- なぜ募集しているのか
- 弊社からの入社実績20名以上あり 部門強化のため増員
退職金制度あり 平均残業20～30時間程度
平均年齢34.3歳 平均年収7,740千円
採用する理由
AIの実用化に伴い、広告配信における意思決定はより高速かつ高度化し、プラットフォーム間の競争は激化しています。こうした中、当社の広告配信プラットフォーム（RUNA）は、価格最適化、広告効果最大化、クリエイティブ最適化を核としたコアアルゴリズムの自社開発を強化し、差別化を進めているフェーズにあります。また、楽天グループにおけるRUNAの導入は拡大を続けており、配信規模やユースケースの多様性が増すにつれ、モデルの汎用性、実験速度（A/Bテスト）、運用の信頼性向上が求められています。こうした外部環境の変化と社内ニーズの高まりに対応するため、仮説策定・モデリングから、オンライン展開・評価・継続的な改善まで、エンドツーエンドで取り組みを推進できるデータサイエンティストを求めています。 - どんな仕事か
-
部門概要
私たちのビジョンは、広告配信、オーディエンス管理、トラッキング、レポート、データ同期プラットフォームの開発を通じて、データドリブンマーケティングソリューションを提供し、社内外のステークホルダーを支援することです。当社に入社することで、高トラフィックの大規模広告アプリケーションやプラットフォームの最前線で、高性能システム開発やビッグデータ処理システムなど、幅広い技術に挑戦することができます。また、社外の広告プラットフォームプロバイダーとも 緊密に連携しているため、最新のデジタル広告や広告プラットフォームにも精通することができます。
プラットフォームチームには、プラットフォームに関する包括的な知識を持ち、複数のプラットフォームコンポーネントを組み合わせてビジネス要件に応じたトータルソリューションを提供するポジションがあります。
私たちのチームは、楽天市場をはじめとする楽天のサービス全体で幅広く利用されている広告配信プラットフォームの開発・運用を行っています。このシステムは、数万QPSといった高トラフィックにも100ms以下の低レイテンシで応答するサーバー、月間数百億データという膨大なログデータを処理するバックエンドシステム、そしてキャンペーン管理UIで構成されています。
ポジションの詳細
- 広告配信の最適化に関する問題定義、KPI/メトリックの設計、および可観測性（ダッシュボードとアラート）。
- 価格最適化、CTR/CVR および価値予測、クリエイティブ最適化のためのデータ前処理、特徴エンジニアリング、モデリング、オフライン評価 (シミュレーションを含む)。
- オンライン展開と実験設計: A/B テスト/バンディット、調整、ロールアウト戦略の計画、有効性の評価、継続的な改善。
- 運用オペレーションとMLOps : トレーニング/推論パイプラインの構築、監視とドリフト検出、モデルの更新と自動ロールバック、品質とプライバシーのガバナンス。
- 要件定義、意思決定サポート、ドキュメント作成、知識共有について社内関係者 (製品、エンジニアリング、営業/運用) と連携します。
- 求められるスキルは
-
必須 必須資格：
- PythonとSQLを使用したデータ分析と機械学習の実務経験3年以上、Pandas/NumPy/scikit-learnおよびデータ視覚化ツールの熟練度
- 大規模データ（Spark、BigQueryなど）の処理と再現可能な分析環境の構築（ノートブックとリポジトリの併用、コードレビュー、テスト）の経験
- 統計、確率、因果推論、実験設計（仮説検定、サンプリング、A/B テストの設計と分析、効果量の推定）に関する確固たる基礎
-厳密な評価設計（オフライン/オンラインメトリクス、キャリブレーション）を備えた機械学習モデル（回帰、分類、ツリーベース手法/GBDT/ロジスティック回帰/単純ニューラルネットワーク）の開発経験
- オンライン/デジタル広告に関する基礎知識（CTR/CVR予測、入札と予算のペース、広告配信の制御、KPIの最適化）または関連分野での実践的な最適化経験
- 価格とサービス最適化のユースケースを重視した特徴エンジニアリング、データ品質管理、漏洩防止、遅延/遅れて到着するラベルの処理
- 実稼働経験（モデルの導入、スケジューリング/パイプライン運用、監視、ドリフト検出の実装と運用）
- 要件定義、分析設計、意思決定支援（成果物の説明と視覚化を含む）に関して関係者と協力するためのコミュニケーションスキル
- コンピュータサイエンス、情報工学、統計学、応用数学、または関連分野の学位、もしくは同等の実務経験
- 流暢な英語力、またはTOEICスコア800点以上（もしくは同等の資格・スキル）
歓迎 希望する資格：
- 広告オークションとメカニズム設計に関する知識（ファーストプライス/セカンドプライス、入札シェーディング、最低入札価格の最適化、フリークエンシーコントロール/キャッピング）
- 価格最適化手法（ベイズ最適化、多腕バンディット、コンテキストバンディット、強化学習など）を適用した実践経験
- クリエイティブ最適化の経験（多変量テスト、バンディット最適化、画像/テキスト特徴抽出、生成AIの活用）
- サービング制御モデルとシミュレーションの構築経験（例：予算編成、ペース配分、在庫予測）
- ストリーミング/リアルタイム処理プラットフォーム（Kafka/Flink/Beam）およびオンライン（リアルタイム）推論の実装と運用経験
- MLOps の実践 (機能ストア、モデル レジストリ、CI/CD、Docker/Kubernetes、モニタリング/アラート、データ ドリフト/コンセプト ドリフトの検出)
- クラウド環境（GCP: BigQuery / Vertex AI / Dataflow、またはAWS / Azure上の同等のサービス）の経験
-実世界のアプリケーションで AI を活用する専門的な経験
-流暢な日本語を話す、または日本語能力試験N2レベル、もしくは同等の資格またはビジネスレベルのスキルを有する
- 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 東京都
- 給与はどのくらい貰えるか
- 900万円 ～ 1149万円
NEW
掲載期間25/12/05～25/12/18
求人No.GRAND-251014KNDR
