a098-e3b4587daab2
  42. ࠾༻ϓϩηεʹ͍ͭͯ ΤϯδχΞ৬ͷ࠾༻ Step.3 HR⾯接 Step4. CEO⾯接 Step5. オファー⾯談 Step2. Engineer⾯接

    Step1. オンラインコーディングテスト コーディングテストツール「HackerRank」を使って、基礎技術⼒を測ります。 課題解決の思考やプロセス等、テストでは計れなかったスキルを確認します。⼊社後どうチームに貢献し即戦⼒として⼒を発揮できるか の確認に加え、ご本⼈が持っているキャリアビジョンをAutifyで実現できるかどうかのすり合わせをし、⼊社後のミスマッチを防ぎます。 条件や働き⽅のすり合わせだけではなく、⼈柄、モチベーション、ビジョン/カルチャーマッチを確認し、同じ⽬標に向かって⼀緒 に働ける⼈物かどうかを判断します。 これまでの⾯接の結果を受け、CEOが弊社との相性を最終確認します。 ご快諾いただけるよう、条件提⽰の場として改めて対⾯で⾯談を⾏っています。 Engineer⾯接 CEO⾯接 オファー⾯談 HR⾯接 オンラインコーディングテスト
  43. ࠾༻ϓϩηεʹ͍ͭͯ Ϗδωε৬ͷ࠾༻ Step2. HR⾯接 Step3. CEO⾯接 Step4. オファー⾯談 Step1. 担当部署⾯接

    ՝୊ղܾͷࢥߟ΍ϓϩηε౳ͷεΩϧΛ֬ೝ͠·͢ɻೖࣾޙͲ͏νʔϜʹߩݙ͠ଈઓྗͱͯ͠ྗΛൃشͰ͖Δ͔ͷ֬ೝʹՃ͑ɺ͝ ຊਓ͕͍࣋ͬͯΔΩϟϦΞϏδϣϯΛ"VUJGZͰ࣮ݱͰ͖Δ͔Ͳ͏͔ͷ͢Γ߹ΘͤΛ͠ɺೖࣾޙͷϛεϚονΛ๷͗·͢ɻ ৚݅΍ಇ͖ํͷ͢Γ߹Θ͚ͤͩͰ͸ͳ͘ɺਓฑɺϞνϕʔγϣϯɺϏδϣϯΧϧνϟʔϚονΛ֬ೝ͠ɺಉ͡໨ඪʹ޲͔ͬͯҰॹ ʹಇ͚Δਓ෺͔Ͳ͏͔Λ൑அ͠·͢ɻ ͜Ε·Ͱͷ໘઀ͷ݁ՌΛड͚ɺ$&0͕ฐࣾͱͷ૬ੑΛ࠷ऴ֬ೝ͠·͢ɻ ͝շ୚͍͚ͨͩΔΑ͏ɺ৚݅ఏࣔͷ৔ͱͯ͠վΊͯର໘Ͱ໘ஊΛߦ͍ͬͯ·͢ɻ 担当部署⾯接 CEO⾯接 オファー⾯談 HR⾯接
  44. ご応募お待ちしてます 積極採⽤中です!! https://autify.com/careers