データサイエンティスト/リサーチャー(広告運用チーム)

データサイエンティスト/リサーチャー(広告運用チーム)

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メッセージ

インターネット広告は、毎年5%以上拡大する成長産業で、2021年度には、マスメディア(TV、新聞、雑誌、ラジオ)の市場規模を抜きました。しかし、市場規模急拡大する中、インターネット広告は「煩わしい」「鬱陶しい」などマイナスのイメージがつきまとう状況にあります。

negociaは、この状況を打破すべく、機械学習や数理最適化をはじめとするAI技術を駆使して広告の運用を究極まで最適化し、受け手が必要だと思う広告のみが届く世界を実現することで広告との出会いを良い体験に変化させるプロダクトを自社で開発しています。

インターネット広告業界における解決すべき課題は多いです。しかし、negociaのバリューである「プロであり続ける」「挑戦を楽しむ」「すべてにオーナーシップを持つ」を体現しているメンバーであれば、必ず課題を解決できると考えています。「うれしい広告の実現」。この非常に困難なミッションを、失敗を恐れずチャレンジを通じて、個々がオーナーシップを発揮しながら、ともに実現していきましょう。

新卒採用

negociaの新卒採用では、中途採用と同様に即戦力の人材を採用しています。そのため、入社後はメンターによる一定期間のサポートはありますが、すぐに現場の第一線で活躍していただきます。もちろん、評価も年向上列ではなく、年齢問わずフラットに実施します。新卒として特別扱いはせず、全員が「プロであり続ける」ことでお互いに高め合える組織を目指しています。

業務内容

広告運用の過去実績情報を元に、広告効果を予測モデルを作成し、その予測モデル上で最適な予算および入札額を決定するアルゴリズムを開発する業務に携わっていただきます。

具体的には

・T5, LightGBM等を利用した広告効果推定アルゴリズムの開発およびシステム化に向けた要件定義 ・強化学習、連続腕バンディット、モデル予測制御、数理最適化などを利用した日予算・入札額の最適化アルゴリズムの開発およびシステム化に向けた要件定義 ・共同研究の推進

といった業務に携わっていただきます。

技術環境

  • 開発言語: Python
    • 主なライブラリ: NumPy, Pandas, LightGBM, scikit-learn, JAX, Gurobipy
  • Cloud: Amazon Web Service, Google Cloud Platform
  • コード管理: Github
  • その他:Slack, JIRA, Confluence

必須条件

  • Python言語でのコーディング
  • PyTorch, TensorFlow, scikit-learnなどの機械学習ライブラリやフレームワークを利用したアルゴリズム利用経験
  • コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションリサーチ、統計学、数学等の分野における学士号以上取得見込み
  • (リサーチャーのみ)国際学会/英語論文誌への投稿経験
  • (リサーチャーのみ)コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションリサーチ、統計学、数学等の分野における博士号もしくは同等以上の実績

歓迎条件

  • 機械学習モデルを大規模に提供するためのシステムアーキテクチャの設計経験
  • SQLの利用経験
  • PyTorch、TensorFlow等の機械学習ライブラリの使用経験
  • GPUコンピューティングの知識
  • GPUを使用したモデル開発の経験
  • 因果推論の知識

求める人物像

  • negocia のビジョン、ミッション、バリューに共感できる人
    • オーナーシップを持って業務に取り組むことができる
    • プロフェッショナルであるための努力を惜しまない
    • 挑戦を楽しむ

応募概要

雇用形態
正社員
ワークスタイル
リモートワーク
給与・報酬
新卒初任給の一律適用ではなく、経験・スキルに応じて決定。 また、内定期間中にインターンや研究・学習活動を通してスキルアップした場合は、入社後の初任給に反映される可能性があります。
評価査定
随時
福利厚生・諸手当
各種社会保険完備 入社日から有給付与(初年度10日/最大20日) オフィス出勤時交通費支給 MacBook Pro貸与 Magic Keyboard, Trackpad貸与 書籍購入補助 オンラインコース補助 など
休日・休暇
完全週休二日制 夏季休暇(昨年度実績4日) 冬季休暇

選考フロー

状況により前後することもありますが、概ね2回程度の面接になります。

  1. レジュメスクリーニング
  2. カジュアル面談
  3. 技術面接
    1. コーディングテスト
    2. 口頭技術質問
  4. 最終面接