Techlead Engineer (CareWiz)
- Tokyo
- Remote OK
- Full-time
- December 23, 2023
仕事内容 Position Overview
「CareWiz トルト」はスマホで歩行の様子を動画を「撮る」だけで、簡単に歩行の分析を可能にするサービスです。撮影された動画は動画解析を通じて姿勢の変化の時系列データに変換され、身体のふらつきなどの数値をアセスメント指標とします。理学療法士の知見を基に開発されたAIが現場のアセスメントを支援することで、科学的介護・情報連携で多職種連携を促進することを目指しています。
現在、既に全国約350箇所の介護施設に導入されており、身体機能評価にかかる時間の80%(*1)を削減、95%の歩容解析体験者が定期的な測定を希望頂いています(*2)。
*1: デイサービスでの歩容解析AIで身体機能評価に関わる時間が5分/人→1分/人へ。
*2: 歩容解析体験者のうち、約95%の方が今後も定期的に使用してみたいと回答(デイサービス利用者)。
自社サービス「CareWiz トルト」の開発業務におけるテックリードをお任せします。トルトに関わる複数のプロジェクトにて、テックリードは「システム/コードの品質」「アーキテクチャの設計」を担保しつつ、「プロダクトデザイン」をPO/PMと協力しながらリードして頂きます。具体的には下記役割を直近のミッションとして想定しております。
- トルトシステム全般(フロントエンド、バックエンド、AI)の改善提案・計画・実行のリード
- コードレビュー、コーディング規約、ユニットテストなどを通してコードの品質を向上させること
- AWS環境を使用したソフトウェアアーキテクチャの改善
- トルトシステムのリスク分析及び改善
- プロジェクト推進のためのマネジメントサポート
現在の課題
- 新規アライアンスの取り組みや新規アセスメント機能等の開発など、トルトをもっとスピードをあげて大きく成長させられるようなチームとしたく考えています
- 安定したシステム運用を続けていくために、必要であればリアーキテクトも視野に入れたシステム改善を行える体制としたく考えています
技術環境
使用言語 (主ではないものをetcとしています)
Web frontend (language, frameworks)
HTML, CSS, Typescript, react, Next.js, jest, Recoil, Tailwind CSS, etc.
Backend (language, frameworks)
Typescript, Python, Node.js, Prisma, tsoa, etc.
Others (Infrastructure, Database, etc.)
AWS, MySQL, DynamoDB, etc.
開発体制
アジャイル開発(Scrum)
エンジニアリング以外の仕事・姿勢への期待
(強く期待する/期待する/あれば可/期待しない/全く期待しない)
プロダクトやユーザー視点での提案・コミット
強く期待する
ビジネス視点での提案・コミット
期待する
ピープルマネジメント
あれば可
必須要件 Required Skills
Webアプリ開発経験3年以上
Node.js、Python、React、TypeScriptなどの言語やフレームワークの知識
ウェブアプリケーション開発の豊富な経験
クラウドインフラ、データベースに関する豊富な知識
アルゴリズムやデータ構造に関する豊富な知識
歓迎要件 Preferred Skills
介護業界に対する知識
下記のうちいずれかひとつ
ネットワーク、メモリ管理、ソフトウェアテストに関する知識
UI開発における知識
アジャイル開発プロセスに関する知識と経介護業界に対する知識
選考フロー Screening Process
▼Documentation Screening (Resume & Test) / 書類選考
▼1st Interview (Technical Interview) / 1次面接(技術面接)
▼2nd Interview (Technical Interview) / 2次面接(技術面接)
▼Final Interview (HR and CEO Interview) / 最終面接(HR, CEOによるインタビュー)
About Exawizards
「AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現する」をミッションに、介護、人材、金融、医療、製造、流通など複数領域に横断して、複合的に社会課題の本質的解決を目指すAIスタートアップです。ビジネスモデルとしては主にプロジェクト型とプロダクト型に分かれ、プロジェクト型では機械学習エンジニアとコンサルタントがビジネス課題の発見から学習モデルによる解決まで、プロダクト型では発見した課題とそれを解決する学習モデルを用いたより普遍的で広範なソリューション提供のためのSaaSプロダクトを開発しています。
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