AIがスキルや志向、周囲からの評価を可視化する「エンジニア向け転職サービス」が事前登録受付を開始

Rebaseはエンジニアに特化した包括的マッチングプラットフォームを提供するサービス。昨今のエンジニア採用サービスではエンジニアリング知識が豊富にあるとは言えない人材エージェントがエンジニアと面談し、複数から数十社の企業をレコメンドする形でエンジニアの工数が大幅にかかってしまうモデルや、github/Qiita/Twitter等のソーシャルデータから技術スキルメインの定量データのみを抽出し、一元化。それを採用担当者が直接見つけスカウトしに行くモデル等があった。

それらのサービスではエンジニア採用の面談の齟齬や会話内容の齟齬等の摩擦が多く存在し、工数を大きく生じさせてしまう課題があったという。それらの『摩擦』や『負荷』をスカウトから採用まで全ての工程をオンラインで完結させることによって極限までなくし、定量データに加え個性分析することによってカルチャーフィットや入社後の定性的ミスマッチをなくすことを可能としたサービスとのことだ。

・転職者の現状
昨今のエンジニア向け転職サービス市場は情報過多状態になっている。転職サービスに登録すると途端に大量のメールが届き、翌日または当日に転職サービスの担当者から転職状況の確認や面談の勧誘など絶え間なく電話がかかってきて、一度登録してしまったら沼のように抜けられないのが現状だという。このようにエンジニア転職サービス市場では『情報過多→ストレス供給源』というマイナスフローが出来上がっているとのことだ。

・採用企業の現状
多種多様なエージェントサービスを利用した結果、自社に適正しているとは言えない人材を提案されることが多いのが現状だ。母集団形成のためにエージェントサービスと契約したにも関わらず、スカウト返信率の低迷やミスマッチ増加が原因となり、工数が増加し採用担当者の負荷が大きくなるという問題も発生している。その他スコアリングサービスやスカウトサービスにおいて、スコアの見方が分からず、ポテンシャルが読めなく自社に適した人材があまり明確ではないという。

膨大なデータから選定するモデルだと逆に誰が自社に適しているのかという選定が難しくなる傾向が発生。また、エンジニアとの『カジュアル面談』の設計においても定義の相違によりエンジニアに避けられやすくなっているのが現状とのことだ。

このように多方面において発生している多くのミスマッチが課題となっている。『Rebase』はその双方のミスマッチから発生する課題を『定量データ×定性データ×口コミ』の3軸で解決していくサービスだ。

Rebaseの由来は「git rebase」というgitコマンドからきている。ブランチ（散漫しているgithubやQiita等のアウトプット・ドキュメント）をrebaseする(『Rebase』に統合する)という意味からきている。Rebaseを使うことで、定量化できるデータだけではなく定性データをスコアリングし、一元的に表示して可視化する。それにより、面談を必要としたことを直感的にマッチングが一目でわかるようになる。また、自身の開発環境や求める定性データ、口コミデータを入れることで、転職希望者には最適な企業をレコメンドする。