アルパカログ

プログラミングとマネジメントがメインです。時々エモいのも書きます。

CREとして一緒に働く仲間を募集しています

私のいるミクシィCREでは今、一緒に働いてくれる仲間を募集しています。

このエントリでは募集要項のように形式張らず、CREのミッションと仕事の魅力、チームで大切にしている価値観、どんな人に来てほしいかをご紹介します。

CREのミッション

CRE(Customer Reliability Engineer)はその名の通り、エンジニアリングで顧客信頼を最大化するエンジニアロールです。

しかしCREと一口に言っても、その方針や手段は実に様々です。

私たちミクシィCREは、カスタマーサポート(CS)スタッフの「人に寄り添った対応」をサポートすることで顧客信頼を高めます。つまり、サポートのサポートですね。

そこで私たちが設定したミッションは「CSスタッフが創造性を発揮する手助けをする」です。なぜ、創造性なのでしょうか?

私が一般的な問い合わせ対応(CS対応)に持っているイメージは「事務的」「形式的」といったもので、皆さんの中にも同じイメージをお持ちの方がいるかもしれません。

これは、問い合わせ対応をする側になってみると理由がわかります。一人ひとりに寄り添った対応はとても頭を使うので、つい事務的で形式的な対応で済ませてしまいたいという誘惑に駆られてしまうのです。

創造性を発揮する手助けをするというのは、つまるところ、より少ない負荷で、より良い対応を導きたいということです。

先日開催したイベント(YouTube)の冒頭でもそのようなことを話していますので、興味のある方はご覧になってください。

仕事の魅力

仕事の内容は募集要項にもあるとおり、次の4つが主です。

  • CS向け管理ツールの開発・保守
  • 問い合わせの技術調査
  • CS業務改善のためのシステム開発
  • 不正対策

CS向けシステムのユーザーはCSスタッフです。ユーザーとの距離が近いので、開発の結果「すごく便利になった!」「ありがとう!」といった声がもらえ、モチベーションにつながります。

技術調査では、問い合わせの事象が「なぜ起きたのか」「本当に起きているのか」「再現するのか」といったことを、コードやログを読み解いて調べるため、コードを読む力はもとより「どんなコードが不具合を生みやすいか」という知見が溜まります。

CSの業務改善システムの開発では、新規でシステム構築するケースもあるため、自身で技術選定をすることができます。

CREの将来性についても触れておきます。

CSの現場はマンパワーで頑張っているところが未だ多く、技術で大幅に改善できる領域がたくさん残っています。

例えば下記は、2020年のSaaSの傾向を分析・予測したレポートですが、カスタマーサポートは1位のIT & Securityに次いで2位になっています。

なので、CS×ITは方向性としては間違ってなさそうと個人的には思っています。

私たちが具体的にどんなことに取り組んでいるのかについては、前述のイベントで詳しくご紹介しているので、興味のある方はご覧になってください。

チームで大切にしている価値観

仕事で「何をするか」と同じくらい「誰と働くか」は大事だと思っています。

チームはどんな人の集まりなのか、私たちが大切にしている10個の価値観をご紹介します。

  • 思いやりがある
    • ユーザーに1番近いエンジニアだからこそ、他者への思いやりを大切にしています
  • ユーザー指向
    • 原因の究明よりも、困っているユーザーを助けることを優先します
  • 責任感を持つ
    • 私たちが諦めたら、困っているユーザーはサービスの利用をやめてしまうでしょう
  • 慎重である
    • 不具合や障害の事後対応では、すでに一度失敗しているためミスは許されません
  • チームメイトを信頼する
    • ひとりでミスをしないのは不可能という前提に立ち、チームで取り組みます
  • 向上心がある
    • 学ぶことをやめたらそこで試合終了です
  • 協調性がある
    • お互いに気持ちよく仕事しましょう
  • 建設的に議論できる
    • 良い仕事をするために話し合いを大切にしています
  • 合理的である
    • コストパフォーマンスの良い方法で問題を解決しましょう
  • 論理的である
    • 言うべきこと、伝えるべきことをちゃんと伝えましょう

こんな人に来てほしい

困っている人を助けたい」「そのために技術を使いたい」という考えをお持ちでしたら、CREにとてもマッチしています。

追加で挙げるとするならば、アプリケーション開発ができるだけでなく、新しい技術へ情報感度が高い人はより歓迎です。ビッグデータ分析、機械学習、インフラ、DB、プログラミング言語などなど。

よろしくお願いします。