材料科学者の98%が抱く課題を解決する創業メンバーのリードエンジニア

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フルスタックエンジニア

材料科学者の98%が抱く課題を解決する創業メンバーのリードエンジニア

AI要約(β)

この求人は、材料科学者の課題を解決する研究開発データ管理プラットフォームを開発するフルスタックエンジニアのポジションです。年収は864万円から1,344万円で、フロントエンドを中心にNode.jsとPythonを用いたバックエンド開発も行います。技術スタックにはReact、TypeScript、GraphQL、PostgreSQL、GCPなどを使用し、リモートワークが可能です。チームは国際的で、CEOを含むフルタイムメンバー3名とパートタイムメンバーが在籍しています。求めるスキルはGraphQL、React、TypeScriptの2年以上の経験で、正直さと寛大さを持ち、英語での業務が可能な方を歓迎します。材料科学の知識は不要ですが、BtoB SaaS開発経験があると尚良いです。新しいBtoB SaaSマーケットを創造し、科学技術の発展に貢献できるエキサイティングな機会です。福利厚生やチーム文化の醸成にも積極的に関与できます。資金調達や有名顧客との対話も進行中で、事業の信頼性も高いです。興味がある方はぜひご応募ください。"

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給与・報酬

時給 4,500円 ~ 7,000円

稼働時間

100時間 ~ 160時間(週25 ~ 40時間)

雇用形態

副業転職(業務委託から正社員)

出社頻度

フルリモート

勤務地

東京都

現状と課題

現状とチーム体制

2022年4月時点でクローズドテスト版を開発しており、並行してすでに弊社プロダクトに興味を持っている国内の素材系大企業約10社と対話を始めています。現在のチーム構成はフルタイムのメンバーはCEOとエンジニア2名、パートタイムのメンバーはエンジニア7名、UXデザイナー1名、材料科学者2名、BizDevが1名というチーム構成になっています。フルタイムのエンジニア2名を含めてアメリカ、アルゼンチン、中国出身のメンバーがおり、Day 1からインターナショナルな開発チームです。

使用言語・技術
  1. Slack + Notion+ Google Workspace + Zapier
  2. React.js + Next.js + Apollo Client + Xstate + Storybook +TypeScript
  3. Node.js + Python
  4. PostgreSQL + Hasura (GraphQL)+ Prisma
  5. Google Cloud Platform

お願いする業務

  • 材料科学向け研究開発データ管理SaaSの開発(現在はフロントエンド偏重)
  • コードレビュー
  • プロジェクトマネジメント
  • パートタイムの開発者とのコミュニケーション
  • 弊社ドメインエキスパートを同伴した顧客インタビュー
  • エンジニア採用の候補者選定及び面談
  • ランデフトの開発チーム文化の醸成

現在の開発フェーズではフロントエンド開発が中心ですが、解析機能を中心にバックエンドの開発も予定しており、両者の開発をリードできる方を探しています。バックエンドにはNode.jsと合わせて科学技術計算分野でデファクトスタンダードとなっているPythonを採用する予定です。

オンボーディング

まだ小さな組織のため明確なオンボーディングプロセスは確立していませんが、開発関連のオンボーディング資料と今まで材料科学に縁のなかった人が材料科学の全体像や材料科学者の研究の進め方について高速で学べる資料を用意してあります。現在の開発メンバーのほとんども材料科学とは縁がなかった方達です。今の時点で材料科学や素材業界について何も知らなくても全く問題ありません。エンジニアリング関連のドキュメントもこのフェーズのチームにしてはかなり揃っていると思います。

このポジションの魅力
  • 全く新しいチャンネルを通じて科学技術の発展に貢献できる
  • 材料科学を通じて社会へ大きなインパクトを与えられる
  • 開発チームとカルチャーをゼロから構築するチャンスがある
  • 見過ごされてきたユーザーニーズに応える対価としてのエンジニアリングの喜びを感じられる
  • 強いニーズを持つユーザーと直接対話し、それに応えることでフィードバックをもらえる
  • 新しいカテゴリのBtoB SaaSマーケットを創造するエキサイティングな経験を得られる
  • モダンな技術スタックによる開発
  • インターナショナルなチームでの開発

技術スタック

募集要項

概要

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雇用形態

副業転職(業務委託から正社員)

給与・報酬

時給 4,500円 ~ 7,000円

稼働時間

100時間 ~ 160時間(週25 ~ 40時間)

出社頻度

フルリモート

勤務地

東京都文京区本駒込4-16-13-302

必須スキル/経験

  • React+TypeScriptをつかったフロントエンド開発経験(2年以上)
  • チーム開発の経験(できればリモート)
  • 共有すべきネガティブな事実を隠さない正直さ
  • 共有されたネガティブな事実について誰も非難しない寛大さ
  • 英語を交えた業務上のやり取りを許容できること

歓迎スキル/経験

  • BtoB SaaS開発、上流設計
  • BtoBウェブアプリケーションの開発経験
  • ウェブアプリケーションデザインの経験
  • 個人プロジェクトや副業を通じたフルスタックの開発経験
  • 材料科学に関する知識(特に実験的側面)
  • 開発に関してやりとりができる程度の英語(一般的な質問・回答・確認+技術用語)

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

TypeScript2年以上必須
React2年以上必須
GraphQL2年以上必須
Python指定なし歓迎
Node.js指定なし歓迎

一緒に働くメンバー

  • 斉藤耕太郎

    斉藤耕太郎

    代表

    キャリアに関する選択肢が現れた時にあまり深く考えずに「んーおもしろそうだからやってみよう」という単純な理由で進んでいたら、30代半ばでフルタイムの有期雇用研究者を辞めてスタートアップ勤務を経て会社代表になっていました。 だいたいのことはどうにかなると思っていて、何かまずいことをやらかすと落ち込むよりも即バックアッププランを考えて実行するタイプです(行動前に落ち込まずにいられない大きな失敗をまだやらかしていないかそういう失敗であると認識してこなかったという説は否定しません)。 友人曰く気質的にかなり「インターネットの人」だそうで、言われてみると確かにそうかもしれません。研究者界隈の「インターネットの人」には特に40代くらいだと元ヘビーな2ちゃんユーザーが多い印象ですが、私はあまり深入りせずに、昔ははてブやスラド、今はQiitaやTwitterで98年くらいからずっとウェブ界隈の人たちや各種エンジニアがワイワイしている様子を外野として眺めてきました。ノウハウをブログ等で共有するエンジニアの文化はとても好きで、私も実験データの解析に関するノウハウをQiitaで公開してます。企業との共同研究を通してデータ解析で苦労している研究者が意外と多いことを知り、これはQiitaでチマチマと細かいノウハウを公開している場合じゃないかもしれないと思ったことも起業に至った一つの理由です。 文章がうまいとたまに言われます。ブログ等はないのですが、研究者としてのプロフィールページ https://sites.google.com/view/kotarosaito/ に今まで寄稿した文章へのリンクが貼ってあります(Google Sitesの「その他」ページ参照)。 読んでてあまり面白くない経歴は最後にまとめておきます。 2012年に東北大学大学院にて希土類化合物の研究で博士号を取得後、日本学術振興会特別研究員としてフランスのレオン・ブリリュアン研究所長期滞在。帰国後、高エネル ギー加速器研究機構にて文部科学省の元素戦略プロジェクト磁性材料研究拠点の一員として中性子や放射光を用いた永久磁石材料の研究に従事。この間に産業に不可欠な材料を研究することの魅力と難しさに触れる。2017年8月から2年間、スイスのポール・シェラー研究所にてフェローシップ研究員として永久磁石に関する研究に従事。このころから測定や解析の効率化に対する興味が高まる。2019年9月よりメドレーのインキュベーション本部にて新規事業開発に従事。2020年12月に株式ランデフトを設立。

サービス内容の詳細

素材業界や材料科学分野での課題となっている研究開発データの適切な蓄積・活用基盤の構築を解決すべく、研究開発データ管理プラットフォームを開発しています。

🧪材料科学データがおもしろいワケ🔥

English version available here

もしあなたが材料科学に携わったことがあるならば、数年前の測定や解析の結果を探すことがいかに面倒か知っていますよね。ランデフトはこの課題を解決し、データストレージの底に埋もれた研究データの価値を掘り返します。ここでは、私たちの事業の面白さを伝えるために社会における材料科学の位置付けや専門家のニーズの背景について簡単に説明します。

素材はいたるところに

「素材」という単語を聞いてもそれが日常生活とどう関わっているのかピンと来ない方が多いかもしれません。実は、素材は文字通りそこらじゅうに溢れています。車、住宅、ノートパソコン、スマートフォンなど現代社会に欠かせないあらゆるものが最先端の多様な素材、あるいは言い換えると材料科学者の絶え間ない多大な努力の結晶に支えられています。リチウムイオン電池は良い例です。1970年代にリチウムイオンを充電池に使うアイディアが提案されてから製品化まで20年以上の月日がかかりました。こういった研究者たちの絶え間ない努力がなければ、私たちは日々の生活にすっかり浸透したモバイル機器の利便性を享受できていません。身の回りの製品の意識したこともない大事な部品の一つ一つにこのような研究の歴史があると考えると、材料科学の進歩がいかに社会に大きな影響を与えうるかがわかります。

データがデータ活用の障壁に

材料科学という単語は、金属、ガラス、ゴム、プラスチック、磁石、電池、その他の耳慣れない名前のついた機能性材料に関する多様な研究分野の総称です。その多様さは相当で、ある二つのカテゴリの間に固体であるという以外の共通点がみつけられないことがあるほどです(例えば金属とゴム、ガラスとプラスチックなど)。この本質的な多様さは研究が進むにつれてデータのタイプやフォーマットとしてどんどん増大していきます。一方、他のビジネスの領域と同様に、機械学習を使ったデータ駆動型のアプローチは科学の世界でも注目されており、材料科学も例外ではありません。このようなアプローチはできる限り整理された入力データを必要としますが、これは材料科学者が日々目にする実験ノートや自分のノートパソコン、あるいは研究室の共有ファイルサーバーにおける状況とは大きくかけ離れています。私たちの調査によると99%の材料科学者がデータの取り扱いに関する問題を抱えています(そう、99%です)。私たちはこの問題を解決して、放置されたデータに再び価値を与え、材料科学者が研究データを円滑に見つけて共有できるようにします。

誰も聞いてこなかった声を聞く

データ管理はいろいろな科学の分野においてずっと頭痛の種でした。研究者人口が多かったり、研究費が潤沢な分野には外部のソフトウェア会社による支援があったものの、材料科学ではそういったことは起きていません。データ駆動型科学の台頭により、データ管理インフラの改善から得られる恩恵はこれまでになく大きくなっており研究者たちは解決策を探しています。私たちは今まで誰も聞いてこなかった彼らの声に耳を傾けます。

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. 1次面接
  3. コーディングテスト
  4. オファー面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

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