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DROBE-エンジニア向け採用資料

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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/

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DROBE

June 22, 2021
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Transcript

  1. 1 エンジニア向け採用資料


  2. 1. 2. 3. 4. 5. 目次
 DROBEについて
 チームの紹介
 サービスについて
 開発について


    採用について
 2
  3. DROBE について


  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) 

  5. サマリー
 スタイリストが選んだ洋服を自宅で試着し、気に入ったものだけ購入できるサービス
 • 商品はウェアを中心に一部、靴や帽子、雑貨を含み、お客さまの設定頻度にあわせて発送 (2週間・1ヶ月・2ヶ 月・3ヶ月)
 • 10万を超える取扱商品からAIとスタイリストによって最適な5点を選定するオペレーション 
 コアプロダクトの作り込みは完了し、スケールと効率化を追求するフェーズ


    • ユニットエコノミクスは成立し、さらなるアップサイドを狙う 
 設計をしっかり行う事、適切な挑戦をする事、分析と改善を行う事、
 を大切にするエンジニアリング文化
 • 少数でありながらシニアなメンバーが多く、設計の議論やレビューなどは活発に行う 
 5
  6. チームの紹介


  7. 代表紹介
 7 山敷 守
 Yamashiki Mamoru 東京大学経済学部卒業。 
 在学中、学生向けSNS「LinNo」を立ち上げる。 


    2010年、株式会社ディー・エヌ・エーに入社。 
 提携事業「Yahoo!モバゲー」でプロダクトマネージャーを務めた後、 
 2012年、無料通話アプリ「comm」を責任者としてリリース。 
 その後、シンガポール、アメリカ等を対象とする海外新規サービスほか、 
 複数の事業立ち上げに従事。 
 2016年、BCG Digital Venturesの日本拠点の立ち上げから参画し、 
 様々な大手企業との新規事業開発に取り組む。 
 2019年4月、DROBEを設立し代表に就任。 

  8. 組織
 Merchandiser 森田 緑
 Stylist 加藤 千絵
 メガベンチャー・AIベンチャー出身者と大手百貨店出身者による 
 実行力と領域への深い知見を兼ね備えたチーム

    
 8 執行役員
 コーポレート統括 
 中澤 智彦
 Stylist 辰巳 愛子
 Engineer 小黒 陽弘 Engineer 蟻塚 正樹 Corporate 阿久澤 栄里子 Designer 坂本 恭子 執行役員 CTO 都筑 友昭
 執行役員 CMDO 佐熊 陽平
 執行役員 COO 長井 大輔
 Engineer 結城 茉奈
  9. サービスについて


  10. STEP. 1 プロフィールを記入
 スタイリストから提案 
 受け取り・試着
 フィードバック・返送
 • 約70問のアンケート形式
 •

    好みのテイスト、体型、
 予算など幅広くヒアリング
 • 最後まで記入し登録完了
 STEP. 2 STEP. 3 STEP. 4 • 決済情報、住所、お届け日を入 力後に申し込み
 • プロフィールを基に、
 スタイリストが商品を選定
 • 発送前に送る商品を確認
 • 自宅で商品を受け取り、
 同梱のスタイリングカルテを参考 に試着
 • 無料で担当スタイリストにLINEで 着こなしや購入商品の質問・相談 が可能
 • 商品毎にフィードバック
 • 気に入った商品のみ手元に残 し、不要なものは同じ箱に詰めて 返送
 • 発送の頻度を決め、
 次回から定期的にお届け
 サービスの流れ
 10
  11. 商品 (イメージ) 
 お届け内容
 スタイリストが選んだ洋服、靴、小物類の計5点
 お選びした理由や、着こなしのポイントなど
 スタイリストのコメントつき
 試着の際に使用
 商品返送の際に使用
 スタイリングカルテ

    (イメージ) 
 11 商品
 スタイリングカルテ 
 フェイスカバー
 返送テープ

  12. ストア
 登録したプロフィールにマッチする商品を 
 コーディネート単位で推薦 
 おすすめコーデ
 おすすめ商品
 色・サイズ違い
 これまでに購入した商品に合う・合わせやすい 


    商品を推薦 
 これまでに発送した商品の 
 色違い・サイズ違いの商品を表示 
 12 スタイリストの提案とは別に、直接商品を購入できる機能 
 検索機能は存在せず、さまざま切り口で機械学習を用いながら商品を推薦・表示 

  13. 開発について


  14. • ロジックとデータの分離 
 • データは可能な限り正規化 
 • 常に解析可能な状態に保つ 
 •

    適切な抽象度を保つ 
 コアバリュー
 データドリブンな設計と運用 
 1 • 新しい技術への挑戦 
 • 失敗を過度に恐れない 
 • 負債を負債のままにしない 
 適切なチャレンジ
 2 • 施策を振り返り、分析する 
 • 仮説と検証を行い、機械学習モデルな どもブラックボックスにしない 
 改善サイクルを回す
 3 14 DROBEのエンジニアが大切にしていること

  15. 開発スタイル
 リモートで行われた KPT 
 15 • 1週間ごとのスプリント 
 • 毎週スプリントプランニングを実施

    
 • 毎朝15〜20分程度の朝会 
 形式
 • アジャイルの手法に則り、エピックとストーリーでタスクを構成 
 • プランニングではエピックとストーリーの優先度やアサインの議論を行う 
 • エピックマスターは、自身の担当エピックをストーリーに分解し、設計やスケジュールに責 任を持つ
 運用方法
 • プランニングとは別に開発メンバー全 員を集めた Weekly を実施 
 • 月1回程度の KPT を実施 
 • 隔週で負債解消会を実施 
 ミーティング

  16. エピックとストーリーのイメージ
 ストーリーはカンバン方式で管理 
 エピックは期限と優先度を持って管理 
 16

  17. リリース
 • 1週間ごとにマイナーバージョンをリリース 
 • 必要があれば随時ホットフィックスを行う 
 slack で声かけながらリリース作業をする 


    17 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する 
 担当

  18. PDCA
 データは redash により見える化し、改善施策を継続的に行う 
 18

  19. 技術スタック
 目的や状況に合わせて技術選定 
 言語やフレームワークは必要に応じて選定 
 19 Terraform cloud front S3

    transfer cloud watch sns languages framework / libraries infrastructures code commit code build code deploy fargate ecs eks ecr ec2 firehose step function system manager cloud formation and more... dev ops tools php Typescript Python Go Laravel GraphQL React PyTorch Apollo Styled Component Redash ElasticSearch Sentry DataDog Github next.js BigQuery data / file storage aurora elastic cache Argo Istio Mailgun Github Actions
  20. 採用について
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  21. 求める人材
 21 プロダクトのために何をすればよいか、自分で考えて言語化し、行動に移せる人 
 微妙だなと思ったらそのまま放置せずに、どうやったらもっとよくできるかを考えてしまう人 
 常に真剣に向き合い、妥協のない開発をしたい人 
 プロダクトファースト


  22. 求める人材
 22 自分の知識や知見をチームに還元したい人 
 仮説や検証などに基づいた定性的・定量的で建設的な議論を行い、そこから建設的な施策を作りたい人 
 チームプレイ


  23. 業務内容
 • DROBE の機能開発 
 • DROBE の管理機能の開発 
 •

    Web / ML インフラの構築運用 
 • データパイプラインの整備運用 
 
 必須スキル
 • エンジニアリングが好きな方 
 • Web アプリケーションのチーム開発経験 
 • PHP Go Python Typescript Ruby いずれかを用いた開発経験 
 • RDBMS を用いた開発経験 (MySQL だと尚良) 
 • Docker を用いた開発経験 
 • 任意のテストフレームワークの利用経験 
 募集要項 Webエンジニア
 歓迎スキル
 • 以下のライブラリやフレームワークの利用経験 
 ◦ Laravel
 ◦ React
 ◦ GraphQL
 ◦ Pytorch
 ◦ AWS
 ◦ Kubernetes / Istio / Argo CD 
 ◦ Argo Workflow
 • EC サイトのドメイン知識 
 • ファッションドメインの知識 
 • 物流ドメインの知識 
 • OSS へのコントリビュート 
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  24. 募集要項 機械学習エンジニア
 業務内容
 • DROBE の機械学習機能開発 
 • ML インフラの構築運用

    
 • データパイプラインの整備運用 
 
 必須スキル
 • エンジニアリングが好きな方 
 • 機械学習モデル開発への基礎的な知識 
 • 基礎的な統計の知識 
 • Web アプリケーションのチーム開発経験 
 • Python を用いた開発経験 
 • Pandas / Numpy を使える 
 • RDBMS を用いた開発経験 
 歓迎スキル
 • 以下のライブラリやフレームワークの利用経験 
 ◦ Pytorch
 ◦ sklearn
 ◦ Kubernetes / Istio / Argo CD 
 ◦ Argo Workflow
 • 機械学習モデルの社会実装 
 • データ解析の実務経験 
 • EC サイトのドメイン知識 
 • ファッションドメインの知識 
 • 物流ドメインの知識 
 • OSS へのコントリビュート 
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  25. カジュアル面談
 採用フロー
 お試し転職 ※副業など 
 担当CxO面談
 経営陣面談
 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役員全員との面談をお願いしています 
 • 特にエンジニアは副業などでまず少し一緒にやってみる事を推奨して います (週数時間でも大丈夫です ) • 副業などが行えない場合には技術面談を実施させて頂く事があります 
 25 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 

  26. None