募集要項
機械学習エンジニア_ABEMAをはじめとする動画コンテンツ・サービスの広告データとユーザーデータを用いた様々な最適化や自動化をリード
会社名
ポジション名
【メディア事業部】機械学習エンジニア/ AJA
仕事内容
「株式会社AJA」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、主に動画広告を対象としたSSPとDSPの開発を行っております。
本募集では、DSPで蓄積されている広告データとユーザーデータを用いた様々な最適化業務や、人的工数を削減することを目的とした自動化に関する業務、それらを動作させるMLOpsの改善に関する業務を主な対象としております。
※サイバーエージェントのData Science Center(DSC)に所属いただき、AJAの機械学習エンジニアをご担当頂きます。
◎具体的な業務内容
テーブルデータを用いた機械学習モデルの構築
動画像データを用いた機械学習モデルの構築
MLOps基盤の改善
LLMを活用した新規機能の作成
統計的知見を活かした配信実績の分析
◎当チームのミッション
当チームのミッションは、動画広告の配信効果を最大化することです。
■DSPチーム
①ブランド広告:広告の視聴に対して課金されるので、配信広告の仕組みを増やし、広告営業の武器を増やすこと、配信効果を最大化することを担うチーム
②ダイレクト広告:CPM最適を実現するチーム(成果報酬)広告運用改善、効率化を担っていただく。
※ビジネスアナリストがデータの分析を担い、最大効率化を支援します。
■クリエイティブチーム
動画クリエイティブを使って解析・配信の最適化を行う。
◎今後の展望
・ML・DSはAJA(DSP、SSPの事業)において現在のメンバーはDSP側の業務を担当しており、クリエイティブチーム側でも機械学習を用いていきたいと考えています。
・その方針のもと、AJAの中で動画広告のクリエイティブを解析し、効果がでるものにできないか、というチームを立ち上げました。
・クリエイティブの解析、コンテンツの解析を実施し、クリエイティブとコンテンツの組み合わせにより、各番組により良い広告を出していくことを目指しています。
・また、クリエイティブの生成に関しても、15秒~30秒のクリエイティブから、6秒に縮めて何パターンも作り、どのパターンが結果が出ているのか、という分析をできるようにしていきたいと考えています。
◎チームの文化や体制、働く環境について
AJAでは、技術でブランド広告のあり方を変えることを目指し、日々エンジニアとビジネスサイドのメンバーが一緒に議論しながらプロダクトの開発・提供を行っています。
エンジニアとビジネスメンバーが密接に連携するスモールチームで働いているため、コミュニケーションロスがなく、開発スピードが非常に速いです。
また、設計や技術選定はエンジニアに一任されており、オーナーシップを持って最適な開発を推進しています。
これにより、最新の技術トレンドを積極的に取り入れつつ、事業のニーズに的確に応える開発を行い、事業成果にコミットしています。
◎チームメンバーについて
AJAのMLチームは3名で構成されています。
1人目:MLエンジニア。チーム全体を統括し、各指標に責任を持っている。
2人目:ビジネスアナリスト。分析やレポーティング周りを担当している。
3人目:MLエンジニア。新卒2年目。最適化周りを中心に担当している。
※入社後は、経験に応じてミッションを検討させていただきます。
◎Data Science Center(DSC)について
データ系のエンジニア、データに纏わるメンバーで構成されている横軸の組織で、全体で40名ほど在籍していますが、メディア事業部内の部署に入って業務をするメンバー(30名)や共通システムの開発を行うメンバー(7名)がいます。
◎利用している技術について
[主な利用技術]
Python / Golang / GoogleCloud / Terraform
[その他ツール等]
Notion(ドキュメント・プロジェクト管理) / Slack
本募集では、DSPで蓄積されている広告データとユーザーデータを用いた様々な最適化業務や、人的工数を削減することを目的とした自動化に関する業務、それらを動作させるMLOpsの改善に関する業務を主な対象としております。
※サイバーエージェントのData Science Center(DSC)に所属いただき、AJAの機械学習エンジニアをご担当頂きます。
◎具体的な業務内容
テーブルデータを用いた機械学習モデルの構築
動画像データを用いた機械学習モデルの構築
MLOps基盤の改善
LLMを活用した新規機能の作成
統計的知見を活かした配信実績の分析
◎当チームのミッション
当チームのミッションは、動画広告の配信効果を最大化することです。
■DSPチーム
①ブランド広告:広告の視聴に対して課金されるので、配信広告の仕組みを増やし、広告営業の武器を増やすこと、配信効果を最大化することを担うチーム
②ダイレクト広告:CPM最適を実現するチーム(成果報酬)広告運用改善、効率化を担っていただく。
※ビジネスアナリストがデータの分析を担い、最大効率化を支援します。
■クリエイティブチーム
動画クリエイティブを使って解析・配信の最適化を行う。
◎今後の展望
・ML・DSはAJA(DSP、SSPの事業)において現在のメンバーはDSP側の業務を担当しており、クリエイティブチーム側でも機械学習を用いていきたいと考えています。
・その方針のもと、AJAの中で動画広告のクリエイティブを解析し、効果がでるものにできないか、というチームを立ち上げました。
・クリエイティブの解析、コンテンツの解析を実施し、クリエイティブとコンテンツの組み合わせにより、各番組により良い広告を出していくことを目指しています。
・また、クリエイティブの生成に関しても、15秒~30秒のクリエイティブから、6秒に縮めて何パターンも作り、どのパターンが結果が出ているのか、という分析をできるようにしていきたいと考えています。
◎チームの文化や体制、働く環境について
AJAでは、技術でブランド広告のあり方を変えることを目指し、日々エンジニアとビジネスサイドのメンバーが一緒に議論しながらプロダクトの開発・提供を行っています。
エンジニアとビジネスメンバーが密接に連携するスモールチームで働いているため、コミュニケーションロスがなく、開発スピードが非常に速いです。
また、設計や技術選定はエンジニアに一任されており、オーナーシップを持って最適な開発を推進しています。
これにより、最新の技術トレンドを積極的に取り入れつつ、事業のニーズに的確に応える開発を行い、事業成果にコミットしています。
◎チームメンバーについて
AJAのMLチームは3名で構成されています。
1人目:MLエンジニア。チーム全体を統括し、各指標に責任を持っている。
2人目:ビジネスアナリスト。分析やレポーティング周りを担当している。
3人目:MLエンジニア。新卒2年目。最適化周りを中心に担当している。
※入社後は、経験に応じてミッションを検討させていただきます。
◎Data Science Center(DSC)について
データ系のエンジニア、データに纏わるメンバーで構成されている横軸の組織で、全体で40名ほど在籍していますが、メディア事業部内の部署に入って業務をするメンバー(30名)や共通システムの開発を行うメンバー(7名)がいます。
◎利用している技術について
[主な利用技術]
Python / Golang / GoogleCloud / Terraform
[その他ツール等]
Notion(ドキュメント・プロジェクト管理) / Slack
求める経験
■求めるスキル・経験
・機械学習モデルの開発経験
・機械学習モデルのデプロイ、運用経験
・BigQueryの利用経験
■歓迎するスキル・経験
・パブリッククラウド(GCP/AWS)上でのデータ基盤の運用・開発経験
・VertexAIの利用経験
・動画像処理に関する知識
・Python/Go/によるシステム開発経験
・チームでの開発経験
・CI/CD に関する知識
・線形代数、統計学に関する知識
・LLMを製品に適用する経験
■求められるマインド
・プロダクトや業務フローなど、何事もより良くするために変化を恐れない方
・ポジティブな議論を通してプロダクト開発を推進できる方
・ビジネスサイドとのコミュニケーションをとりながら、業務を進められる方
・言われたことをやるだけではなく、何が最善なのか?何が問題の本質になっているか?を常に考えることができる方
・機械学習モデルの開発経験
・機械学習モデルのデプロイ、運用経験
・BigQueryの利用経験
■歓迎するスキル・経験
・パブリッククラウド(GCP/AWS)上でのデータ基盤の運用・開発経験
・VertexAIの利用経験
・動画像処理に関する知識
・Python/Go/によるシステム開発経験
・チームでの開発経験
・CI/CD に関する知識
・線形代数、統計学に関する知識
・LLMを製品に適用する経験
■求められるマインド
・プロダクトや業務フローなど、何事もより良くするために変化を恐れない方
・ポジティブな議論を通してプロダクト開発を推進できる方
・ビジネスサイドとのコミュニケーションをとりながら、業務を進められる方
・言われたことをやるだけではなく、何が最善なのか?何が問題の本質になっているか?を常に考えることができる方
語学力
英語力:
不要
勤務時間
勤務時間:10時00分〜19時00分
残業時間:有
職種によっては裁量労働制適用
残業時間:有
職種によっては裁量労働制適用
勤務地
東京都
勤務地詳細
東京都渋谷区宇田川町40-1
東京本社
※屋内の受動喫煙対策
有(喫煙室あり)
東京本社
※屋内の受動喫煙対策
有(喫煙室あり)
転勤
転勤の有無:無
雇用形態
正社員
想定年収
600万円〜1000万円
給与
給与形態:
年俸制
応相談
※年俸制
※経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇します。
※半期ごとの目標管理制度を導入しており、評価に応じて年俸を見直します。
※選考の中で最終的なスキル・経験を加味した後、正社員・契約社員どちらかでの採用となります。
応相談
※年俸制
※経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇します。
※半期ごとの目標管理制度を導入しており、評価に応じて年俸を見直します。
※選考の中で最終的なスキル・経験を加味した後、正社員・契約社員どちらかでの採用となります。
ここがポイント!
◆最先端の技術/研究を活用した開発経験
日本有数のAI研究組織 「AI Lab」に所属する、機械学習 / 強化学習 / 画像処理 / 自然言語処理 / LLM など幅広い研究分野のトップランナーとともにプロジェクトに参画することも多く、最先端の技術を応用して事業成果を生み出す経験が得られます。
<参考>
研究開発組織「AI Lab」
https://research.cyberagent.ai/
サイバーエージェントのAI活用紹介「AI / Data Technology Map」
https://www.cyberagent.co.jp/techinfo/info/detail/id=26111
◆マルチモーダルなAIプロダクトの自社開発
当事業は自社プロダクトのため、「ユーザーに届けたい本質的な価値」を軸に
最適解をチームで探求しながら大きな裁量をもって開発に挑めます。
創業以来インターネット広告を生業としてきた弊社の大規模なデータや、画像 / テキストなどマルチモーダルなデータを扱いながらプロダクトへ応用する技術を磨けます。
◆社内屈指の技術組織、AI事業本部
組織全体の7割以上が技術職で構成されているAI事業本部に属しています。
技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備に積極投資しております。技術が好きなエンジニアが多く、新しい技術へのチャレンジも活発なため、技術を磨きながら理想のキャリアを描いていきやすい環境です。
▽「NVIDIA DGX H100」を国内初導入
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28484
日本有数のAI研究組織 「AI Lab」に所属する、機械学習 / 強化学習 / 画像処理 / 自然言語処理 / LLM など幅広い研究分野のトップランナーとともにプロジェクトに参画することも多く、最先端の技術を応用して事業成果を生み出す経験が得られます。
<参考>
研究開発組織「AI Lab」
https://research.cyberagent.ai/
サイバーエージェントのAI活用紹介「AI / Data Technology Map」
https://www.cyberagent.co.jp/techinfo/info/detail/id=26111
◆マルチモーダルなAIプロダクトの自社開発
当事業は自社プロダクトのため、「ユーザーに届けたい本質的な価値」を軸に
最適解をチームで探求しながら大きな裁量をもって開発に挑めます。
創業以来インターネット広告を生業としてきた弊社の大規模なデータや、画像 / テキストなどマルチモーダルなデータを扱いながらプロダクトへ応用する技術を磨けます。
◆社内屈指の技術組織、AI事業本部
組織全体の7割以上が技術職で構成されているAI事業本部に属しています。
技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備に積極投資しております。技術が好きなエンジニアが多く、新しい技術へのチャレンジも活発なため、技術を磨きながら理想のキャリアを描いていきやすい環境です。
▽「NVIDIA DGX H100」を国内初導入
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28484
この求人にご興味をお持ちの方は
「転職支援サービス」にお申し込みください。
求人情報は変更が入り次第速やかに更新しています。また定期的(1~3ヵ月毎)に最新情報を確認し、更新しています。