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DROBE-エンジニア向け採用資料

DROBE
June 22, 2021

 DROBE-エンジニア向け採用資料

株式会社DROBEのエンジニア向け会社説明資料です。開発スタイルや技術スタック、求める人物像などについて紹介しています。

▼採用情報
https://info.drobe.co.jp/jobs

▼オンラインパーソナルスタイリングサービス「DROBE」
https://drobe.jp/

▼株式会社DROBE コーポレートサイト
https://drobe.co.jp/

DROBE

June 22, 2021
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Transcript

  1. 1
    エンジニア向け採用資料

    2022年8月

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  2. 1.
    2.
    3.
    4.
    5.
    目次

    2
    株式会社DROBEについて

    パーソナルスタイリングサービス「DROBE」

    エンジニアリングについて

    今後やっていくこと

    採用について


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  3. 株式会社DROBEについて


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  4. 会社概要

    4
    会社設立

    従業員家族・知人約200名にサービス提供

    クローズドβ開始

    一般の方向けにオンラインでの集客を開始

    オープンβ開始

    AIを活用したサービス提供開始

    正式リリース

    AIを用いて推薦された商品を直接購入できる機能

    ストア機能リリース

    シリーズAにて5億円の資金を調達

    フェムトパートナーズ株式会社を引受先とする

    第三者割当増資

    2019.04
    2019.06
    2019.09
    2020.03
    2020.10
    2021.04
    株式会社DROBE

    代表取締役CEO

    山敷 守

    資本金

    1億円

    従業員数

    約30名

    (パート・アルバイト含む)

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  5. ビジョン

    5
    すべての人が自分らしさを楽しめて、ひとりひとりの「らしさ」が溢れた世界。

    増え続ける情報に翻弄されることなく、 日々の意思決定をもっと自分らしく、自由にできたら、

    私たちが、私たち自身をもっと主体的に楽しめる世界が広がります。

    それがDROBEのめざす未来です。

    すべての人がポジティブに意思決定し、

    自分を楽しめる世界


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  6. ミッション

    6
    今の自分にぴったりなモノなら、 不安や迷いなく、気持ちよくそれを手に取ることができる。

    ひとりひとりの年齢や性格、好みはもちろん、 変わり続けるライフスタイルにも寄り添って、

    日々の生活に少しの発見をもたらしてくれるようなモノとの出会い。

    DROBEは、ヒトとモノの出会いをデザインします。

    ヒトとモノの出会いをデザインする


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  7. パーソナルスタイリングサービス「DROBE」


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  8. サービスの概要

    8
    約70問のアンケートをもとにAIとスタイリストが協働、 

    5~8点の商品をお選びし、ご自宅にお届け。 

    自宅で試着して商品の購入を検討。購入や着こなしに悩んだら、 

    スタイリストにLINEで相談。気に入ったものだけ購入、それ以外は返送。 

    スタイリング料は3,190円/回 (税込)。 

    商品の感想を送っていただくことで、 

    回数を重ねるごとに自分に似合う商品が届くように。 

    1
    2
    3

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  9. 9
    STEP. 1
    プロフィールを記入
 AIにてWeb事前提案 
 スタイリストにて

    商品選定→発送

    試着・FB

    STEP. 2 STEP. 3 STEP. 4
    1−3ヶ月頻度で
    繰り返し
    サービスの流れ

    70問 5~8点
    いつでも
    ストアでお買い物


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  10. ストア

    おすすめ商品

    10
    おすすめコーデ
 編集部おすすめ


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  11. ユーザー・取り扱い商品数

    11
    会員数

    人以上

    100,000
    プロフィール登録を完了したお客さまの数

    取扱ブランド数

    200以上
    商品数

    万以上

    40

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  12. 取り扱い商品

    12
    取り扱い商品数

    万超

    40
    メーカー ※一部 

    ※SKU


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  13. 売上推移

    13
    2021年12月 

    2020年12月 

    2019年12月 

    億超

    1
    月商

    サービス開始2年で


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  14. DROBEユーザーについて(1/2)

    14
    Source:DROBEの会員向けに実施したアンケート(2020年8月、N=1706)


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  15. DROBEユーザーについて(2/2)

    15
    Source:DROBEの会員向けに実施したアンケート(2020年8月、N=1706)


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  16. エンジニアリングについて


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  17. 何を作っているか

    機械学習やデータ分析を使ったデータドリブンなファッション EC サービス 

    STEP. 1
    プロフィールを記入
 AIにてWeb事前提案 
 スタイリストにて

    商品選定→発送

    試着・FB

    STEP. 2 STEP. 3 STEP. 4
    いつでも
    ストアでお買い物

    機械学習による機能の実現 


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  18. 主要な開発モジュール

    データ基盤

    ユーザー管理・通知 
 セレクトボックス 
 ストア

    商品管理・検索
 発注・物流
 決済

    レコメンド

    ユーザー向け画面 
 管理機能
 スタイリング機能 

    画像処理

    インフラ・ミドルウェア 


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  19. Elastic
    Cache
    技術スタック

    目的や状況に合わせて技術選定 

    Terraform
    Cloud
    Front
    S3
    Transfer
    SNS
    languages framework / libraries
    infrastructures
    Code
    Commit
    Code
    Build
    Code
    Deploy
    Fargate ECS EKS
    ECR
    EC2
    Firehose
    Step
    Functions
    System
    Manager
    Cloud
    Formation
    and
    more...
    dev ops
    tools
    PHP TypeScript
    Python
    Go
    Laravel GraphQL React PyTorch
    Apollo
    styled
    components
    Redash
    ElasticSearch Sentry
    DataDog
    GitHub
    Next.js
    BigQuery
    Data Storage
    Aurora
    Argo
    Istio
    Mailgun
    GitHub
    Actions
    Cloud
    Watch
    より詳しく知りたい方は https://info.drobe.co.jp/blog/engineering にも技術トピックをまとめています

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  20. 開発ツール

    コード管理 / 開発環境

    チケット管理

    ドキュメント管理
 コミュニケーション

    監視
 エラー対応


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  21. 21
    バックエンド / インフラ 

    人数

    ● フルタイム 4 人

    ● 副業 1 人


    やっていること

    ● サーバーサイド開発

    ● インフラの構築 / 管理

    ● 運用

    フロントエンド
 機械学習

    人数

    ● フルタイム 1 人

    ● 週3日 1 人


    やっていること

    ● フロントエンドの開発

    人数

    ● 週3日 2 人

    ● 副業 1 人

    ● アドバイザー


    やっていること

    ● 機械学習モデルの開発

    ● MLOps

    バックエンド、フロントエンド、機械学習エンジニアの混成チーム

    インフラはバックエンドエンジニアが兼務

    状況によってバックエンドエンジニアがフロントを書くことも、フロントエンジニアがバックエンドを書くこともある

    開発チーム


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  22. 開発のスタイル

    ● 開発の目標は 3 ヶ月単位で策定 

    ● 目標毎にチームを編成 

    ○ PM とエンジニアのペア 

    ● チームが主体となって重要アクションやマイルストンを策定 

    ○ サービスへのアイディアなどはここで議論 

    ● Monthly, Weekly で全体とシンクをしながら開発を進める 

    形式

    ● 毎朝 15 分程度の朝会 (10:30~) 

    ● 週1でスプリントプランニング 

    ● 週1で開発チーム全体の Weekly 

    ● 週1で振り返り会 (Datadog や Sentry を眺めて振り返る) 

    ○ 負債解消系タスクなどはここで議論する 

    ● 月1で KPT

    ● 月1で Monthly Review (成果物のお披露目) 

    ○ 新機能などに対する議論やアイディア出しなども行う 

    ミーティング

    フルリモートを前提とした開発体制 

    隔週で出社 (任意)


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  23. リリースについて

    ● 1週間ごとにマイナーバージョンをリリース 

    ○ 専任の QA がスプリント終了後に開発チケットを stg 環境で
    テストし、完了したらリリース

    ● 必要があれば随時ホットフィックスを実施 

    頻度

    ● マイナーバージョンのリリースは当番制 

    ● リリース担当は QA 時のサポートなども担当 

    担当

    カンバンに QA 戻りという列があり、QA で何かあると開発チケットに紐づ
    く形で修正依頼が来る 


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  24. 今後やっていくこと


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  25. 25
    ロードマップ

    現在
    パーソナル
    スタイリング
    サービス

    中期
    外部への提供

    将来
    領域拡大

    プラットフォー
    ム化

    中期的には “スケール” “外部への提供” をテーマとして開発を進める 

    将来的には領域を拡大しつつ、ファッションにおける販売や生産などのプラットフォームになる 

    スケール


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  26. 新規事業


    新規事業の立ち上げに向けた開発を行なっていく予定

    26
    今後想定している開発

    DROBE の開発


    機能

    決済手段、物流手段の追加などの機能追加

    オプションやポイント、クーポン、イベント開催などユーザー向け施策

    倉庫や物流などの最適化


    コードベース

    モジュールに即してコードの疎結合化を進める

    モジュラーモノリスをベースとしつつ、必要な部分は別サービスに切り離す


    DevOps

    デリバリーを素早く行えるように、テストやリリースパイプラインの見直し

    ログ基盤の更新

    言語やライブラリのバージョンを定期的に行っていける仕組みの構築


    インフラ / ML

    機械学習系の機能をリアルタイムで提供出来るようにアーキテクチャ全体の見直
    しを行う

    フィーチャーストアの導入などを検討


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  27. 採用について


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  28. 求める人材について

    28
    DROBEには3つのバリューがあり、これを強く満たす方と働きたいと考えております

    ・自分の頭で考え、自ら率先して動く

    ・立場に関係なく、自身の意見を伝える

    OWNERSHIP

    ・透明性をもって、コミュニケーションする

    ・良いものを積極的に受け入れていく

    OPEN

    ・チームとしての価値最大化に努める

    ・データやファクトで考える

    LEVERAGE


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  29. カジュアル面談

    採用フロー

    (お試し転職) ※副業など 

    経営陣面接

    オファー

    ● 候補者の方と会社の文化とのマッチングを大事にしています

    ● そのためオファー前には経営陣全員との面談・面接、バックチェック
    等を用いたリファレンスチェックをお願いしています (選考フローは候
    補者の方の事情も鑑みて、柔軟に対応しています)

    29
    全てのステップ (副業含む) はリモートでの実施が可能です

    3 ~ 4 回

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  30. Thank You


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