株式会社スリーシェイク

【「企業経営のインフラを支えるプラットフォーム」として、あらゆる企業課題をワンストップで解決】
サービス開発する上での労苦を無くすためにクラウド、セキュリティ、データ連携、HR領域で4サービスを提供。

・SRE伴走型コンサルティングサービス：Sreake
企業のSRE内製化をゴールとしてGoogle社の提唱するSREの考え方に基づき、クラウドネイティブな技術導入、開発/運用プロセスの支援をしています。
・クラウド型データ加工・連携プラットフォーム：Reckoner
デジタル化に伴うデータ活用、業務自動化ニーズに向けて、データ活用/業務最適化の課題を非エンジニアでも使いこなせるノーコード基盤で解決します。
・ITフリーランスエンジニアの人材紹介エージェント：Relance
エンジニア目線で案件や人材を分析することでミスマッチを防ぎ、双方にとって最適なマッチングとなるよう支援しています。
・簡単操作で高性能なセキュリティチェックが実現できるプラットフォーム：Securify
WebサイトやAPIの脆弱性診断を内製化可能なクラウドサービスSecurify Scanと、最高レベルのセキュリティサービスを国内に提供するSecurify Bugtyの2つのサービスを提供。

【日本を代表するプラットフォームの開発目指す、テクノロジーカンパニー】
株式会社スリーシェイクは、代表をはじめ、SREコンサルティングやデータ活用基盤など、ITインフラ領域の技術力に強みをもつメンバーを中心に構成されたテックカンパニーです。現在、事業拡大に向けて、組織拡大中。
■ 社会の根幹となるようなサービスを出し続ける
私達スリーシェイクの社名の由来はネットワーク接続技術の基本である「3-way handshaking」。
インターネットの根幹を支えるこの技術のように、社会の根幹となるイノベーティブなプロダクトを連続的に生み出し、世界の進歩を加速させていきたい。
そんな想いで、事業やサービスの開発・改善に取り組んでいます。
■世の中になくてはならない企業になることを目指して
私たちは毎年2ケタ以上の成長を遂げていますが、現状に満足してはいません。
私たちの生活に欠かせない、社会の根幹となる新たなプロダクトを生み出すべく、日々構想しています。
世の中になくてはならない企業となるために、コツコツと成果を積み上げながらも、全力で挑戦していきます。
■Googleテックパートナーに認定！／参入障壁の高い、高度なインフラ技術が強み
スリーシェイクは技術的に難しいインフラ技術のテンプレート化を実現したことにより、お客様ごとにカスタマイズを必要としない、汎用性の高いプロダクトを生み出すことに成功しています。
また、客先で必要となるミドルウェアやデータベースも社内で一から十まで内製することで、導入までのリードタイムを短縮し、低コストで柔軟なクラウド環境構築を叶えています。その結果、Reckonerが日本で3番目となるGoogle社のテックパートナーに認定され、Googleからの販売支援も受けています。
某大手企業の大規模なFintechプロジェクトにもアサインされ、スリーシェイクは日本の金融基盤の根幹を支える会社になっていきます。

同社はSRE領域で国内トップクラスの実績を残してきました。
また直近、データ基盤(DWH、パイプライン、カタログ基盤)の構築・改善、いわゆるデータエンジニアの領域を主体としたDBREチームが立ち上がり活躍の場を広げてきました。
更に現在、Google Cloud Gemini / VertexAI、AI Plattformを用いた生成AI導入支援、機械学習支援が急増していることもあり、新たに経験豊富な機械学習エンジニアを募集しています。

【具体的には】
・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発
・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築
・機械学習モデルの設計・実装・精度モニタリングの仕組み構築
・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装
・論文やKaggleの上位解法、技術ブログなどからの情報収集と実装

【本ポジションの魅力】
・顧客の成長・ビジネス拡大に真に寄与できる
・スリーシェイクのサービスはクライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに展開しているのが特徴
・クライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに開発・運用を支援
・内製化の推進を通じて、クライアントの競争力強化に貢献
・SREのエキスパートから、クラウドネイティブ構成について学べるSREを中心とした先端ITの知見を得られる環境
・エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気

・機械学習/深層学習に関する開発または研究の経験
・機械学習/深層学習のツールまたはライブラリの使用経験
・Pythonなどでの実装経験

【歓迎】
・コンピュータサイエンス、コンピュータエンジニアリング、物理学、数学などの関連分野で修士号以上の学位
・画像認識や自然言語処理などのDeep Learning分野における実装経験
・強化学習の実装経験
・GPGPUプログラミングの経験
・MLOpsの経験
・英語でのコミュニケーション能力