デジタルマーケティング会社での機械学習エンジニアの求人

リード機械学習エンジニアのミッションは大きく二つあります。

▼ビジネスの生命線を担う
機械学習モデルの性能向上は、ビジネスに直接的な影響を与えます。CPC（クリック単価）やCPA（成果単価）などのKPIを達成するために、モデルの構築・改善を行います。また、リアルタイムオークションにおける各種ロジックは、ビジネス上の意思決定を自動化する重要な役割を果たします。ビジネスサイドと協力してビジネス課題を解決し、具体的な施策を提案し、その実現に向けたロードマップを策定します。

▼プロダクトの技術課題へのアプローチ
以下のような技術的な課題に対処し、プロダクトの品質向上に貢献します。

・入札価格の決定
広告リクエストの属性（メディアやユーザー情報など）と案件情報（ターゲティング情報など）を組み合わせて、最適な入札価格を決定します。入札価格を低く抑えることは広告効果の向上に直結します。
・クリエイティブ選択
数あるクリエイティブの中から、効果的な（クリック率が高いなど）ものを選択します。

●業務上触れる分野や技術スタックについて
▼分野
機械学習
統計学
数理最適化
オンライン意思決定
制御工学
オークション理論
ゲーム理論
因果推論、計量経済学

▼スタック
Python, Kotlin(一部のみ)
AWS
dbt, Snowflake
Prefect
Terraform
GitHub
Slack

▼必須スキル
・統計モデリングや機械学習を用いた一連の実務経験（仮説構築・モデル構築・効果検証）に関する5年以上の経験
・デジタル広告に関連する分野(レコメンドなど)の開発に携わった経験

▼歓迎スキル
・デジタル広告に対するドメイン知識
・ビジネス視点の仮説検証やロードマップを策定する能力
・テックリードなど、開発チームを率いた経験
・学会やカンファレンスなどの登壇経験
・Kaggleなどの機械学習コンペティションの入賞経験