株式会社eヘルスケア - 【医療×IT×自社開発】月間利用者数のべ700万~1000万人!日本医療の課題を解決!ヘルステックベンチャー(ハイブリッド勤務/フレックス/11期連続増収)
日本最大級の医療機関検索サイトで、患者が必要とする医療情報を提供します。詳しい医療機関情報や予約機能、専門医情報を提供する革新的なプラットフォームです。
弊社サービスの「病院なび」は現在、掲載情報の充実するため、様々な外部ソースから情報の取り込みを行なっています。今後も外部ソースが増えていくこと見据え、抜本的に仕組みを見直すことで可用性を向上させ、信頼性、拡張性を担保する取り組みを推進しており、その部分を主に担っていただける方を募集しています。 ■ 現在取り組んでいる開発チームのミッション 「病院なび」をメディアサービスから診療体験のプラットフォームに進化させることをミッションとして取り組んでおり、他のサービスと連携しやすい状態にすることが必要であると考えています。病院なびは長期間運営しているサービスでレガシーな部分が数多く存在します。抜本的にデータ構造やDB設計を見直し、整理することが必須となっています。 ■ 具体的にお願いしたいこと 「病院なび」に関するデータ運用に幅広く関わっていただきたく考えております。直近では医院DBの管理に携わっていただきます。現状、いくつかの外部ソースを定期的に取り込む運用をしており、改善実装を行なっていただければと考えています。運用作業を行なっていただきながら既存システムを把握していただき、DBスキーマやデータモデリングの改善を行なっていただき、それに伴う実装の変更を担当いただく予定です。その後、社内全体のプロダクト全体のDB管理や、ご希望に応じてパフォーマンス改善、AWS管理、データ分析支援といったことに挑戦いただけたらと考えております。長年サービスを継続してきたことから、課題が多くあるのが現状であり、様々なことに積極的に挑戦いただくことができます。 ■ やりがい ・「病院なび」は月間のべ700万~1000万人の利用者を超える大規模なサービスです。初期開発では得られない、貴重な経験を積むことができます。 ・技術選定に対する裁量が大きく、利用する技術については開発チームで決定することが可能です。 ・自社のサービスであるため、実装者であっても要件定義に関わることができます。自分で考え、サービスの成長に貢献することができます。 ・利用者が多く、どんな方でも使いやすいサービスであるため、身近な人から理解されることが多く、やりがいを感じられます。 ■ 体制 病院なびの開発体制は、企画チームと開発チームに分かれています。企画チームは、企画や要件定義を実施し、その内容に基づいて開発チームが実装や自動テストを行います。その後、ステージング環境での動作確認後にリリースする流れで開発を進めています。 企画・要件定義については、主に企画チームが担当していますが、開発チームからの提案も日常的に行い、反映された形で業務を進めています。少人数の開発体制ですので、常に企画と開発者で意思疎通を図りながら実装を進めていくことができます。 開発上のやり取りは、GitHubやSlack、PivotalTracker(課題管理システム)をメインに利用し、必要に応じてハドルミーティングを実施しています。開発チーム内では、毎日の朝会を実施しており、企画チームと開発チームでは週1度の定例会を行っています。 立場関係なく自分の意見を言える環境が整っているため、やる気のある人材には多くの活躍の場が用意されています。 ※ 医療は比較的保守的で安定した業界ですが、それゆえ弊社のような小さな会社の新しい取り組みが大きなプレゼンスを持つことができる業界です。 ■ その他関連技術 フロントエンド: CSS, HTML, Next.js React, TypeScript(一部JavaScript), GraphQL バックエンド: Ruby On Rails インフラ: AWS, RDS(PostgreSQL), OpenSearch, Redis OS: AmazonLinux2 Webサーバ: Nginx ソース管理: GitHub コミュニケーション: Slack ドキュメンテーション: GitHubWikiなど タスク管理: PivotalTracker ※ ご希望に応じてWindowsまたはMacをご提供します。 モデル、スペックに関しても、業務に必要であれば、相談の上ご希望の物をご用意いたします。
募集背景
事業拡大に伴う体制強化のための採用募集となります。 弊社の「病院なび」は、2009年に初リリースしてから14年の月日が経ち、現在では1000万PVを超える成長を遂げています。その過程で、2014年には東邦グループの一員(2022年には連結決算子会社)となりました。 現在、病院なびでは様々な外部ソースから情報を取り込むことで掲載情報の充実化を図っており、そのためにはDBの設計やデータモデルの抜本的な見直しが必要です。このため、データ管理と運用に長けた方を必要としており、お力添えいただける方を募集しています。
配属部署
メディア&サービス部の開発チームへの配属となります。現在フロント4名、バックエンド3名、計7名で開発業務を担当しています。入社後は、バックエンドチームへ配属となります。 開発チームでは、フラットにディスカッションする空気を醸成しており、役職関係なく会議においても様々な意見が飛び交います。
概要
国内最大級の病院検索サイト『病院なび』を運営する株式会社eヘルスケア。 グループ会社である東邦薬品株式会社と連携し、全国各地の医療機関に足を運んで詳しい情報や写真を収集することで、数ある病院検索サイトの中でも圧倒的な情報量を誇っています。医療機関のホームページ制作も手掛け、医療機関と患者とのベストなマッチングを実現することを目指しています。 『病院なび』では、医療コラムやQ&A等のコンテンツも充実しており、これまでに蓄積された情報が、大きな財産となっています。将来的には蓄積された情報をAIの力でインタラクティブに活用し、サイト上でバーチャルな医療相談ができるサービスも展開したいと考えます。 同社では、企画、仕様の決定からプログラミングまで一貫して任せるスタイルが、エンジニアの意欲を引き出し、高い定着率に繋がっています。『病院なび』の機能を充実させ、新たな事業を推進するために、意欲的な人材を求めています。
この仕事で得られるもの
【主に】 ■ 1000万PV/月を超えるウェブサービスのデータ管理運用経験 ■ データ構造の設計やデータ分析業務の経験 ■ プログラミングを活用したデータ管理及び分析の経験 ■ AIを用いたデータ分析の経験 ■ 医療業界に深いつながりのある開発経験(医薬品物流グループの一員として) ■ 病院クリニックに関する業界知識
勤務地
【勤務地詳細】 自宅 or オフィス(東京都千代田区紀尾井町3-8 第二紀尾井町ビル1F) 【アクセス】 ■麹町 有楽町線 ■永田町・赤坂見附 半蔵門線/南北線/銀座線/丸の内線 ■四ツ谷 JR/丸の内線/南北線
待遇・福利厚生
【勤務体系】 ■フレックスタイム制 - コアタイム:11:00~16:00 - 1日当たりの標準労働時間8h ■ハイブリット勤務(フルリモート可) ※会社が出社を命じた場合はご出社いただきます 【諸手当】 ■交通費全額支給 ■在宅勤務手当支給 5,000/月 【福利厚生】 ■健康保険(関東ITソフトウェア健康保険組合) ■慶弔見舞金規定 ■東邦共済会 (各種給付金、障害・遺族給付、レクレーション補助金、貸付金、保養施設利用等) ■短時間正社員制度 ■外部研修・書籍代・資格取得に関する費用補助 ■10年・20年勤務者表彰 ■社内自動販売機無料
休日・休暇
完全週休2日制(土日祝) 夏季休暇(5日)、年末年始休暇、年次有給休暇(入社3ヵ月で付与) 出産・育児休暇、配偶者出産・育児特別休暇(男性社員対象) 結婚休暇、慶弔休暇、生理休暇
入社後の成長サポート
「学びたい意欲を大切に」エンジニアの技術習得に向けた研修やカンファレンスの参加を後押しする風土が根づいています。書籍購入、社外研修はもちろん、海外で開催されるカンファレンスへ度々参加している社員もおり、渡航費や滞在費も会社が100%負担。研修に惜しみなく投資しています。(会社の承認は必要) 今後も機会・希望に合わせてITイベントに参加できる場をご用意します。
社員が参加した海外のITイベント
・AI & Big Data Expo North America 期間: 2023/5/17 - 2023/5/18 場所: SantaClara Convention Center, San Jose, CA, USA (その他) ・Apple WWDC ・HIMSS APAC Health Conference & Exhibition
開発チームメンバー
チームメンバーの多くはプログラミングが大好きで、日頃から学ぶことを大切にしています。 簡単なプロフィールをご紹介します。 ・メンバーAさん 50代前半 滋賀県在住 「病院なび」立ち上げメンバー 非常に面倒見がよくメンバーからの信頼が厚い ・メンバーBさん 30代後半 コンピュータサイエンス修士を取得後、ベンチャー、SES、コンサルファームなどIT業界の様々な業態での実務を経験。現在はRubistとしてバックエンド開発に携わるかたわら採用活動にもコミットしている。器用貧乏 ・メンバーCさん 30代前半 未経験からバックエンドエンジニアへ転職 現在はデータエンジニアとしてデータサイエンスを活用した業務やLLMを活用した機械学習分野に取り組んでいる
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