どんな仕事か: ■ 事業・サービス概要
私たちのビジネスコンセプトは「自分たちで創って、自分たちで売る」です。様々なマーケティング課題に対して、自らプロダクト開発を行うことでソリューションを提供し、クライアントの事業の進化を目指しています。自社プロダクトの1つとして、Demand Side Platform(以下、DSP)の開発を行っています。DSPはリアルタイムな広告枠オークションシステムの入札者を担います。

現在、アプリインストール（ユーザー獲得）や商品購入などを成果とするパフォーマンス広告に注力しています。大量の広告リクエストに対して、機械学習などの手法を用い、入札価格の決定やクリエイティブの選択などを動的に最適化することで高いパフォーマンスを実現します。入札価格決定などは単なる技術的な仕組みではなく、ビジネス戦略そのものです。

■ 業務内容
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。

具体的に次のようなタスクを担います。

・入札ログ等を用いた探索的分析
・入札ログの再設計や外部データの活用
・CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築
・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
・オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証
・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
・学会参加や論文調査による情報収集

■ ポジションの魅力

■ 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。…（詳細は面談時にご説明します）
求められるスキルは: 必須 ■ 必須要件
・Pythonを用いた機械学習モデルの実装・運用経験（5年以上）
・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
・Snowflake・BigQuery等による大規模データの集計・分析経験

歓迎・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
・推薦システム・ランキング領域の経験
・因果推論を用いたデータ分析の経験
・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
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズステーションタワー 36～38階
変更の範囲：会社の定める場所（リモートワークおよび出向先会社を含む）
勤務時間は: ・9:30～18:30（所定労働8時間／休憩60分）
・スーパーフレックスタイム制あり（コアタイムなし、フレキシブルタイム6:00～22:00）
給与はどのくらい貰えるか: 750万円～1500万円
月給 625,000 円 - 1,250,000 円

■ 月給内訳
・ベース給：399,545円～854,091円
・ライフプラン支援金：55,000円
・固定残業手当（45時間分）：159,807円～319,613円
・固定深夜手当（15時間分）：10,654円～21,308円
※超過分別途支給

■ 想定年収
750万円～1500万円
※前職の給与・能力・経験を考慮の上決定
※別途決算賞与・インセンティブ有（業績・成果による）
※昇降給：年2回
待遇・福利厚生は: ・各種保険：健康保険（関東ITソフトウェア健康保険組合）、厚生年金、雇用保険、労災保険
・団体割引GLTD任意保険
・歯科検診（全年齢対象）
・脳ドック（40歳以上対象※健保補助あり）
・ベビーシッター割引
・アップル優待販売
・ローソンチケット
・不動産賃貸・購入割引
・選択制確定拠出年金制度
・キャリア開発プログラム
・オンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度
・会員制リゾートホテル「エクシブ」
・関東ITS保養施設
・オフィス内社内BAR（18時30分以降）
休日休暇は: ・完全週休2日制(土・日)
・祝日
・年末年始
・年次有給休暇
・慶弔休暇
・ボーナス休暇
・ウェルビーイング積立休暇
どんな選考プロセスか: 1. 書類選考
2. 1次面接: エンジニア
3. 2次面接: CARTA ZERO CTO / CARTA HOLDINGS 人事
4. 最終面接: CARTA ZERO 取締役

【機械学習エンジニア】DSPの入札最適化・データ分析

データサイエンティスト