Mobile application Engineer (iOS)

【技術で医療/介護/金融の社会課題を解決する】モバイルアプリエンジニア募集！

Mission ミッション

「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、現在、HR Tech、Fin Tech、Med Tech、Care Tech、Robot Tech領域でアプリケーションを開発しています。

Developing mobile applications in the areas of HR Tech, Fin Tech, Med Tech, Care Tech, and Robot Tech with the mission "Solving social issues using AI."

Role　仕事内容

モバイルアプリケーションの開発を担うポジションです。本人の希望や経験、スキルセットによってTech Leadとして開発のリードや、メンバーのマネジメントを担っていただく可能性もあります。。
・アプリケーションのクライアントサイド開発(UI/UXチームと協業)
・機械学習を用いたBtoBプロダクトのバックエンド開発(機械学習エンジニアと協業)
・アプリケーションのアーキテクチャ設計
・モバイルアプリケーションのインフラ開発(APIサーバー・アイデンティティ・ペイメント・アクセスコントロールなど)
・その他、本人の意向に応じて採用活動、広報活動、チーム/組織開発への参画

This position is responsible for the development of mobile applications.
・Client-side development of applications (in collaboration with UI/UX team)
・Back-end development of BtoB products using machine learning (in collaboration with machine learning engineers)
・Application architecture design
・Infrastructure development for mobile applications (API server, identity, payment, access control, etc.)
・Other activities such as recruiting, public relations, and participation in team/organizational development, depending on the individual's intentions

Minimum Skill/Experience　必須要件

・iOS（Swift）モバイルアプリケーション開発の経験3年以上
・ネットワークやデータベース等の基礎知識
・アルゴリズム・データ構造の知識
・英語ビジネスレベル以上または日本語ビジネスレベル以上（いずれか）

・Experiences of iOS mobile application development using Swift more than 3years
・Experience with mobile application development
・Knowledge of networks and databases
・Japanese business level or English business level

Preferred Skill/Experience　歓迎要件

・Andorid（Kotlin）の開発経験
・医療/製薬業界、介護業界、金融業界への関心、理解
・スタートアップで働いた経験

・Experiences of Android mobile application development using Kotlin
・interests and understanding of medical/pharmaceutical industry, caregiving industry, or
financial industry
・Knowledge of algorithms and data structures

貴方が得られること - 社内のエンジニアの声

・広い事業領域で、社会課題の解決を目指した高難易度のプロダクトをゼロベースで作っていく経験
・AIの個別技術やMachine Learningの部分だけでなく、その周辺領域・応用的な技術を取り込みながら、現場で使えるプロダクトの開発経験
・社内の様々な分野の専門家とディスカッションしながら、AIコンポーネントへのデータの持たせ方やアルゴリズム特性を考慮したアーキテクチャ、学習・予測結果の可視化部分など、AIエンジニアとソフトウェアエンジニアが協力して最善のプロダクトを模索していくというプロセスの開発経験
・最新の機械学習/Deep Learningの実践的理解

・Experience in creating highly challenging products to solve social issues in a wide range of business domains from scratch.
・Experience in developing products that can be used in the field while incorporating not only individual AI technologies and Machine Learning, but also peripheral and applied technologies.
・Experience developing processes in which AI engineers and software engineers collaborate to find the best products, such as how to hold data in AI components, architecture considering algorithm characteristics, and visualization of learning and prediction results
・Practical understanding of the latest machine learning/Deep Learning

Interview Process 面接プロセス

1. 書類選考
2. コーディングテスト
3. 一次面接
4. 二次面接
5. 最終面接
※選考回数は増減します。

1. document screening
2. Online coding test
3. 1st interview 
4. 2nd interview
5. Final interview