当社では、リーガル業界のプロフェッショナルが日々利用するサービスの検索体験の改善を行うエンジニアを募集しています。本サービスでは多種多様な法務関連書類を取り扱いますが、さまざまなシチュエーションに対して、ユーザの求めるデータへのアクセスを素早く提供したいと考えています。価値仮説や言語解析、行動ログの分析に基づいて、最高の法務書類の検索体験を追求する仲間を必要としています。 ▼ 多様な検索を実現するためのデータ設計 契約書はそれ自体に条項という単位で構造化されたデータを持っており、その個別の条項単位での検索を行いたいという要望があります。また、機械学習処理によって抽出された箇所のみを検索可能にするなど、一つのドキュメントを複数の切り口で検索する要望があり、それらのデータ構造・クエリを設計・実装する必要があります。 ▼ 機械学習とのコラボレーションとダイレクトなフィードバック アルゴリズムチームと協力することにより、高度な検索処理を提供することを目指しています。そのようにして実装した機能は、実際のユーザーだけではなく、ユーザーに相対するセールスやカスタマーサクセス、社内のリーガルチームなどからのフィードバックによって、よりユーザーが使いやすい機能へと磨かれていきます。 ▼ シングルテナント 契約書を含む機密性の高いデータを扱う都合上、シングルテナントでサービスを展開しています。検索インフラもシングルテナントで展開する必要があるため、検索速度、検索精度、運用容易性、コストのバランスを考慮したインフラの設計を模索しつつ進めています。 【社内文化】 ▼ ドキュメント文化 ドキュメント化を進める事で属人化の排除に努めています。リーガルチームやセールスチームもマークダウンを書けるようになっており、各人がGitHub上のドキュメントを更新しています。その中には、マニュアル的なものをはじめとして、セキュリティポリシー、1on1を行う上での指針、会社の事業の方向性を示す文書なども含まれています。 [参考] GitLab的ドキュメント文化を組織にインストールする（実践編:スタートアップMNTSQの事例） https://note.com/takahiroanno/n/ne7e510a06cb9 ▼ オープンなカルチャー 弊社ではSlackのパブリックなチャンネルやGitHubのIssue上での議論を推奨しています。口頭などオフラインでのやり取りがあった場合でも、SlackやIssue、Googleドキュメント等に話した内容を記録するように努めています。パブリックなやり取りの比率が高いと、知識の属人化が起きにくくなり、職場の心理的安全性も上がると言われています。 ▼ 振り返りによる組織的な成長の促進 定期的に実施するものに加えて大きな機能の実装後など、適切なタイミングで振り返りを行っており、それによって組織としての学習を促進しています。ヒヤリハットや障害についても後日振り返りの場を設けており、原因を特定し、再発防止策を議論することで知見を蓄積しています。 ▼ 未開拓の領域で問題を解く リーガルテックは、特に日本においてはまだ始まったばかりの領域で、ノウハウがありません。それ故に自分たちで試行錯誤しながら解を探します。それに付随する課題もたくさんあり、高速にPDCAサイクルを回す事が求められます。 【担当業務】 ・プロダクトチーム・リーガルチームと議論しながら、あるべき検索機能を考える ・検索機能とインフラの設計・実装 ・パフォーマンス・ランキングのチューニング ・上記の他に検索改善に関連する手順の整備 【利用している技術スタック】 言語：Python, Ruby, Java, JavaScript フレームワーク：Ruby on Rails, Vue.js プラットフォーム：Amazon Web Services データベース：Aurora MySQL 検索エンジン：Elasticsearch 監視ツール：CloudWatch, Datadog コンテナ基盤：Docker, Docker Compose, Fargate 構成管理：Terraform, Itamae OS: Linux（RHEL系, Debian系それぞれ） 【チーム体制】 エンジニアチームは機械学習やインフラチームを含めて19名程度です。 検索エンジニアは現状1名ですが、検索処理にまつわるすべてに携わるため、開発・運用においてはソフトウェアエンジニアとインフラエンジニア双方と密に連携をとっています。 初期メンバーの社員エンジニアとして共にチームを作り上げていく仲間を募集しています。

当社では、リーガル業界のプロフェッショナルが日々利用するサービスの検索体験の改善を行うエンジニアを募集しています。本サービスでは多種多様な法務関連書類を取り扱いますが、さまざまなシチュエーションに対して、ユーザの求めるデータへのアクセスを素早く提供したいと考えています。価値仮説や言語解析、行動ログの分析に基づいて、最高の法務書類の検索体験を追求する仲間を必要としています。 ▼ 多様な検索を実現するためのデータ設計 契約書はそれ自体に条項という単位で構造化されたデータを持っており、その個別の条項単位での検索を行いたいという要望があります。また、機械学習処理によって抽出された箇所のみを検索可能にするなど、一つのドキュメントを複数の切り口で検索する要望があり、それらのデータ構造・クエリを設計・実装する必要があります。 ▼ 機械学習とのコラボレーションとダイレクトなフィードバック アルゴリズムチームと協力することにより、高度な検索処理を提供することを目指しています。そのようにして実装した機能は、実際のユーザーだけではなく、ユーザーに相対するセールスやカスタマーサクセス、社内のリーガルチームなどからのフィードバックによって、よりユーザーが使いやすい機能へと磨かれていきます。 ▼ シングルテナント 契約書を含む機密性の高いデータを扱う都合上、シングルテナントでサービスを展開しています。検索インフラもシングルテナントで展開する必要があるため、検索速度、検索精度、運用容易性、コストのバランスを考慮したインフラの設計を模索しつつ進めています。 【社内文化】 ▼ ドキュメント文化 ドキュメント化を進める事で属人化の排除に努めています。リーガルチームやセールスチームもマークダウンを書けるようになっており、各人がGitHub上のドキュメントを更新しています。その中には、マニュアル的なものをはじめとして、セキュリティポリシー、1on1を行う上での指針、会社の事業の方向性を示す文書なども含まれています。 [参考] GitLab的ドキュメント文化を組織にインストールする（実践編:スタートアップMNTSQの事例） https://note.com/takahiroanno/n/ne7e510a06cb9 ▼ オープンなカルチャー 弊社ではSlackのパブリックなチャンネルやGitHubのIssue上での議論を推奨しています。口頭などオフラインでのやり取りがあった場合でも、SlackやIssue、Googleドキュメント等に話した内容を記録するように努めています。パブリックなやり取りの比率が高いと、知識の属人化が起きにくくなり、職場の心理的安全性も上がると言われています。 ▼ 振り返りによる組織的な成長の促進 定期的に実施するものに加えて大きな機能の実装後など、適切なタイミングで振り返りを行っており、それによって組織としての学習を促進しています。ヒヤリハットや障害についても後日振り返りの場を設けており、原因を特定し、再発防止策を議論することで知見を蓄積しています。 ▼ 未開拓の領域で問題を解く リーガルテックは、特に日本においてはまだ始まったばかりの領域で、ノウハウがありません。それ故に自分たちで試行錯誤しながら解を探します。それに付随する課題もたくさんあり、高速にPDCAサイクルを回す事が求められます。 【担当業務】 ・プロダクトチーム・リーガルチームと議論しながら、あるべき検索機能を考える ・検索機能とインフラの設計・実装 ・パフォーマンス・ランキングのチューニング ・上記の他に検索改善に関連する手順の整備 【利用している技術スタック】 言語：Python, Ruby, Java, JavaScript フレームワーク：Ruby on Rails, Vue.js プラットフォーム：Amazon Web Services データベース：Aurora MySQL 検索エンジン：Elasticsearch 監視ツール：CloudWatch, Datadog コンテナ基盤：Docker, Docker Compose, Fargate 構成管理：Terraform, Itamae OS: Linux（RHEL系, Debian系それぞれ） 【チーム体制】 エンジニアチームは機械学習やインフラチームを含めて19名程度です。 検索エンジニアは現状1名ですが、検索処理にまつわるすべてに携わるため、開発・運用においてはソフトウェアエンジニアとインフラエンジニア双方と密に連携をとっています。 初期メンバーの社員エンジニアとして共にチームを作り上げていく仲間を募集しています。

当社では、実際の契約書データを用いて、リーガルワーカーの課題を解決するシステムの実現を目指しています。深層学習をはじめとする各種機械学習手法を利用し、法務専門知識を持つリーガルチームのメンバーと協力しながら、まだ世の中にない高い品質の法務支援システムを作る意欲がある方を募集しています。 ユーザにとってのバリューを最大化するためには、必ずしもアカデミックな意味での正攻法なアプローチだけが有効であるとは限りません。最先端のアルゴリズムの活用のみではなく、問題設定を柔軟に見直すことや、他チームとのコミュニケーションを組み合わせて問題解決ができる、総合格闘技的な戦い方ができる方の応募をお待ちしております。 【利用している技術スタック】 言語：Python フレームワーク：PyTorch プラットフォーム：AWS その他：Jupyter, MeCab, Transformers等 【チーム体制】 アルゴリズムエンジニアは現状社員4名です。

当社では、リーガル業界のプロフェッショナルが日々利用するサービスの検索体験の改善を行うエンジニアを募集しています。本サービスでは多種多様な法務関連書類を取り扱いますが、さまざまなシチュエーションに対して、ユーザの求めるデータへのアクセスを素早く提供したいと考えています。価値仮説や言語解析、行動ログの分析に基づいて、最高の法務書類の検索体験を追求する仲間を必要としています。 ▼ 多様な検索を実現するためのデータ設計 契約書はそれ自体に条項という単位で構造化されたデータを持っており、その個別の条項単位での検索を行いたいという要望があります。また、機械学習処理によって抽出された箇所のみを検索可能にするなど、一つのドキュメントを複数の切り口で検索する要望があり、それらのデータ構造・クエリを設計・実装する必要があります。 ▼ 機械学習とのコラボレーションとダイレクトなフィードバック アルゴリズムチームと協力することにより、高度な検索処理を提供することを目指しています。そのようにして実装した機能は、実際のユーザーだけではなく、ユーザーに相対するセールスやカスタマーサクセス、社内のリーガルチームなどからのフィードバックによって、よりユーザーが使いやすい機能へと磨かれていきます。 ▼ シングルテナント 契約書を含む機密性の高いデータを扱う都合上、シングルテナントでサービスを展開しています。検索インフラもシングルテナントで展開する必要があるため、検索速度、検索精度、運用容易性、コストのバランスを考慮したインフラの設計を模索しつつ進めています。 【社内文化】 ▼ ドキュメント文化 ドキュメント化を進める事で属人化の排除に努めています。リーガルチームやセールスチームもマークダウンを書けるようになっており、各人がGitHub上のドキュメントを更新しています。その中には、マニュアル的なものをはじめとして、セキュリティポリシー、1on1を行う上での指針、会社の事業の方向性を示す文書なども含まれています。 [参考] GitLab的ドキュメント文化を組織にインストールする（実践編:スタートアップMNTSQの事例） https://note.com/takahiroanno/n/ne7e510a06cb9 ▼ オープンなカルチャー 弊社ではSlackのパブリックなチャンネルやGitHubのIssue上での議論を推奨しています。口頭などオフラインでのやり取りがあった場合でも、SlackやIssue、Googleドキュメント等に話した内容を記録するように努めています。パブリックなやり取りの比率が高いと、知識の属人化が起きにくくなり、職場の心理的安全性も上がると言われています。 ▼ 振り返りによる組織的な成長の促進 定期的に実施するものに加えて大きな機能の実装後など、適切なタイミングで振り返りを行っており、それによって組織としての学習を促進しています。ヒヤリハットや障害についても後日振り返りの場を設けており、原因を特定し、再発防止策を議論することで知見を蓄積しています。 ▼ 未開拓の領域で問題を解く リーガルテックは、特に日本においてはまだ始まったばかりの領域で、ノウハウがありません。それ故に自分たちで試行錯誤しながら解を探します。それに付随する課題もたくさんあり、高速にPDCAサイクルを回す事が求められます。 【担当業務】 ・プロダクトチーム・リーガルチームと議論しながら、あるべき検索機能を考える ・検索機能とインフラの設計・実装 ・パフォーマンス・ランキングのチューニング ・上記の他に検索改善に関連する手順の整備 【利用している技術スタック】 言語：Python, Ruby, Java, JavaScript フレームワーク：Ruby on Rails, Vue.js プラットフォーム：Amazon Web Services データベース：Aurora MySQL 検索エンジン：Elasticsearch 監視ツール：CloudWatch, Datadog コンテナ基盤：Docker, Docker Compose, Fargate 構成管理：Terraform, Itamae OS: Linux（RHEL系, Debian系それぞれ） 【チーム体制】 エンジニアチームは機械学習やインフラチームを含めて19名程度です。 検索エンジニアは現状1名ですが、検索処理にまつわるすべてに携わるため、開発・運用においてはソフトウェアエンジニアとインフラエンジニア双方と密に連携をとっています。 初期メンバーの社員エンジニアとして共にチームを作り上げていく仲間を募集しています。