機械学習エンジニア

我々のDSPでは、月間270億インプレッション（2022/8実績）が発生します。これらの広告配信は機械学習を使い10msと短い間に自動的に入札価格などの意思決定を行っています。機械学習エンジニアには低レイテンシーな環境下で効果を発揮するモデルの構築とプロダクトへの実装が求められます。 機械学習エンジニアは、次のような仕事により広告効果を高めます。 ・配信ログ・ユーザー属性からCPC・CPAなどのKPIをもとに広告表示価格の決定 ・クリック率や勝率が低いリクエストを見分け、無駄なレスポンスの削減 ・ユーザー属性から最適なクリエイティブの選択 広告プラットフォーム開発における挑戦には以下のようなものが挙げられます。 ▼時系列データを用いた早い学習サイクル ・大量の広告配信に関わるログをもとに、モデルの更新サイクルは1時間程度 ・広告配信は不均衡なデータセットが多く、モデルの評価は慎重になる必要がある ▼リアルタイムな予測 ・DSPでは50ms程度で全ての処理が完結 ・推論に使える時間は10ms程度 ▼論文サーベイ等の技術調査と提案 ・オンライン広告の分野では多くの手法が検討され日々技術が進歩する ・収集したデータを最大限生かす手法を探し出し、提案する能力が求められる

変更範囲については、面談時に詳細をお伝えします。

・統計モデリングや機械学習を用いて、仮説構築・モデル構築・効果検証までの一連の実務経験を2年以上 ・時系列データに対する課題解決の経験 ┗デジタル広告、モニタリングの異常検知など

600万円〜1,000万円（給与形態：年俸制）

賞与：1回 昇給：2回

・AI・機械学習エンジニア

本ポジションは、株式会社CARTA HOLDINGSで雇用、株式会社CARTA MARKETING FIRMへ出向となります。 【働く環境】 これらの働き方を支えるチーム体制として次のような仕組みがあります。 ▼専門性を生かすためのデータサイエンス環境 Snowflakeをベースとしたデータ基盤をデータ基盤チームが開発・運用しています。データ基盤チームは、配信ログなどのデータについてデータ品質を担保してくれます。プロダクトチームのエンジニアはdbtを使用して簡単に分析・学習用のデータを抽出する環境が整っています。データ基盤チームはデータサイエンス人材がその専門性を最大限に活かすサポートをします。 データ基盤については、以下に詳しくまとめているので、興味あれば御覧ください。 ・Snowflakeの力を引き出すためのdbtを活用したデータ基盤開発の全貌 ・Snowflakeと共に過ごした一年間。その進化過程と未来へのVision ▼ソフトウェアエンジニアとのコラボレーションが密である MLパイプラインやA/Bテスト基盤など構築や運用はデータサイエンスの価値を出す上で重要になります。ソフトウェアエンジニアと協力することで素早くデータの価値を届けます。

Kotlin、Python

AWS

Terraform

GitHub、Slack

正社員

あり（3ヶ月）

フレックスタイム制

標準労働時間　8時間（スーパーフレックス制度を導入） ※始業時刻及び終業時刻については社員の自主的決定に委ねるが、自主的決定に委ねる時間帯は、午前6時から午後10時までの間とする。

月45時間

〒105-5536 東京都港区虎ノ門2-6-1虎ノ門ヒルズ　ステーションタワー36~38階

変更範囲については、面談時に詳細をお伝えします。

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

関東ITソフトウェア健康保険組合

歯科検診、提携保養施設・スポーツ施設利用制度、受動喫煙防止措置

・歯科検診（全年齢対象）、脳ドック（40歳以上対象※健保補助あり） ・会員制リゾートホテル「エクシブ」 ・関東ITS保養施設

企業型確定拠出年金

・選択制確定拠出年金制度

土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇

・ボーナス休暇 ・失効年次有給積立休暇

・ベビーシッター割引

残業手当、通勤手当