お問い合わせ番号：471980 最終確認日：2023年01月25日
【AI領域】 データサイエンティスト/リサーチャー （広告運用最適化チーム）
社名非公開
募集内容
| 職種名 | 【AI領域】 データサイエンティスト/リサーチャー （広告運用最適化チーム） | ||
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| 仕事内容 |
◆過去の運用実績データを元にして、広告に掛けた金額に対する売り上げなどの効果の予測モデルを構築し、その予測モデルを元に 最適な広告費用配分を実現する技術を開発しています。上記を実現するために、LightGBMやT5などの機械学習技術を活用した 予測モデル開発に従事していただきます。これらの予測モデルは、いまだ運用したことがない日予算や入札額に対して、高い精度で 広告効果を予測する必要があるため、ベイズ推定や因果推論など、予測モデルの信頼性の評価まで考慮可能な予測モデルに対する知見が 求められます。また、予測モデルを構築した後は、その予測モデルに基づいて予算配分や広告の入札額を意思決定しなければなりません。 この意思決定する技術として、非線形計画法やバンディットアルゴリズムなどを応用した探索アルゴリズム開発に従事いただきます。 優れた研究・開発成果をあげた方には、国内・海外問わず学会発表・参加の機会があります。大学との共同研究も進めているので、 実務に近い立場で最先端の研究に携わりたい方と一緒に働きたいと考えております。 ※我々は AI を中心としたテクノロジーを駆使し最適化を究極まで追求し、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、そのようなプロダクト提供を実現していきます。 【ポジションの魅力】 ・中長期的には、スキルセットや嗜好性に応じてキャリアパスの変更が可能です。 ・エンジニアにとって働きやすい環境作りをすすめています。 |
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| 募集条件 |
・データサイエンティスト / リサーチサイエンティスト / 研究者としての 実務経験 3年以上 ・因果推論に対する基礎知識を有する ・pytorch, tensorflow, jaxなどの深層学習フレームワークの利用経験 ・統計数理・データ分析の基礎知識を理解し、一連のデータ分析/モデル構築を完遂できる ・言語の基本的なアルゴリズム・データ構造を理解し、適切なコーディングが可能 ・実務課題を自ら考え設定し、主体的に動きながら、大半のケースで自立した プロフェッショナルとしてビジネス判断・課題解決ができる ・数理最適化に関わる基礎知識 ・数理統計/経営工学/情報通信学に関わる修士号もしくはそれと同等以上の経験 【開発環境】 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 |
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| 学歴 | 不問 高校 専修 短大 高専 大学 大学院 | ||
| 雇用形態 | 正社員 | ||
| 勤務地 |
勤務地1
東京都
受動喫煙対策確認中 |
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| 給与 | 想定年収 求人紹介時にご案内します | ||
| 勤務時間 |
勤務時間
9:30 ～ 17:30（実働：7時間00分）
平均残業時間 |
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| 休日・休暇 | 年間休日 125日 完全週休2日制（土日）、祝日、年末年始休暇（12月29日～1月3日）、有給休暇（最高付与日数25日）※入社日から付与/入社月により個別に設定、特別休暇（フリーバカンス年2回：連続5営業日の休暇）、慶弔休暇、産休・育児休業、介護休業、その他制度 | ||
| 福利厚生 |
ベストプレイス勤務(リモート勤務可)、副業制度あり、書籍・資格取得などへの補助、企業型確定拠出年金、メンタル/ストレスチェックにオリジナルヘルスケアソリューション導入予定、昇給機会補足：ミッショングレード制のため通期に2回ミッショングレードの改定有 |
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| 諸手当 | リモート環境手当(5,000円/月)支給、※裁量労働制は一定以上のミッショングレードに適用（一部ミッショングレードでは時間管理制を適用） | ||
| 職種カテゴリ | |||
| 業種カテゴリ | |||
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