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株式会社リブセンス
2019/10/26 kiitok Career Fair 2019
Copyright © Livesense Inc.
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• その1: リブセンスのプロダクトづくり
• その2: リブセンスの技術
• その3: リブセンスのエンジニアたち
気になることがあったらDMしてくださいね
twitter: @boscoworks
この資料で知ってもらいたいこと
2
海野 拓 (Taku Unno)
@boscoworks / エンジニア (PHPer)
• 今のお仕事:
• エンジニア採用 (新卒・中途・業務委託)
• DevRel (技術広報・イベントスポンサー)
• 全社横断のエンジニア組織改善
• これまでの経歴:
• ヤフー(4年)→ドワンゴ(2年9ヶ月)
→リブセンス (4年10ヶ月)
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$ whoami
3
Chapter.1 リブセンスのプロダクトづくり
Copyright © Livesense Inc.
Copyright © Livesense Inc.
6つのプロダクトを自社開発しています
5
and more....
Copyright © Livesense Inc.
• コーポレート・ビジョン「あたりまえを、発明しよう。」
• 人生の転機に良い体験を与えられるような、
ポジティブで不可逆な社会構造の変革
• 哲学「幸せから生まれる幸せ」
• ユーザ/クライアント/社員の全員が幸せになるようなプロダクトにする
人の本質的な幸せを追求し、社会の課題を解決する。
6
Chapter.2 リブセンスの技術
Copyright © Livesense Inc.
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利用技術 (一例)
8
Copyright © Livesense Inc.
• 技術投資10%ルール
• Tech Award
• 国内・海外カンファレンス参加支援
• PC周辺機器購入支援
技術力を伸ばす取り組み
9
Copyright © Livesense Inc.
• エンジニアの評価はエンジニアが実施
• マネジメントに進まなくても成果が認められるキャリアパス
• 生産性をあげる制度づくりもエンジニアがおこなう
エンジニアとして生きる
10
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• 1プロダクトあたり15%~40%くらいがエンジニア
• プロダクトごとに事業部が編成
• 開発手法(アジャイル, スクラム, etc)はチームごとに検討・導入
• データ分析基盤・機械学習基盤も自家製
• 専門的・部署横断的に開発運用するチーム
• プロダクト内でデータ分析したり機械学習を実装することもできる
開発現場
11
Chapter.3 リブセンスのエンジニアたち
Copyright © Livesense Inc.
Copyright © Livesense Inc.
社外でも活躍できるエンジニアがいます
13
Copyright © Livesense Inc.
• https://recruit.livesense.co.jp/ に情報を色々公開しています
• ブログ・Qiita・GitHub あります
• https://made.livesense.co.jp/
• https://analytics.livesense.co.jp/
• https://qiita.com/organizations/livesense
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  • 2. Copyright © Livesense Inc. • その1: リブセンスのプロダクトづくり • その2: リブセンスの技術 • その3: リブセンスのエンジニアたち 気になることがあったらDMしてくださいね twitter: @boscoworks この資料で知ってもらいたいこと 2
  • 3. 海野 拓 (Taku Unno) @boscoworks / エンジニア (PHPer) • 今のお仕事: • エンジニア採用 (新卒・中途・業務委託) • DevRel (技術広報・イベントスポンサー) • 全社横断のエンジニア組織改善 • これまでの経歴: • ヤフー(4年)→ドワンゴ(2年9ヶ月) →リブセンス (4年10ヶ月) Copyright © Livesense Inc. $ whoami 3
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  • 8. Copyright © Livesense Inc. 利用技術 (一例) 8
  • 9. Copyright © Livesense Inc. • 技術投資10%ルール • Tech Award • 国内・海外カンファレンス参加支援 • PC周辺機器購入支援 技術力を伸ばす取り組み 9
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  • 11. Copyright © Livesense Inc. • 1プロダクトあたり15%~40%くらいがエンジニア • プロダクトごとに事業部が編成 • 開発手法(アジャイル, スクラム, etc)はチームごとに検討・導入 • データ分析基盤・機械学習基盤も自家製 • 専門的・部署横断的に開発運用するチーム • プロダクト内でデータ分析したり機械学習を実装することもできる 開発現場 11
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