機械学習エンジニア/デジタルマーケティング会社の求人

業務概要
機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。

具体的な業務
1. 入札ログ等を用いた探索的分析
2. 入札ログの再設計や外部データの活用
3. CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築
4. 数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築
5. オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証
6. 大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用
7. 学会参加や論文調査による情報収集

ポジション・部門の魅力
▼ビジネスの生命線を担う
機械学習チームは、入札最適化ロジックの開発を通じてビジネスの生命線を担います。機械学習や最適化の精度が高ければ、多くのユーザー獲得を低コストで実現できます。このパフォーマンスの高さが競争力の源泉になります。どのようなデータを使ってモデルを作るか、どのようなモデルを採用するかの判断一つとっても全てがビジネスの意思決定です。

▼プロダクトの技術課題へのアプローチ
私たちのプロダクトで扱うデータは大規模かつ不均衡です。加えて、オークションに勝利して表示された広告からしかユーザーの反応をみることができないという本質的な難しさがあります。A/Bテストを実施するなどして仮説を確かめながら進むことが求められます。また、機械学習・数理最適化・制御工学など様々な要素を組み合わせて課題に立ち向かう面白さもあります。

【必須スキル】
1. Pythonを用いた機械学習モデルの実装・運用経験（5年以上）
2. ビジネス課題に対する仮説構築から効果検証（A/Bテスト）までの一連の実務経験
3. Snowflake・BigQuery等による大規模データの集計・分析経験

【歓迎スキル】
1. デジタル広告などマーケティングに対するドメイン知識
2. 推薦システム・ランキング領域の経験
3. 因果推論を用いたデータ分析の経験
4. 学会やカンファレンスなどの登壇経験
5. Kaggleなどの機械学習コンペティションの入賞経験

【求める人物像】
1. 未知の課題に対して積極的に取り組む
2. 高い技術を追い求めるだけでなく、ビジネスサイドとの対話を通じてプロダクト改善に取り組む
3. 学会参加など技術の最新情報をプロダクトに取り入れる

総合デジタルマーケティング