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部署・役職名 | 【機械学習エンジニア】データから新たな価値を創造し、クライアントの事業を進化させる |
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仕事内容 |
募集背景 データサイエンス人材が以下のような仕組みを一手に引き受け、分析やモデル開発へ集中できないという課題をよく耳にします。 データパイプライン開発 MLパイプライン開発 プロダクトへの組み込み 我々もデータサイエンス人材がデータで価値を生む環境づくりと向き合ってきました。そこで、データパイプラインを選任するチームを作ることでデータ分析やモデル開発に集中するためのベースラインを整えました。この取り組みによって、データサイエンス人材がデータに集中する基盤ができました。 しかし、データサイエンスチームがプロダクトチームから離れていることで、ドメイン理解やプロダクトへの組込みにおいてコミュニケーションコストが増大する課題が残っています。この課題を解決するためにデータサイエンスチームがプロダクトチームに所属し、ソフトウェアエンジニアとコラボレーションを強める体制を作りました。DSPプロダクトチームでは、機械学習を使ってデータで新しい価値を生むエンジニアリングチームを目指します。 業務内容 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 |
労働条件 |
■想定年収 表記の通り 前職の給与及び、能力・経験を考慮の上決定いたします。 業績により決算賞与別途支給の可能性あり ■昇給昇格評価:半年ごとに評価 ■通勤手当: 会社規定に基づき支給、月額5万円まで ※固定残業代については別欄明記 ■勤務地 東京都渋谷区または港区・中央区 ■勤務時間 ・標準労働時間 8時間(スーパーフレックス制度を導入) ※9:30~18:30の間を目安に勤務する社員が多いです ・休憩時間 60分 ・所定時間外労働 有 ※フレックスタイム制が適用される為、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ものとする。ただし、始業時刻及び終業時刻につき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。 ■固定残業代 ・所定外労働45時間および深夜労働15時間相当(92,727円~160,364円)を給与に含み支給 ・上記を超えた分の超過勤務時間割増賃金は別途支給します。 休日・休暇 ■休日休暇 完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始、年次有給休暇、慶弔休暇、ボーナス休暇、失効年次有給積立休暇 ■福利厚生 ・保険(団体割引 任意保険) ・歯科検診、脳ドック(30歳以上対象) ・ベビーシッター割引 ・不動産賃貸・購入割引 ・英会話学校割引 ・契約施設利用可能 ・選択制確定拠出年金制度 ・食事補助制度 ・キャリア開発プログラム など ■その他 サークル活動:活動運営費を会社で補助 |
応募資格 |
【必須(MUST)】 ▼必須スキル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 【歓迎(WANT)】 ▼歓迎スキルプロダクト開発に携わった経験 ソフトウェアエンジニアと協力してMLOpsに携わってきた経験 レコメンドエンジンなど低レイテンシーのサービス開発に関わった経験 データサイエンティスト/機械学習エンジニアをリード/マネジメントした経験 |
受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
更新日 | 2024/07/02 |
求人番号 | 3665935 |
採用企業情報
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