株式会社サイバーエージェント 会社HP

【AIクリエイティブ 極予測TD】機械学習エンジニア

■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サービス開発組織です。
主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。

＃特徴
・内部にAI研究組織「AI Lab」やデータサイエンティストの横断組織「DataScienceCenter」などの専門組織を設置
・部署の垣根を問わず、ビジネス・開発・研究がシームレスに連携しより良い事業づくりに挑戦
・技術選定/ツール/プロセスなどは各プロダクトごとで大きな裁量を持って決定、推進
・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も注力

■極予測TDとは
極予測TDは、AIを活用した広告テキストの効果を予測・自動生成するツールであり、広告事業の未来を切り拓くべく、最先端のAI技術を駆使したプロダクト開発を進めています。
常に変化する検索連動型広告の運用に対応し、広告効果の自動最適化を実現するため、「自動検知から即時生成、そして配信まで」を一貫して行う「トリガー運用」という機構を開発・導入し、より高精度な広告運用を可能としております。
今後は、Googleなど主要媒体が注力するサービスにも積極的に対応し、テキストにとどまらず多様なクリエイティブを幅広く展開していきます
またAI技術の研究開発組織である「AI Lab」と連携することで、予測精度の向上や新しいクリエイティブ価値の創出を目指しています。私たちは、AIの力で広告のあり方そのものを変革していく、刺激的な開発に取り組んでいます。

＜参考＞
AI Lab、情報検索・推薦システム分野のトップカンファレンス「SIGIR 2024」にて論文採択(https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=30417)
AI Lab、自然言語処理分野のトップカンファレンス「ACL 2025」にて5本の論文採択(https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=32078)

■ミッション
インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。
広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。

■業務内容
検索連動型広告において、LLMなどの機械学習技術を活用し、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。

・クリエイティブがもたらす広告効果の探求
・より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求
・質の高いクリエイティブの自動生成の探求
・多種多様なデータの戦略的な活用と実践

■ポジションの魅力
・当ポジションでは、裁量を持って自ら課題を見つけ、提案・実行できる環境があります。
・業界No.1のデータ量を誇る大規模データを扱いながら、モデル開発からサービス実装まで一気通貫で関わることができます。
・勉強会や学会参加のサポートもあり、社外への発信やOSS活動などを通じて技術者としてのキャリアをさらに広げることができます。
・希望に応じてバックエンドやインフラ領域など、ML以外の技術領域へ挑戦するチャンスも用意されています。

【必須スキル】
・Pythonなどのプログラミング言語を用いた開発経験5年以上
・AWS、GCPなどのパブリッククラウド環境での開発・運用経験
・機械学習を活用したサービスの開発の実務経験
・データパイプラインの構築と維持管理
・3人以上のチーム開発の実務経験
・受け身でなく、自ら課題発見・分析・提案ができること

【歓迎スキル】
・広告のドメイン知識
・機械学習、深層学習の利用・構築経験
・自然言語処理含む機械学習の分野において修士または博士の学位
・自然言語処理以外の機械学習分野においての専門知識

【求める人物像】
・チャレンジ精神が旺盛でtrial and errorの連続を楽しめる人
・前提知識が異なるメンバーとも積極的に議論ができる人
・部分的な情報や認知バイアスに流されず、プロダクトの状況と全体像を客観的に捉え、合理的判断ができる人

英語力: 不要

勤務時間： 10時～19時（職種によっては裁量労働制適用）
残業時間：有

東京都

東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア22F
※屋内の受動喫煙対策
　有(喫煙室あり)

転勤の有無：無

正社員

◎チーム体制/文化
- 現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織
- ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。
- プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として、データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や、実データを使った事業部内コンペも開催されています。
- 海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。