募集情報
【istyle／サービス基盤開発】美容業界大手メディア”@cosme”の企画・運営企業
アピールポイント: ■募集背景 アイスタイルの事業は大きく、「メディア領域」と「リテール領域」に分けられます。 いずれの事業も売上、ユーザー数とも急成長を遂げており、根幹を支える基盤開発をより推進するため、 組織体制の強化を目的とした募集です。 サービスの成長速度が目まぐるしく、20年という長い歴史を持つアイスタイルのシステムは レガシーを脱しきれないまま拡大を続けてきました。 事業を次のステップに押し上げるために、今回は個人の開発業務だけでなく、 以下のような課題の解決に向け技術面でチームをリードしてくださる方を求めています。 オンプレからクラウドへの移行（リフト）を進める中で、 各種サービスへの影響範囲を考慮しながら効率的な移行を模索しています 監視、分析のノウハウを溜め、環境整備と横展開を進めていく必要があります AWSの知識共有や技術検討の健全な議論などを行うためにチーム力向上が求められます。 ■アイスタイルのWebエンジニア 株式会社アイスタイルは、国内最大級のコスメ・美容の総合サイト「@cosme 」、 化粧品EC「@cosme SHOPPING」、化粧品専門店「@cosme STORE / @cosme TOKYO」の3事業を主軸とした、 ネットとリアルを融合した世界的にもユニークな事業を運営しています。 事業の核は「MAU1,650万人/3億PV、会員480万人、ブランド数3万、商品データ37万件、口コミ数1,810万件」 のビッグデータ。 「Beautyの世界をアップデートしながら、多くの人を幸せにしよう」をミッションに掲げ、 1999年の設立以降、サービスだけにとどまらず新たなマーケットそのもの創出してきました。 今回エンジニア職を募集する「バックエンドエンジニア」のポジションは、 アイスタイルの全サービスに関わる基盤開発、運用を行っています。 業界屈指のスケール感のサービスを支える業務で、責任も大きいチームですが、 大規模システムならではのユーザーからの反響や喜びの声を間近で感じられる立場でもあります。 【求人の魅力】 ・圧倒的なデータの蓄積 MAU1,650万人、商品データ37万件、口コミ数1,810万件など約20年以上かけて構築した 美容に関する日本最大級のデータベースを蓄積しています。 業界でも屈指の規模と影響力をほこるサービスの開発に関わることで、 大規模システムの開発経験が積めることはもちろん、多くのユーザーにサービスを届ける実感を得られます。 ・不正を排除した、健全なデータベース メーカーも流通もユーザーも美容に関わるすべての人から支持されるデータベース。 その健全性を保つために私たちはその質にこだわり続け、例えば、人の目によるクチコミ全件チェック （24時間365日の有人監視）など、手間ひまをかけて不正を排除ししています ・技術カルチャー 定期的な社内勉強会の開催、業務扱いで外部の勉強会への参加が可能など、積極的な学びを支援する制度があります。 Slackによる情報共有や議論の文化が根づいています。#git、#php、#golang、#docker など各種トピックごとのチャンネルが充実し、チームを超えたコミュニケーションが生まれています。 直近ではAmazonと三井物産と業務資本提携を行い、事業だけでなくテック領域の強化にともに取り組んでいます。 特に米国Amazonとは技術検討の機会や情報共有の場も多く、知識を吸収できる環境がそろっています。 ・開発メンバーの裁量 業務の進め方や技術選定は、基本的にはそれぞれのチームやメンバーにお任せしています。 フレームワークや構成については、都度求められる環境や条件に応じて選定を行っています。 経験に応じて、企画やデザインから検討会議に参加し、エンジニア視点での提案をすることも可能です。 また、部内には様々な職種(データアナリスト、DBA、インフラエンジニア)が在籍していると共に、 組織の成長に伴う管理職への登用など、様々なキャリアパスを描く事が可能です。 エディタ、IDE といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使うことができます。業務PCも選択制です。 フルリモート（月1回程度の出社）で働いている社員も多く、またコアタイム無しのフレックスタイムによる勤務で、 ワークライフバランスを保つことができます。 ・整備された業務フローや開発環境 テストの実施度を高く保ち、新規プロジェクトではカバレッジ50％以上をキープするように取り組んでいます。 テストコードのない既存プロジェクトにも導入を進めるなど、改善のための取り組みを行っています。 ワークフローに関しては、基本的に全てのコードをバージョン管理ツールで管理しています。 各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースで行われます。
