私たちは、電動キックボード・電動アシスト自転車を、街じゅうにあるポートにて貸し出し・返却できるシェアリングサービスを提供しており、”街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”ことを目指しています。かつて鉄道の駅が街を発展させたように、LUUPのポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。
LUUPのサービスを理解し、ミッションの実現を加速するデータサイエンティストを募集しています。
給与・報酬 | 時給 7,000円 ~ 9,000円 |
|---|---|
稼働時間 | 30時間 ~ 40時間（週7.5 ~ 10時間） |
雇用形態 | 業務委託 |
出社頻度 | フルリモート |
勤務地 | - |
私たちは、電動キックボード・電動アシスト自転車を、街じゅうにあるポートにて貸し出し・返却できるシェアリングサービスを提供しており、”街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”ことを目指しています。かつて鉄道の駅が街を発展させたように、LUUPのポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。
LUUPのサービスを理解し、ミッションの実現を加速するデータサイエンティストを募集しています。
【具体的にご参加いただきたいプロジェクト】 ＜優先順位「高」＞ 画像や映像処理1：特定の物体を検知してスコアリングする 画像や映像処理2：画像や映像内をセグメンテーションしてラベリングする 画像や映像処理3：画像から特徴を抜き出してスコアリングする
＜その他＞ 優先順位は現時点で上記に比べると低いものの、需給予測のモデル、オペレーションの最適化などのご経験が豊富で、ご興味のある方もお知らせください。
・知的好奇心が強くて技術に感心のある方 ・Luupの事業に感心をお持ちいただける方 ・短期的な視点だけでなく、長期的な展望を持って業務に取り組める方 ・問題を発見し、解決策を提案し、実行までリードできる方 ・スタートアップ経験があると尚良い（責任範囲が広いので上流から下流までやるはず） ・事業会社所属の方
雇用形態 | 業務委託 |
|---|---|
給与・報酬 | 時給 7,000円 ~ 9,000円 |
稼働時間 | 30時間 ~ 40時間（週7.5 ~ 10時間） |
出社頻度 | フルリモート |
＜経験＞ ・機会学習プロダクト 実装経験3年以上
＜スキル＞ ・画像や映像の機械学習実装経験（おおよそ1年ぐらい） ・SQLなどを利用したデータ抽出や加工を行う能力 ・統計学、機械学習、コンピュータサイエンスの知識 ・ビジネス課題を理解し、適切な手法を選択できる能力 ・選んだ手法や得られた結果に対して正しく解釈して適切な説明をする能力 ・他部署と連携してプロジェクトを進めるためのコミュニケーション力
以下のうち一つ以上当てはまる方は、当ポジションとの親和性が高いと思われます。 ・位置情報データを活用したプロジェクトの経験 ・MLOpsやデータ基盤の構築経験 ・モビリティ分野での業務経験 ・機械学習モデルのプロダクションへの実装経験 ・Airflow, dbtなどのオーケストレーションやETLツールの利用経験 ・redash, looker studioなどのBIツールの利用経験 ・GIthubなどを用いたサービス開発経験
スキル名 | 経験年数 | 種別 |
|---|---|---|
| 機械学習 | 3年以上 | 必須 |
COO
当社は、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティのシェアリングサービスを日本各地で展開しています。
街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、ポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。当社サービスを通して、移動におけるさまざまな問題を解決し、新たな街の未来を創造します。
現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋でサービスを展開しており、2024年8月時点で9,000ポート以上を運営しています。
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。
給与・報酬：
時給 1,500円 ~ 3,500円
稼働時間：
120時間 ~ 160時間（週30 ~ 40時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
フルリモート
給与・報酬：
時給 3,000円 ~ 5,000円
稼働時間：
100時間 ~ 160時間（週25 ~ 40時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
フルリモート
給与・報酬：
時給 3,000円 ~ 6,000円
稼働時間：
40時間 ~ 100時間（週10 ~ 25時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
週2-3日出社
給与・報酬：
時給 3,000円 ~ 6,000円
稼働時間：
40時間 ~ 100時間（週10 ~ 25時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
週2-3日出社
給与・報酬：
時給 3,000円 ~ 6,250円
稼働時間：
96時間 ~ 160時間（週24 ~ 40時間）
雇用形態：
業務委託から正社員
出社頻度：
相談の上決定する
開催前
パフォーマンス・チューニングは、Webサービスの成長とともに避けて通れないテーマです。中でも「キャッシュ」は有効な手段の一つですが、設計や運用を誤るとデータ不整合やメンテナンス負荷の増大につながる可能性もあります。 「パフォーマンス・チューニングといえば、まずDBやアプリケーションロジックの改善が語られることが多いが、キャッシュはどのタイミングで検討すべきなのか？」 「実務で触れる機会が少なく、方法論を体系的に理解できていない」 ——こうした悩みの声は、現場のエンジニアから数多く寄せられています。 本イベントでは、『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』にてキャッシュの章を執筆され、ご自身でもキャッシュライブラリを実装されている金子達哉氏をお迎えします。 今回は特別に、Offersの実サービス（ offers.jp/jobs ）を題材とした公開パフォーマンスレビューを実施します。 実際のサービスを見ながら、「キャッシュを使うべき場所・使うべきでない場所」をどのように判断するのか、その検討プロセスを公開でお届けします。 👇ISUCON概要はこちら https://isucon.net/ 👇『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』はこちら https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12846-3
開催終了
昨今の開発現場において、Claude CodeをはじめとするAIコーディングエージェントの利用は急速に普及しています。一方で、進化のスピードが非常に速く、「全ての機能を把握し、実戦レベルで使いこなす」ことに壁を感じているエンジニアの方も少なくありません。 そうした中、Anthropic主催のハッカソンでも活用された「everything-claude-code」リポジトリがSNS上で大きな話題となりました。Claude Codeのベストプラクティスが網羅的にまとめられた注目のリソースですが、一定の前提知識がないと読み解くのが難しい側面もあります。 そこで、本イベントでは、RevenueCat Shipaton 2025に入賞し、Claude Codeの機能検証・解説を精力的に発信されているOikon氏をお迎えし、「everything-claude-code」を題材にClaude Codeの基本機能と実践的な活用法を紐解きます。 前半では、Claude Codeの基本機能を押さえたうえで「everything-claude-code」の全体像について解説します。 後半のディスカッションでは、実際の画面をご覧いただきながら「everything-claude-code」リポジトリを参照し、手元の環境でいくつかのコードを動かすデモを通じて、より具体的な活用法を深ぼっていきます。 Claude Codeを触り始めたばかりの方から、もっと使いこなしたい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。 ↓「everything-claude-code」リポジトリはこちら https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
開催日:
2026年3月17日(火)12:00~13:00
アーカイブ公開中
前回「LT&ディスカッション5ラウンド！うひょさん・よしこさんと改めて考えるReactコンポーネント設計」（ https://offers.connpass.com/event/298939/ ）のイベント開催から約2年が経過し、その間にReactやNext.jsは大きく進化してきました。Server ComponentsやSuspense、新しい非同期処理のAPIの登場などにより、パフォーマンスや表現力は向上した一方で、コンポーネント設計は以前にも増して複雑になりやすい状況になっています。 またAIの登場により、設計部分の重要性は、以前にも増して高まっていると感じており、AIライクとヒューマンライクのどちらに寄せるべきなのかの判断も難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、うひょ氏をお招きし、「今、現場で採用すべきコンポーネント設計のベストプラクティス」を実務経験をもとに解説していただきます。 迷いなく設計判断ができるようになるための指針を、持ち帰れるイベントです。ぜひご参加ください。
開催日:
2026年2月18日(水)19:00~20:00
アーカイブ公開中
「本番で障害が起きたけど、ログの調査に時間がかかる」「パフォーマンスが遅いと言われたけど、どこから調べればいいかわからない」「原因不明のエラーにより、インフラサーバーが正しく立ち上がらず疎通がうまく行かない」——アプリケーション開発をしていると、こうした"インフラ寄りの面倒な作業"に悩まされることはありませんか？ 実は今、AIエージェントを活用すれば、これらの作業を自然言語で依頼するだけで解決できるようになりつつあります。ログの集計やレポート作成、障害の原因特定、パフォーマンスの変化の可視化——特別なクエリを書かなくても、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。 本イベントでは、MIXIの吉井氏とユーザベースの飯野氏をお招きし、ソフトウェアエンジニアがインフラ領域の"面倒な作業"をAIでどこまで減らせるかを語っていただきます。「SREじゃないから関係ない」ではなく、開発者こそ知っておきたいAI×インフラの活用術をお届けします。
開催日:
2026年1月21日(水)19:00~20:15
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アーカイブ公開中
2024年末、Remix 3が発表されました。Reactベースのフレームワークとして知られていたRemixが、「ReactからWeb標準へ」という大きな方向転換を発表しました。 React Router v7としてReactエコシステムに深く統合される道を選んだ一方で、Remix 3はReactから離れ、Web標準をベースとした新しいアーキテクチャへと進化しようとしています。 なぜRemixはこのタイミングでReactを離れる決断をしたのか？Web標準に回帰することで何が変わるのか？そしてAI時代において、このアーキテクチャはどのような優位性を持つのか？ 本イベントでは、Remix 3の詳細な解説記事を執筆されたcoji氏をお招きし、「Reactの当たり前を相対化する」というテーマでLTをいただきます。Remix 3の技術的な変化から思想的な背景まで、深く掘り下げていきます。 👇登壇者の記事を事前にチェック coji氏 Remix 3についての解説記事 https://zenn.dev/coji/articles/remix3-introduction
開催日:
2026年1月14日(水)19:00~20:15
