AppBrew でアルバイトをしている @spinute と申します。
突然ですが、先日リリースされてエンジニア界隈で話題になっていた LAPRAS のサービス、みなさん試してみましたか？
先日そんな LAPRAS でインターンをしている方のブログを目にしたのですが、LAPRAS の組織文化やミッションステートメントを上手に伝えられていてとても素敵だと思いました。
そこで、今日は AppBrew のそれを伝えるべく、仕事や意思決定のすすめ方、組織文化が作られている様子などを私の目線から紹介してみます！
AppBrew にたどり着くまで
まず、私は現在フリーターです。どういうことかというと、2月に前職を退職し、次の就職先を探しながら AppBrew でアルバイトをしています。
転職することは半年以上前に決めていたので、仕事を辞める前に次の仕事を探してもよかったのですが、腰を据えて転職活動をしたく、無職も体験してみたかったので、仕事を辞めてから求職活動をすることにしました。
スタートアップ企業はその定義からして革新的で多様性が大きく、これは裏返すとアタリハズレが激しいということでもあります。 今回の転職ではスタートアップ企業に行くことも考えていますが、ほんの数回の採用面接や説明会で、果たしてそこで働く自分を正しくイメージできるのでしょうか？*1
「思ってた仕事と違う...」「人間関係が辛い...」「本当はあそこの部署に行きたかったのに...」といった就職ガチャ問題の対策としては、就職する前に働いてみるのが有効だと考えています。*2
そのため、私はとりあえず仕事をやめて、アルバイトとして雇ってくれるスタートアップ企業を探すところから転職活動をスタートしました。*3
退職ベストプラクティスや転職活動体験記は、この転職活動が一段落した頃にまた自分のブログに書こうと思っています！
AppBrew で私がやっていること
そうして AppBrew でアルバイトをすることになり、私は LIPS の検索機能改善に取り組んでいます。 LIPS の累計ダウンロード数は先月 300 万を超え、着々と増え続ける商品やクチコミを見つけるため、検索・レコメンド・ランキングなどの重要性が高まっています。
具体的な検索改善施策や検索アーキテクチャは、ボリュームも大きくなりそうなので、成果が溜まった頃にまた別の記事として紹介するつもりです。
そのためここでは、参考にしている資料をいくつか紹介するにとどめておきます。
- クラシルの検索改善記事は先行事例として、めちゃめちゃめちゃめちゃ役に立ちました
- ランク学習 Advent Calendarには、機械学習を使った検索結果の決め方に関する連載で、弊社でも検証し、導入してみたいと思っています
- Information Retrievalは学生の時に読んだ情報検索のスタンダードな教科書です
- Introduction to Algorithmic Marketingは、検索の理論を実システムにどう組み込むかという観点で書かれた実用的な本です
仕事の方法論
AppBrew における開発のすすめ方は、先日の記事でも紹介されていますが、一言でいうとちゃんとデータを見て意思決定をしています。
AppBrew のエンジニアは以下のサイクルで仕事を進めます。
- 問題を分析して仮説を立てる
- 改善案を出し、そのインパクトを見積もり、重要なものを実装する
- 効果を検証し、報告・共有する
データに基づいて開発を進める利点は、各々が独立して、客観的な意思決定を精度高く行えることです。
エンジニアリングチームをスケールさせるには、作業の依存や同期を小さくしなければなりません。*4 AppBrew では週次ミーティングでの報告以外に同期的な仕事はなく、その結果として働く時間・場所についての制約がありません。 自走力がありセルフマネジメントできる人を揃えることで、このようなチームビルディングに成功しているように感じました。*5
AppBrew に入ったあとの印象
AppBrew の組織文化は社内で継続的・意識的に育てられ続けているものです。 社内の Slack や Qiita にある記録は、（アルバイトの私であっても）基本的にはすべて見ることができます。*6
採用の際にもカルチャーマッチを重視していて、カルチャーには一家言ある人々がカルチャーにカルチャーを重ねた最強のカルチャーが実践されている様子を日々目の当たりにしています。
社長の意思決定速度がヤバかった事例
ここでひとつ、社長の意思決定速度がヤバかった話を紹介します。*7
先日社長と 1 on 1 をしたときに「Indeed の新卒給スゴいですよねー」という話をしました。
弊社、20年卒のソフトウェアエンジニア新卒採用の年俸1000万らしい。データサイエンティストは1150万。新卒の給料としては結構高い方だと思うのでぜひ〜 https://t.co/Src6im6Iy5
— Taikai Takeda (@bigsea_t) 2019年2月28日
すると、2時間後にはエンジニア全員の給与が1割増えていました。なにを言っているのかよくわからないと思いますが、2時間後にはエンジニア全員の給与が1割増えていました。
AppBrew では全社員の給料を公開しています。また、定期的に360度評価を実施し、業績やパフォーマンスに応じて給料を調整しています。最近ソフトウェアエンジニアの給与相場が上がっているのに対して、社内での給与調整が追いついていないのではないか、という意見が前回の評価の際に多く出ていたそうです。AppBrew が求める人材のレベルやスキルセットを考えると、競争力を高めるためには給与を上げるべきであり、また、大きな価値を生み出せるプロダクトを作る覚悟を社員に持たせる意図もあって、給与アップに踏み切ったそうです。
1 on 1 をきっかけに、これらの議論をまとめ、財務責任者やエンジニアチームに相談し、全体に共有し、fix するまでが2時間で実際に起きたことです。ちなみに、今回の調整分は賞与として支給される*8そうで、スピード感があるだけでなく細かい配慮も抜かりないです。
意思決定に承認がいらない
そもそも社長は意思決定が早い*9人なのですが、AppBrew という組織そのものが、意思決定を迅速に行えるよう設計されています。
性善説に基づいて全員に大きな裁量が与えられており、社内の情報をとにかくオープンにすることで、スピード感を持ちながらも精度の高い意思決定を各々が行えるようになっています。*10
一般的な会社だと、意思決定は「偉い人」がするものだと思います。 しかし AppBrew では承認プロセスを極力排して、各々が意思決定をしています。 意思決定に必要な情報を公開*11し、社員が互いを信頼し、さらに行動指針として承認なしでの意思決定を推奨することで、このようなドラスティックな組織文化を実現できているのだと思います。
例えば「これ買っていいですか？」->「そのくらい相談しないで買ってください」というやり取りを何度か Slack 上で実際に見かけています。
成果で評価して、やり方を管理しない
社内にはいろいろな人がいますが、（成果を出せる範囲で）働く場所や時間は各々に委ねられています。これもまた、社員が互いを信頼し、管理コストをかけないことで、チームとしてのパフォーマンスを高める AppBrew の素敵な組織文化だと思っています。
例えば、カフェで仕事をしている人もいれば、講義・研究室とオフィスを行ったり来たりしている人*12、夕方ごろ出社してくる人、土曜日に「今日は仕事しに来たんじゃねえんだよなー」と言いながら現れて Amazon から届いた東方を開封し、プレイして帰っていく人などがいます。
ここで紹介した会社の文化や行動指針はほんの一部で、実はまだまだ色々あるのですが、近い内に社長が発信していく気配を感じているので、現場からの中継は一旦ここまでにしておきます。
AppBrew で働く魅力
LIPS はコスメに特化した SNS です。そのため、LIPS で扱うデータは教科書的なもの*13と比べると、様々な癖があります。例えば、口語表現が多く、感情はしばしば絵文字で表現され、ユーザは構造的な文書を書きません。
これはある意味では困難なわけですが、それと同時に技術者としては面白さ・やりがいを感じるところでもあります。馴染みの薄かった分野・文化を、科学的なアプローチで理解し、ときには社内にいるコスメオタクにヒントを貰いながらアプリを作れることが、この会社でエンジニアリングをやる面白さだと思っています。
私は主に検索機能まわりを改善していて、最近は bosyu の募集から自然言語処理が得意な人が続々と入ってきていて、出来ることが広がりそうでワクワクしています。
まとめ
この記事では私の具体的な話を通して、AppBrew の魅力や文化を紹介しました。
繰り返しになりますが、AppBrew の組織文化は今も社内で育てられ続けているものです。 より良いものを目指して今も社内でしばしば議論を重ね、試行錯誤している様子が Slack にドバドバ流れています。
特に、社長は AppBrew の羅針盤として強いカリスマ性と「哲学」を持っているので、お話を聞きに来るだけでもきっと面白いと思います！お待ちしております！
*1:スタートアップ企業の面接では取締役と話すことが多いです。彼らは基本的に投資家から出資を受けて会社を作っており、会社の魅力を説明することにおいてはプロフェッショナルです。僕みたいな素人は一瞬で騙されてしまうかもしれません。
*2:前職にも3年間の学生アルバイトを経て入社しました。
*3:会社側から見ても採用リスク・離職リスクを下げられるので、アルバイト期間を挟むメリットがあるはずです。このように説明すれば融通を効かせてくれる、柔軟な会社で働きたいな、というキモチもありました。
*4:たぶん。並列計算からの類推です。
*5:僕はまだ日も理解も浅く、しばしば他の人に助けてもらってますが...。
*6:入って1ヶ月の僕が仕事の方法論とか偉そうに書いているのも資料をチラ見しながら書いてるからです。文書化は正義。
*7:ヤバすぎてボキャブラリがなくなりましたが、ヤバいです。
*8:給与を下げるのは難しいのに対して、賞与を下げるのは難しくない。意思決定を可逆することで「とりあえずやってみる」ことができる。
*9:ご飯を頼むのも早い
*10:そのような行動指針が文書化され、公開されています。
*11:給料から主要KPI、受注状況までなんでも公開されています
*12:AppBrew は東大発のスタートアップで、東大から歩いて通えます
*13:例えば Twitter や Wikipedia のデータ
