※ 掲載内容は寄稿日現在の情報です。現在も本記事の職種が同条件で募集されているかどうかは要確認
はじめに
今回ご紹介するのは、株式会社Gaudiy（ガウディ）が募集している機械学習エンジニアの求人です。GaudiyはWeb3とAIを融合させた革新的なサービスを展開するスタートアップ企業で、ファンコミュニティプラットフォームの開発・運営を主軸としています。この記事では、Gaudiyが求める人材像や、同社で働くことの魅力、そして機械学習エンジニアとしてのキャリアの可能性について詳しく解説していきます。
Gaudiyとは？Web3×AIの先駆者
Gaudiyは、「ファンと共に、時代を進める。」をミッションに掲げる創業6年目のWeb3スタートアップです。ブロックチェーンや生成AIなどの先端技術を活用し、ファンが国境を越えて自分の"好き"や"夢中"で共創する経済圏「ファン国家」の実現を目指しています。
主な事業として、大手エンタメ企業向けファンコミュニティプラットフォーム「Gaudiy Fanlink」の開発・提供や、新しい金融を研究・開発する「Gaudiy Financial Labs」の運営を行っています。日本の強みであるエンターテインメント産業とWeb3技術を掛け合わせ、グローバル市場に挑戦している点が特徴的です。
2022年にはシリーズBで35億円の資金調達を実施し、サンリオやバンダイナムコといった大手IPホルダーとの協業を進めながら、着実に事業を成長させています。
募集職種：機械学習エンジニアの役割と重要性
今回募集しているのは、Fanlinkをさらに進化させるための機械学習エンジニアです。主な業務内容は以下の通りです：
これらの業務は、ユーザー体験の向上に直結する重要な役割を担っています。ファンコミュニティプラットフォームにおいて、適切なコンテンツレコメンデーションは、ユーザーのエンゲージメントを高め、プラットフォームの価値を大きく向上させる可能性があります。
機械学習エンジニアは、データサイエンスの知識とプログラミングスキルを駆使して、ユーザーの行動データを分析し、最適なレコメンデーションアルゴリズムを設計・実装することが求められます。この役割は、Gaudiyのビジネスモデルの中核を支える重要なポジションと言えるでしょう。
業界トレンド：Web3とAIの融合が生み出す可能性
Web3とAIの融合は、現在のテクノロジー業界において最もホットなトピックの一つです。この二つの技術の組み合わせは、以下のような革新的な可能性を秘めています：
パーソナライズされた分散型サービス： ブロックチェーンの分散性とAIのパーソナライゼーション機能を組み合わせることで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、高度にカスタマイズされたサービスを提供することが可能になります。
トークンエコノミーの最適化： AIがトークン経済のパラメータを分析し、最適な設計を提案することで、より持続可能で効率的なトークンエコノミーを構築できる可能性があります。
スマートコントラクトの進化： AIを活用することで、より複雑で柔軟なスマートコントラクトの作成が可能になり、自動化されたビジネスロジックの範囲が大幅に拡大します。
コンテンツ創造の民主化： AIによる生成技術とWeb3の分散型プラットフォームを組み合わせることで、誰もが容易に高品質なコンテンツを作成し、公平に収益化できる環境が整います。
新しい形のガバナンス： AIによる意思決定支援とDAOの概念を組み合わせることで、より効率的で透明性の高い組織運営が可能になります。
Gaudiyは、このWeb3とAIの融合領域に早くから着目し、先駆的な取り組みを行っている企業の一つです。特に、ファンコミュニティという具体的な応用分野にフォーカスしている点が、同社のユニークな強みとなっています。
求められるスキルセットと経験
Gaudiyの機械学習エンジニアとして活躍するためには、以下のようなスキルや経験が求められると考えられます：
プログラミングスキル：
機械学習・AI関連知識：
データ分析スキル：
- 大規模データの前処理、特徴量エンジニアリングの経験
- A/Bテストの設計・実施・分析経験
Web技術の理解：
- Webアプリケーションの基本的な仕組みの理解
- APIの設計・実装経験
クラウド環境での開発経験：
ブロックチェーン・Web3の基礎知識：
- ブロックチェーン技術の基本的な理解
- Web3エコシステムに関する知識
コミュニケーションスキル：
- チーム内での技術的なディスカッションや提案ができる能力
- 非技術者に対して複雑な概念を分かりやすく説明する能力
問題解決能力：
- 新しい技術やアプローチに対する高い関心と学習意欲
- 複雑な問題を分解し、効果的な解決策を見出す能力
これらのスキルや経験を全て満たしている必要はありませんが、特にPythonを用いた機械学習モデルの実装経験や、推薦システムに関する知識は重要になるでしょう。また、Web3やブロックチェーンに関する知識がなくても、これらの技術に対する強い興味と学習意欲があれば評価されると考えられます。
Gaudiyの技術スタックと開発環境
Gaudiyの開発環境や技術スタックを理解することは、入社後のスムーズな適応や、自身のスキルセットとのマッチングを検討する上で重要です。求人情報から分かる主な技術スタックは以下の通りです：
開発言語：
クラウドプラットフォーム：
コンテナ技術：
- Docker
監視ツール：
- Stackdriver
- CloudWatch
データベース：
- Cloud Datastore
- MySQL
インフラ構成管理：
- CloudFormation
CI/CD：
- CircleCI
- GitHub Actions
この技術スタックから、Gaudiyがモダンな開発環境を採用していることが分かります。特に、マイクロサービスアーキテクチャを採用している可能性が高く、スケーラビリティと柔軟性を重視していると推測されます。
機械学習エンジニアとしては、主にPythonを使用してColaboratory上で開発を行うことになりそうです。これは、チーム内での共同作業やコード共有を容易にし、また計算リソースの効率的な利用を可能にする環境です。
また、AWSとGCPの両方を使用していることから、マルチクラウド戦略を採用していると考えられます。これにより、各クラウドプロバイダの強みを活かしつつ、ベンダーロックインのリスクを軽減している可能性があります。
このような先進的な開発環境で働くことは、エンジニアとしてのスキルアップや、最新技術のトレンドをキャッチアップする上で非常に有益です。特に、Web3やブロックチェーン技術と、従来のWeb技術やクラウドサービスを組み合わせた独自のアーキテクチャに触れられる点は、キャリア形成の観点からも魅力的と言えるでしょう。
独自の福利厚生：DAO思想に基づく柔軟な制度
Gaudiyの福利厚生制度は、一般的なIT企業の制度に加えて、同社の企業理念や文化を反映した独自の要素が多く含まれています。特筆すべき点は、DAO（自律分散型組織）の思想に基づき、社員全員で制度を考え、アップデートしていく姿勢です。これは、従業員一人一人が会社の運営に主体的に関わることができる、フラットで民主的な組織文化を示唆しています。
主な福利厚生制度：
柔軟な勤務体制：
- フルフレックス制
- 原則フルリモート（月1回出社日あり）
住居支援：
- オフィス3km圏内、または笹塚もしくは代田橋駅から3駅圏内の場合、家賃補助あり
自己啓発支援：
- 書籍購入（マンガ含む）全額補助
- 社外勉強会・イベント参加費用補助
社内コミュニケーション促進：
- チーム外の人との飲食費補助（上限5千円/回）
最新ツール利用支援：
- 新サービス手当（ChatGPTなど会社指定ツール）全額補助
- 個人開発SaaS利用補助（上限1万円/月）
これらの制度から、Gaudiyが従業員の自己成長と、社内外のネットワーク構築を重視していることが分かります。特に、マンガを含む書籍購入の全額補助は、エンターテインメント業界との関わりが深い同社の特徴を反映しています。また、最新のAIツールやSaaSの利用補助は、従業員が常に最新技術に触れ、イノベーションを生み出す環境を整えていることを示しています。
さらに、フルリモートを基本としながらも月1回の出社日を設けている点は、オンラインと対面のコミュニケーションのバランスを取ろうとする工夫が見られます。これは、リモートワークの利点を活かしつつ、チームの一体感や企業文化の醸成も大切にしている表れと言えるでしょう。
DAO思想に基づく制度設計は、従業員のエンゲージメントを高め、会社と個人のゴールをより密接に結びつける効果が期待できます。また、Web3企業として、自社の理念を福利厚生にも反映させている点は、一貫性のある企業文化を示しています。
このような柔軟で従業員主導の福利厚生制度は、特にミレニアル世代やZ世代の価値観に合致しており、優秀な人材の獲得・定着に寄与する可能性が高いでしょう。また、この制度は会社の成長とともに進化していくことが予想され、長期的なキャリアを考える上でも魅力的な要素となっています。
キャリア発展の可能性：スタートアップならではの成長機会
Gaudiyのような急成長中のスタートアップ企業で働くことは、キャリア発展の観点から非常に魅力的です。以下に、Gaudiyで機械学習エンジニアとして働くことで得られる可能性のある成長機会について考察します。
最先端技術への挑戦： Web3とAIの融合という最先端の領域で仕事ができることは、技術者としての市場価値を大きく高める可能性があります。これらの技術は今後さらに重要性を増すと予想されるため、早い段階でこの分野での経験を積むことは、長期的なキャリア戦略として非常に有効です。
プロジェクトの主導的役割： スタートアップ企業では、個々の従業員が大きな責任を持ち、プロジェクトを主導する機会が多くあります。これは、技術的スキルだけでなく、リーダーシップやプロジェクトマネジメントスキルを磨く絶好の機会となります。
事業戦略への関与： 機械学習エンジニアとして、レコメンデーションエンジンの開発や改善は事業の核心部分に関わる仕事です。これにより、技術的な側面だけでなく、ビジネス戦略や意思決定プロセスにも深く関与できる可能性があります。
スケーラビリティの経験： 急成長するスタートアップでは、サービスの急激な拡大に対応するためのスケーラブルなシステム設計が求められます。この経験は、大規模システムの設計・運用スキルを身につける貴重な機会となります。
クロスファンクショナルな協働： Gaudiyのような小規模な組織では、異なる部門や専門分野のメンバーと密接に協働する機会が多くあります。これにより、幅広い視野と多様なスキルセットを獲得できる可能性があります。
グローバル展開への参画： Gaudiyは日本の強みを活かしてグローバルに挑戦することを目指しています。この過程に関わることで、国際的な視野とグローバルビジネスの経験を積むことができるでしょう。
起業家精神の醸成： スタートアップ環境で働くことで、起業家的なマインドセットや、新しいアイデアを形にする能力を養うことができます。将来的に自身で起業を考えている人にとっては、貴重な学びの場となるでしょう。
急成長に伴う昇進機会： 企業の急成長期には、新しいポジションや役割が次々と生まれます。実力次第で、短期間で大きな責任を任されたり、マネジメント職へのキャリアパスを歩む機会も十分にあると考えられます。
これらの成長機会は、大企業ではなかなか得られない貴重な経験となります。特に、Web3とAIという二つの革新的な技術分野に同時に携われる環境は、今後のテクノロジー業界でリーダーシップを発揮できる人材となるための絶好の機会と言えるでしょう。
Gaudiyの社会的意義：ファン経済圏の創造
Gaudiyが目指す「ファン国家」の実現は、単なるビジネスモデルの革新にとどまらず、社会全体に大きな影響を与える可能性を秘めています。ここでは、Gaudiyの事業が持つ社会的意義について考察します。
クリエイターエコノミーの発展： ファンコミュニティプラットフォームを通じて、クリエイターが直接ファンとつながり、適切な対価を得られる仕組みを提供することで、より多様で豊かなコンテンツ創造の環境を整備しています。これは、文化の多様性を促進し、クリエイティブ産業全体の発展に寄与する可能性があります。
国境を越えた文化交流： 「ファン国家」の概念は、物理的な国境を超えて、共通の興味や価値観を持つ人々をつなげます。これにより、国際的な文化交流が促進され、相互理解と平和的な共存に貢献する可能性があります。
新しい経済圏の創出： ブロックチェーン技術を活用したトークンエコノミーは、従来の経済システムとは異なる、新しい価値交換の仕組みを提供します。これは、より公平で透明性の高い経済活動を可能にし、富の再分配や経済的機会の拡大につながる可能性があります。
コミュニティ主導の意思決定： DAOの概念を取り入れたガバナンス構造は、より民主的で参加型の意思決定プロセスを実現します。これは、社会システム全体のあり方に新しい視点を提供し、より包括的で持続可能な社会モデルの構築につながる可能性があります。
デジタルアイデンティティの再定義： Web3技術を活用することで、個人のデジタルアイデンティティをより自律的に管理できるようになります。これは、プライバシー保護やデータ主権の観点から、個人の権利を強化することにつながります。
エンターテインメント産業の進化： AIとブロックチェーンを組み合わせた新しいエンターテインメント体験の創出は、業界全体にイノベーションをもたらし、より魅力的で没入感のあるコンテンツを生み出す可能性があります。
持続可能なファンカルチャーの構築： ファンと創作者が直接つながり、相互に支援し合える環境を整備することで、より持続可能で健全なファンカルチャーの発展に貢献します。これは、エンターテインメント業界全体の長期的な発展にも寄与するでしょう。
テクノロジーの民主化： 複雑なWeb3技術やAIを、一般のユーザーにも分かりやすく利用可能な形で提供することで、最先端技術の恩恵を広く社会に行き渡らせることができます。これは、デジタルデバイドの解消にもつながる重要な取り組みです。
Gaudiyの機械学習エンジニアとして働くことは、これらの社会的意義のある取り組みに直接貢献することを意味します。特に、AIを活用したレコメンデーションシステムの開発は、ユーザー体験の向上だけでなく、コンテンツの多様性の確保や、クリエイターとファンのより良いマッチングにも貢献します。これは、健全で持続可能なファンコミュニティの形成に不可欠な要素となるでしょう。
このような社会的意義のある仕事に携わることは、個人のキャリア満足度を高めるだけでなく、社会全体にポジティブな影響を与える機会にもなります。技術者としての能力を社会変革に直接結びつけられる点は、Gaudiyで働くことの大きな魅力の一つと言えるでしょう。
募集内容から推測する今の会社のステージとこれからの展望
Gaudiyの求人内容や公開情報から、同社の現在のステージと今後の展望について分析してみましょう。
成長段階： 2022年にシリーズBで35億円の資金調達を実施しており、スタートアップとしては成長期に入っていると考えられます。この段階では、プロダクトマーケットフィットを達成し、事業の拡大とスケールアップに注力する時期です。
事業の拡大： 大手エンタメ企業との協業や、新しい金融サービスの研究開発など、複数の事業領域に取り組んでいることから、積極的な事業拡大フェーズにあると推測されます。
技術基盤の強化： 機械学習エンジニアの募集は、既存サービスの高度化と新規サービスの開発に向けた技術基盤の強化を意味しています。特に、AIを活用したパーソナライゼーションやコンテンツレコメンデーションの重要性が高まっていると考えられます。
グローバル展開の準備： 「日本の強みを活かしてグローバルに挑戦」という方針から、近い将来の本格的なグローバル展開を視野に入れていることが分かります。
組織の拡大と体制整備： 従業員数89人という規模は、スタートアップとしては成熟段階に入りつつあることを示唆しています。今後は、組織構造の整備や社内プロセスの効率化が課題となる可能性があります。
これらの観察から、Gaudiyの今後の展望として以下のようなシナリオが考えられます：
サービスの多角化： 現在のファンコミュニティプラットフォームを基盤に、AI技術を活用した新たな機能やサービスの追加が進むでしょう。例えば、AIが生成したコンテンツとファンの相互作用を促進する機能や、ブロックチェーンを活用したデジタル資産管理サービスなどが考えられます。
グローバル市場への本格進出： 日本のエンターテインメントコンテンツの強みを活かし、アジアを中心としたグローバル市場への展開が加速する可能性があります。これに伴い、多言語対応や国際的な決済システムの整備などが必要になるでしょう。
大規模パートナーシップの拡大： 現在の大手IPホルダーとの協業をさらに拡大し、より多くのコンテンツやブランドをプラットフォームに取り込むことで、ユーザー基盤の拡大を図ると予想されます。
Web3技術の実用化促進： ブロックチェーン技術を活用した新しい形のファンエンゲージメントや、トークンエコノミーの実験的導入など、Web3技術の実用化に向けた取り組みが加速すると考えられます。
AI技術の高度化： 機械学習エンジニアの募集は、より高度なAI技術の導入を示唆しています。例えば、自然言語処理を活用したコンテンツ分析や、深層学習を用いた高精度なユーザー行動予測など、AIの活用領域が拡大する可能性があります。
ファンとクリエイターのエコシステム強化： ファンとクリエイターの直接的なつながりをさらに促進し、新しい形の協働や収益モデルを生み出す可能性があります。例えば、ファン参加型のコンテンツ制作や、クラウドファンディングのような資金調達手法の導入などが考えられます。
データ活用の高度化： 膨大なユーザーデータとAI技術を組み合わせることで、エンターテインメント業界における消費者行動の分析や予測の精度を高め、新たなビジネスインサイトを生み出す可能性があります。
これらの展望を実現するためには、高度な技術力と創造性を持つエンジニアの存在が不可欠です。機械学習エンジニアとして入社することは、これらの未来を形作る重要な役割を担うチャンスとなるでしょう。また、会社の急成長期に参画することで、技術者としての成長だけでなく、事業戦略や組織運営にも関与できる可能性が高く、キャリアの幅を大きく広げることができると考えられます。
入社後の貢献ポイントと面接対策
Gaudiyの機械学習エンジニアとして入社を検討する場合、以下のような貢献ポイントが考えられます。また、これらのポイントを踏まえた面接対策についても提案します。
入社後の貢献ポイント
レコメンデーションシステムの高度化： ユーザーの嗜好に合わせた精度の高いコンテンツレコメンデーションを実現することで、ユーザーエンゲージメントの向上に貢献できます。
パーソナライゼーション技術の導入： ユーザー体験をよりパーソナライズすることで、サービスの付加価値を高めることができます。
大規模データ処理パイプラインの構築： 増大するデータ量に対応できる効率的なデータ処理システムを構築することで、サービスのスケーラビリティ向上に貢献できます。
AIモデルの継続的な改善： 常に最新の機械学習アルゴリズムや手法を研究し、既存モデルの改善や新しいモデルの導入を行うことで、サービスの競争力を維持・向上させることができます。
クロスファンクショナルな協働： プロダクトマネージャーやUXデザイナーと密接に協力し、AIの技術的可能性とユーザーニーズを融合させた革新的な機能を提案・実装することができます。
Web3技術との融合： ブロックチェーン技術とAIを組み合わせた新しいサービスや機能の開発に貢献することで、Gaudiyの独自性をさらに高めることができます。
データ分析と意思決定支援： 機械学習モデルから得られたインサイトを、経営陣や他部門と共有し、データドリブンな意思決定を支援することができます。
技術的なベストプラクティスの確立： 機械学習プロジェクトの開発プロセスや品質管理に関するベストプラクティスを確立し、チーム全体の生産性向上に貢献できます。
面接対策と模範回答
技術力に関する質問： 「機械学習を使用したプロジェクトの経験を教えてください。」
模範回答： 「以前、ECサイトのレコメンデーションシステムの開発に携わりました。協調フィルタリングと内容ベースのフィルタリングを組み合わせたハイブリッドモデルを実装し、CTRを20%向上させることができました。特に、コールドスタート問題の解決に注力し、新規ユーザーやアイテムに対しても適切なレコメンデーションができるよう工夫しました。この経験は、Gaudiyのファンコミュニティプラットフォームにおけるコンテンツレコメンデーションの改善に活かせると考えています。」
問題解決能力に関する質問： 「大規模なデータセットを扱う際に直面した課題と、その解決方法を教えてください。」
模範回答： 「前職で1億件以上のユーザーログを分析する際、処理速度と計算リソースの問題に直面しました。この課題に対し、Apache Sparkを用いた分散処理システムを構築し、データのパーティショニングと並列処理を最適化しました。結果として、処理時間を90%削減し、リアルタイムに近い分析が可能になりました。Gaudiyでも、ファンの行動データが急速に増加することが予想されるため、この経験を活かしてスケーラブルなデータ処理システムの構築に貢献できると考えています。」
Web3への理解に関する質問： 「AIとブロックチェーン技術の融合について、どのような可能性があると考えますか？」
模範回答： 「AIとブロックチェーンの融合には大きな可能性があると考えています。例えば、ブロックチェーン上のトランザクションデータをAIが分析することで、より透明性の高い不正検知システムを構築できます。また、スマートコントラクトにAIの意思決定モデルを組み込むことで、より柔軟で高度な自動化が可能になります。Gaudiyのコンテキストでは、ファンの貢献度をAIが分析し、その結果をブロックチェーン上のトークン発行や価値分配に反映させるシステムが考えられます。これにより、より公平で透明性の高いファンエコノミーを実現できるのではないでしょうか。」
チーム作業に関する質問： 「プロジェクトの期限が迫っている中で、チームメンバーとの意見の相違が生じた場合、どう対処しますか？」
模範回答： 「まず、意見の相違の根本原因を理解するために、オープンで建設的な対話を心がけます。そして、プロジェクトの目標を再確認し、各アプローチのメリット・デメリットを客観的に評価します。時間的制約がある場合は、迅速な意思決定が必要なため、チームリーダーや関係者と協議し、最善の妥協点を見出すよう努めます。また、決定後は全員がその方針に従って一致団結して作業を進められるよう、コミュニケーションを密に取ります。Gaudiyの社訓にあるDAOの思想にも通じる、全員参加型の意思決定プロセスを大切にしたいと考えています。」
キャリアビジョンに関する質問： 「Gaudiyで働くことで、どのようなキャリア目標を達成したいですか？」
模範回答： 「Gaudiyで働くことで、Web3とAIの融合という最先端の領域で実践的な経験を積みたいと考えています。特に、ファンコミュニティという具体的な応用分野で、AIがどのように価値を創造できるかを探求したいです。中長期的には、AIとWeb3技術を組み合わせた新しいサービスの企画・開発をリードするテクニカルリーダーとして成長したいと考えています。Gaudiyの急成長のフェーズに参加することで、技術力の向上だけでなく、ビジネス感覚も磨きたいと思います。最終的には、Web3時代のエンターテインメント産業の発展に貢献できる複合的なスキルセットを持つエンジニアになることが目標です。」
これらの回答例は、Gaudiyの企業文化や事業領域に対する理解を示すとともに、応募者の技術力、問題解決能力、チーム作業能力、そして将来のビジョンを効果的に伝えています。面接では、これらの要素を自身の経験や具体的なエピソードと結びつけて話すことが重要です。また、Gaudiyの事業や技術に対する強い興味と、自身のスキルがどのように会社に貢献できるかを明確に伝えることで、面接官にポジティブな印象を与えることができるでしょう。
まとめ
Gaudiyが募集している機械学習エンジニアのポジションは、Web3とAIの融合という最先端の技術領域で活躍できる貴重な機会を提供しています。この職務は、単なる技術的挑戦にとどまらず、エンターテインメント産業の未来を形作る重要な役割を担っています。
Gaudiyの強みは、日本のコンテンツ産業の強みとWeb3技術を掛け合わせた独自のポジショニングにあります。機械学習エンジニアとして入社することで、この独自性を技術面から支え、さらに強化していく役割を担うことができます。
また、スタートアップ特有の柔軟な環境と、DAO思想に基づく民主的な組織文化は、エンジニアの創造性と主体性を最大限に引き出す土壌となっています。これは、技術者としての成長だけでなく、ビジネス感覚やリーダーシップスキルを磨く上でも理想的な環境と言えるでしょう。
さらに、Gaudiyの掲げる「ファン国家」の実現というビジョンは、単なるビジネスの成功を超えて、新しい形の経済圏や文化交流の場を創造するという社会的意義を持っています。このビジョンの実現に技術面から貢献できることは、エンジニアとしてのやりがいと誇りにつながるでしょう。
一方で、急成長中のスタートアップで働くことには、高い自主性と柔軟性が求められます。技術の急速な進化に対応し続ける必要があり、時には不確実性の高い環境での意思決定を迫られることもあるでしょう。しかし、これらの挑戦は、エンジニアとしての総合的なスキルセットを磨く絶好の機会でもあります。
最後に、年収600万円〜1,200万円という幅広い報酬レンジは、経験とスキルに応じて評価され、成長に合わせてキャリアアップできる可能性を示唆しています。これは、長期的なキャリア形成を考える上で魅力的な要素と言えるでしょう。
Gaudiyの機械学習エンジニアのポジションは、技術的挑戦、キャリア成長、そして社会的インパクトを求める意欲的なエンジニアにとって、非常に魅力的な機会だと言えます。Web3とAIの融合がもたらす可能性に情熱を持ち、ファンコミュニティの未来を技術の力で切り拓きたいと考えるエンジニアにとって、まさに理想的なポジションと言えるでしょう。
