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【機械学習エンジニア】デジタルマーケティングにおける広告配信の最適化や効率化を最大化する機械学習エンジニアを募集！
採用企業案件
株式会社Macbee Planet
-
- 資本金2,635百万円
- 会社規模101-500人
- コンサルティング
- リサーチ
- インターネットサービス
- デジタルマーケティング
- ソフトウエア
- 広告・PR
| 部署・役職名 | 【機械学習エンジニア】デジタルマーケティングにおける広告配信の最適化や効率化を最大化する機械学習エンジニアを募集！ |
|---|---|
| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
機械学習エンジニアとしてデジタルマーケティングにおける配信最適化や配信効率化を最大化できるようにコミットしていただきたいです。 3DCG技術を広告に応用した広告プラットフォーム3DADではCVR予測の精度改善や配信予算の自動配分などが直近の課題として取り組んでいます。今後は、これらの精度改善を通した配信最適化のみならず、素早く仮説検証のサイクルを回せるようにするためのABテスト基盤の改善や入札戦略の自動化などにも取り組んでいきたいと考えています。 プロダクトのみならず、ビジネスサイドが行っている広告運用でもより効率的な運用ができないか取り組んでいます。 直近ではLLMを用いたクリエイティブの自動生成やターゲティングの最適化の検証を行っています。社内の検証から小さくはじめゆくゆくはプロダクト化まで進めていけないかとスピード感持って推進しています。 ビジネスサイドの運用担当者やプロダクトオーナーに対して、課題の改善策やロジックの最適化に影響を与えそうな提案と実行を積極的に推進していただきたいです。 機械学習モデルの精度改善以外にもProduction環境にリリースされるまでのMLOpsパイプラインでやりきれていないことがあります。ご興味次第ではそちらにも積極的に取り組んでいただきたいと考えております。 - Factorization Machineで実装されている入札価格予測モデルの精度向上もしくは最適なアルゴリズムによる置き換え - 膨大な広告配信データから有効な特徴量を抽出し、機械学習モデルへの反映 - 入札戦略や予算配分を自動化するための機械学習モデルの精度改善 - ABテストなど実験計画、管理の型化 - 最新の論文や技術などの調査、検証 - LLM周りの技術動向の調査や検証 - LLMを既存の業務に活かすことができないかの検証 新しい技術や最新の論文などは積極的に活用しています。現メンバーも業務時間内に調査や検証などを行っており、積極的にキャッチアップしプロダクトに生かせないか模索を繰り返しております。 【開発環境】 ⾔語, フレームワーク：Python, TensorFlowなど インフラ：GCP(VertexAI, GKEなど) ミドルウェア : Tensorflow Serving データ基盤：BigQuery, dbt, Looker Studio バージョン管理：GitHub CI/CD：Github Actions, ArgoCD チャットツール：Slack 監視ツール：Sentry, Prometheus, Grafana 開発管理：Zenhub ドキュメント：Notion |
| 労働条件 |
【勤務地】 東京都渋谷区 月, 金 : 出社（渋谷オフィス） 火, 水, 木 : リモートワーク（Gatherを常時接続して就業しています） 【勤務時間】 11:00～20:00 【休日休暇】 ・完全週休2日制（土日・祝） ・有給休暇 ・慶弔休暇 ・GW休暇 ・夏季休暇 ・年末年始休暇 【各種保険】 ・健康保険(関東ITソフトウェア健康保険組合) ・厚生年金保険 ・雇用保険 ・労災保険 【試⽤期間】 あり（3ヶ月） 【待遇】 月給制 給与改定：年2回（5月・11月） ※⽉45時間分の固定残業代を含む 【諸手当/福利厚生】 ・出産・育児休業制度 ・介護休業制度 ・定期健康診断 ・通勤手当 ・住宅手当（一部対象） ・子ども手当 ・退職金制度 ・持株会 ・スクール補助 ・書籍購入補助 ・各種ワクチン接種（希望制） ・各種イベント ・個人クラウド利用補助 ・個人LLMサービス利用補助 ・オンコール手当 ・スポーツジム月額補助 ・ピアボーナス |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 - プロダクション環境において機械学習のモデル開発およびその精度向上させた経験のある方- 機械学習モデルを開発するにあたって必要な数理モデルなどの知識を有している方 - 機械学習のモデル開発のみならず、MLOpsをはじめとした運用基盤に精通している方もしくは、その領域に興味を持って取り組むことができる方 【歓迎（WANT）】 - MLOps基盤の構築や運用を行い、継続的に学習サイクルの改善を行ってきたご経験- デジタルマーケティング領域で機械学習エンジニアとして機械学習モデルの精度改善などを行ってきたご経験 - 因果推論やMMMを用いてビジネス的な価値を創出したご経験 - 機械学習にとどまらず、プロダクト全体を見ながらインパクトのある取り組みを進めていきたいと考えている方 - ⾃ら課題を発⾒し、解決策を考え動きたいと思っている⽅ - スタートアップのスピード感や変化を楽しめる⽅ - 新しい技術/サービスやエンジニアリングが好きで、意欲的にキャッチアップしていきたい⽅ |
| アピールポイント | 自社サービス・製品あり ベンチャー企業 女性管理職実績あり 20代管理職実績あり 年間休日120日以上 上場企業 産休・育休取得実績あり 完全土日休み 新規事業 月平均残業時間20時間以内 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2023/11/28 |
| 求人番号 | 2876375 |
採用企業情報
- 株式会社Macbee Planet
-
- 資本金2,635百万円
- 会社規模101-500人
- コンサルティング
- リサーチ
- インターネットサービス
- デジタルマーケティング
- ソフトウエア
- 広告・PR
-
会社概要
当社は2015年に設立したデジタル広告業界のベンチャー企業です。設立以来平均50%を超える成長を遂げ、2020年にはグロース市場に、2024年にはプライム市場に上場しています。
当社は創業時から、固定報酬、かつ、顧客（または認知）獲得だけを対象とする従来型の広告業界の仕組みはクライアントファーストになっていないと考え、ライフタイムバリューに沿った成果報酬型のデジタル広告に力を入れてきたことでクライアントから評価されてきました。
上場後はM&Aに力を入れ、2023年にはアフィリエイト広告専業の上場企業という観点で切磋琢磨していたネットマーケティング社を買収。現在は当社をホールディングスカンパニーとして、従来の当社事業会社機能を移管したMAVEL社と、ネットマーケティング社を改称したAllAds社という2つの事業会社が紐づく体制となりました。
そして今般のプライム上場を機に、新たなテーマとして、「すべてのマーケティングを成果報酬に」を制定しました。
デジタル広告にとどまらず広告業界全体に当社の価値観を訴求し、成果報酬型広告市場そのものの拡大をリードし、グループ中期経営計画の達成を目指します。
そのために、当社のベースである営業戦略の実行力強化、非連続成長のアクセルとなるM&Aの強化、代理店としては珍しい開発組織の更なる拡充を目指し、人材採用や組織力の強化に注力していきます。
【設立】2015年8月25日
【代表者】千葉 知裕
【資本金】26億3,587万9,430円（2024年4月末現在）
【従業員数】グループ全体 159名（2024年4月末現在）
【本社所在地】東京都渋谷区渋谷3-11-11 IVYイーストビル4F,5F
【その他事業所】京都、福岡
【事業内容】
LTVマーケティング事業
【グループ会社】
株式会社MAVEL
株式会社All Ads
株式会社Macbee X
株式会社Macbeev
株式会社Smash
株式会社PRクラウドテック
株式会社AIVIA
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