〜2000万円で検討可能。 広告配信プラットフォーム (DSP, アドネットワーク) の開発をお任せします。中でも広告表示権利のリアルタイムオークション(Real Time Bidding)の入札ロジックやクリック単価の値付けロジック、広告運用オペレーションの自動化といった予測を利用した意思決定をシステム化する業務が中心となります。

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業務内容

広告配信プラットフォーム (DSP, アドネットワーク) の開発をお任せします。

中でも広告表示権利のリアルタイムオークション(Real Time Bidding)の入札ロジックやクリック単価の値付けロジック、広告運用オペレーションの自動化といった予測を利用した意思決定をシステム化する業務が中心となります。

加えてデータサイエンスチームのジュニアメンバーの育成・メンタリングを行なっていただきます。


意思決定をシステム化する仕事は単に降りてきた仕様に基づいて実装するのとは違います、現場の誰一人理想的なふるまいが何かという答えに辿りついていないケースもあります。

例えばオークションの入札であればオークション理論の教科書や論文のサーベイを最初に行ない「理論通りにやるとしたらA」「ベースライン手法を採用するならB」「将来的に目指す姿はC」とプロダクトの状況を元に設計案を検討していきます。実際の配信ログで実験を行ない、期待通りに動作するか、予測が可能なのか、売上が増えるのかコストが減るのか確認します。

また広告運用チームに機能のメリットや動作原理について共有をします。現場レベルでシステムのふるまいを決められない場合はマネジメント層を巻き込んでプロダクトのあるべき姿について議論します。


実装範囲は機械学習モデルの訓練パイプライン、Webサーバーにおける推論・最適化処理、管理画面のロジック選択UI、A/B Testの仕組みなどです。

これらが協調して動作し、安定した稼動・モニタリングに迅速な障害対応が可能となる様にエンジニアリング能力を発揮して頂きます。

一日に百億回以上ある意思決定を賢くして利益に貢献できるのがこの仕事の醍醐味です。

特にパフォーマンス広告と呼ばれる商材においては広告効果の指標を他社の配信プラットフォームと比較されるため、配信ロジックの性能がビジネスの生命線となります。

専門性のある業務を遂行するため社内に相談できる相手が少ない問題がありますが、外部の有識者の知見を得るために学会や技術カンファレンスでの発表もしています。

実データを利用した産学連携による共同研究も可能です。

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求めるエンジニア

志向性

  • プロダクト開発がしたい
  • データを使った問題解決に挑戦したい
  • 実社会の予測・最適化問題を解きたい (Applied Data Science)
  • 必須スキル
  • 開発チームのマネジメント経験
  • 実社会の問題に対して特定の手法に限定しないソリューション設計力
  • 現状ベースから離れて、あるべき理想像を打ち立てて実現する推進力
  • 1つ以上のプログラミング言語の深い知識
  • ソフトウェアエンジニアとしての経験

歓迎スキル

  • データに基づいた意思決定を自動化した経験
  • ソリューション設計から実装・運用までの経験
  • エンドユーザーの最適化要望をヒアリングして数理モデルが作れる
  • データエンジニアとしての経験

データサイエンティストとして採用しないのは何故か

求められるアウトプットはアプリケーションの実装になります。

そのため実験段階でWebアプリケーションのコードを読みながら素性選択をする等のエンジニアとしての能力が必須となるからです。

例えば予測モデルの訓練時には容易に生成できる素性であっても推論時に使うとなると実装コストが異常に高い物もあります。

アプリケーション開発の勘所を働かせて仕事を進める事で手戻りを減らし、素早いリリースが可能となります。

また開発チームの規模は小さく、データサイエンティストとアプリケーションエンジニアで分業する程でもありません。

この業務を通して身につくスキル

データサイエンスの実社会適用

  • 学習データが変化し続ける環境で機械学習予測モデルを利用する方法
  • エンドユーザーに予測・最適化の仕組みについて説明し利用してもらう方法
  • 実問題の予測分析
  • 実問題の最適化を実装するスキル
  • データを安く利用しやすい形で保管し扱うスキル

共通

  • 大規模トラフィックとの付き合い方
  • フルサイクル開発者としての経験
  • クラウド環境でのフェイルセーフなサービス運用経験
  • 近年のアドテクノロジーに関する知識
  • ブランドからダイレクト(パフォーマンス)の幅広い広告の知識

業務で触れる事になる分野や手法・技術スタック

分野

  • 統計学
  • オークション理論
  • ゲーム理論
  • 機械学習
  • オンライン意思決定
  • 数理最適化
  • 制御工学
  • 因果推論、計量経済学

技術スタック・サービス

  • AWS, GCP
  • Python, Scala
  • GitHub, Slack


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その他条件

勤務時間 完全裁量労働制

勤務地 東京

給与  〜2000万円    

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AUTHORS
大橋 花織

ベンチャー領域・エンジニア職に圧倒的に強いKVC Partners創設者