エンジニア
クラス2

機械学習エンジニア候補としてまずは採用課題に挑戦してみませんか?弊社CTOが直接コードレビューします!

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(経歴次第では返信がある場合があります。)

求人要件

コデアルクラス(役割の基準)

クラス2
依頼のもと自分のスキルを活かせる

職種

エンジニア

雇用形態

社員

活動拠点

東京都

報酬例

300〜425万円/年

スキル


リーウェイズ株式会社

リーウェイズ株式会社

リーウェイズ株式会社は、不動産取引の意思決定支援システムを開発するベンチャー企業です。当社の設立は2014年。代表の巻口が、「テクノロジーによる不動産投資環境の新エコシステムの確立」をミッションとして掲げ創業しました。
 不動産取引市場は、高度な情報分析技術が要求されるマーケットでありながら、情報は分断化され必ずしも効率的に機能するメカニズムにはなっていません。2018年には、サブリース方式で投資用シェアハウス運営会社が経営破綻し、それを発端に某銀行の不正融資が発覚。金融庁が金融機関を対象に投資用不動産ローンの実態調査に乗り出すなど、大きな社会問題になりました。その後も大手サブリース会社とオーナーとの間の家賃減額契約に関する訴訟が起こり、これまた大きな社会問題として注目され、「賃貸住宅の管理業務等の適正化に関する法律(サブリース新法)」(2020年6月公布、12月施行)の成立に至りました。
 これら不動産取引をめぐる問題の根底には、事業者と投資家の間の情報格差(非透明性)があります。新法成立など、現在進行形で情報格差を埋める努力はなされているものの、とりわけ不動産投資の現場においては、客観的なデータに基づく論理的な意思決定が必ずしもなされていない現状にあります。
 当社は、これら問題を解決するために、客観的データであるインターネット上のオープンな取引データを2008年から収集してきました。その量は、2020年10月現在、2億件超に達し、日々増え続けています。そうして集めた不動産取引に関するビッグデータを基に「Gate. Investment Planner」を開発し、金融機関・不動産事業者・個人投資家向けに提供しています。「Gate. Investment Planner」は、機械学習・人工知能技術による不動産の現在の家賃・価格の相場推定、数十年先までの家賃・価格・投資利回りの相場予測や、空室・老朽化に伴う値下がりのリスク・融資の利息・投資期間等を考慮した実質的な期待利回り(全期間利回り)のシミュレーションが可能なシステムです。金融機関・不動産事業者・個人投資家といった不動産取引に関わる全てのステークホルダーが、「Gate. Investment Planner」を活用することで、客観的データに基づいて投資用不動産を評価し投資プランを検討することができるようになります。当社は他にも、不動産の所在エリアを指定して周辺エリアの不動産取引の相場情報・将来の建築計画情報・将来人口増減率・ハザードマップ等の情報をレポートにまとめて出力できる「Gate. Market Survey」も開発し、主に不動産事業者に向けて提供しています。「Gate. Market Survey」は、不動産取引の現場における情報収集や資料作成にかかる時間を大幅に圧縮することができ、業務の効率化と高度化を進めたいという不動産事業者のニーズに応えるシステムであり、多くの不動産事業者からの支持を集めています。

【会社概要】
代表者:代表取締役 巻口 成憲
設立:2014年02月03日
本社所在地:東京都渋谷区渋谷2-6-12ベルデ青山ビル5F
従業員数:24名(2020年10月現在)
資本金:1億9,660万円
株式公開:非公開
企業URL:https://leeways.co.jp/
プロダクトURL:https://ai.gate.estate/
取引先:オリックス銀行、静岡銀行、三菱UFJ不動産販売株式会社等、100社以上
事業内容:
 1. 不動産取引の意思決定を支える情報インフラの提供
 2. 不動産、資産運用のコンサルティング業務

【代表取締役 巻口成憲 略歴】
 新聞配達専売員から社会人経験をスタートし、国内投資不動産デベロッパーに入社。財務経理全般の業務責任者を担当しつつ、自社基幹システムを構築(VB+Oracleでのスクラッチ開発、社内ネットワーク整備、自社HP作成運営)し、システム責任者を兼任。世界4大会計事務所系KPMGコンサルティング(現プライスウォーターハウスクーパース)に転職し、経営コンサルタントとして、多業種のシステム導入プロジェクトをはじめ、事業戦略策定や人事制度設計、経営管理に関する幅広いプロジェクトに参画。MBA取得後、国内監査法人系トーマツコンサルティング(現デロイトトーマツコンサルティング)に転職。上場のための経営計画策定やBSC導入等の経営管理に関する各種プロジェクトに参画。2005年中古不動産事業を手がけるREISM株式会社設立に取締役CFOとして参画。リーマンショック後の不動産市場低迷期に、バックオフィス業務に加えフロント業務の統括責任者として専務取締役に就任。「顧客を育てる」という全く新しい観点によるリノベーション不動産投資ブランド事業を展開。年間待ち行列8,000人を超すリノベーション投資不動産をプロデュースし、セミナー販売のみで売上高70億円の事業に成長させる。2014年さらなる業界改革を目指し、不動産情報化事業を手掛けるリーウェイズ株式会社を設立し、代表取締役CEOに就任。

【取締役CTO 神谷亮平 略歴】
 沖縄生まれ沖縄育ち。2005年3月に琉球大学理学部卒業。東京大学大学院の修士課程を経て、2007年4月より国内老舗時計メーカーの研究開発職で社会人経験をスタート。ハードウェアメーカーにおいて、データ分析・ソフトウェア開発技術を武器として研究開発に励むが、グローバル競争による製品値下げ圧力・リーマンショック・東日本大震災などによる会社業績の悪化を受けて収入は大幅ダウン。自分の人生を自分でコントロールできない無力さを感じ、組織に頼らず自分自身の能力を磨き独立する道を模索。休日・夜の自由時間を使って独自にECとSNSを合わせたソーシャルコマースのWEBアプリケーションを開発し、それをポートフォリオとして、データ分析業務・レコメンドシステム開発を手掛けるIT企業に転職。新規事業部門において新サービス開発に従事した後、IoTスタートアップに一人目のエンジニアとして二度目の転職。当社の研究開発をリードし、指輪型ジェスチャーコントローラの組み込みソフトウェアの開発、ジェスチャー認識システムの開発、ハードウェアメーカーとの共同開発、音声認識・機械翻訳システムの開発・研究機関とのアライアンスなどを担当。2016年に株式会社LABBIZを設立し独立。研究開発案件の受託開発、エンジニア・研究者の情報発信支援、ベンチャー企業の技術支援を手掛ける。2017年12月より、リーウェイズ株式会社の業務支援を開始。支援開始直後から某金融機関のプロジェクトマネージャを務め、翌年にプロダクトをリリース。2018年8月に当社の前CTOよりCTO業務を引継ぎ、執行役員CTOに就任。2019年9月より現職。


なぜCTOが自らコードレビューをしてくれるのですか?

弊社でご一緒させていただける方を探しているのはもちろんですが、
貴重な時間を割いて提出していただく課題のため、
今、この求人を見ていただいている方のレベルアップのご支援になればと思っています。

まずは気軽に課題に挑戦してみてください!

気になる・応募後に下記課題の回答(pdf)をメッセージ上でご送付ください。
直接CTOがレビューの上、ご返信いたしますので、もしご縁がなかった場合でも今後の参考にしていただけると思います!

課題

下記の前提条件を満たすように各設問の回答を作成し、A4 サイズ1〜2ページのpdfにまとめてください。問4の回答は、GitHubリポジトリのURLを記載してください。

<前提条件>

ベンチャー企業 L 社は、企業の将来性・成⻑性を評価する「事業性評価システム」を開発し、⾦融機関向けに提供しています。「事業性評価システム」は、L 社が独⾃に収集した企業の事業・組織に関する情報と、L 社の取引先である複数の⾦融機関が管理する法⼈⼝座の⼊出⾦履歴情報とから、「事業性評価モデル」と呼ばれる機械学習モデルを学習し、企業の成⻑性・将来性の予測に使⽤します。

L 社は、取引先の M 銀⾏との間で、「L 社システムによる M 銀⾏の業務効率化の効果検証プロジェクト」を推進しています。効率化の対象業務は、「平成 26 事務年度 ⾦融モニタリング基本⽅針」によって⾦融庁から⽰された「事業性評価に基づく融資等」の審査業務です。L 社側のプロジェクトメンバーは、営業担当者 1 ⼈と、あなたを含むエンジニア 2 ⼈の計 3 ⼈です。本プロジェクトの開始から終了までの期間は 6 ヶ⽉です。

【問1】

本プロジェクトの「納品物」は何か。「納品物」を定義し、その定義でよいと考える理由を説明してください。

【問2】

「納品物」の作成に必要なタスクをリストアップし、プロジェクト開始から終了までの期間の Gantt chart を作成してください。また、あなたが担当するタスクを、Gantt chart 上で明⽰してください。

【問3】

「事業性評価システム」の学習・評価に⽤いるデータセットの形式を、複数の属性の組み合わせ(例えば、設⽴後経過年数、資本⾦、従業員数、従業員平均年収、平均役員報酬、年間離職率、年間売上⾼、年間利益率等の組み合わせ)により定義してください。また、その定義でよいと考える理由を説明してください。

【問4】

問3で定義したデータセットから「事業性評価モデル」を学習するプログラムと、「事業性評価モデル」を⽤いて企業の将来性・成⻑性を予測するプログラムと、その予測精度を評価するプログラムを作成してください。

データセットは、架空の企業を想定して作成してください。データの正確さ・確からしさは問いません。また、インターネット上のオープンなデータ(⼆次利⽤・再配布が許可されたデータ)を流⽤して構いません。

上記 3 つのプログラムは Python で記述し、GitHub 上で公開してください。チームによる開発を想定し、GitHub Flow に従って開発してください。issue を登録し、commit と pull request のコメントを issue に関連づけて記述してください。

また、プログラムの概要(プログラムの⽬的、使い⽅、依存ライブラリ、処理内容、データセットの作成⽅法または取得元の情報、モデルの予測精度の評価⽅法・評価結果、将来課題等)を README .md に記述してください。

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