このページを印刷する株式会社CARTA HOLDINGS
CARTA MARKETING FIRM 開発局 リード機械学習エンジニア
| 職務内容 | 本ポジションは、株式会社CARTA HOLDINGSで雇用、株式会社CARTA MARKETING FIRMへ出向となります。 ＜事業概要＞ CARTA MARKETING FIRM は「クライアントの事業を進化させる」をミッションに、デジタルや広告に領域を限定せず、クライアントのあらゆるマーケティング課題に向き合っていく事業会社です。 CARTA MARKETING FIRM 開発局では、「自分たちで創って、自分たちで売る。」をビジネスコンセプトに、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。 自社プロダクトであるDSPは、認知獲得のためのブランディング広告や、成果に直結するパフォーマンス広告といった、マーケティングにおける様々なニーズに応えられる機能を提供しています。2019年のサイバー・コミュニケーションズ（CCI）との経営統合を期にブランディング広告領域への開発投資を積極的に行ってきましたが、現在はブランディング広告向けの機能が充実する中で、パフォーマンス広告領域への投資を行いさらなる事業成長を狙います。 ＜業務内容＞ リード機械学習エンジニアのミッションは大きく二つあります。 ▼ビジネスの生命線を担う 機械学習モデルの性能向上は、ビジネスに直接的な影響を与えます。CPC（クリック単価）やCPA（成果単価）などのKPIを達成するために、モデルの構築・改善を行います。また、リアルタイムオークションにおける各種ロジックは、ビジネス上の意思決定を自動化する重要な役割を果たします。ビジネスサイドと協力してビジネス課題を解決し、具体的な施策を提案し、その実現に向けたロードマップを策定します。 ▼プロダクトの技術課題へのアプローチ 以下のような技術的な課題に対処し、プロダクトの品質向上に貢献します。 ・入札価格の決定 -広告リクエストの属性（メディアやユーザー情報など）と案件情報（ターゲティング情報など）を組み合わせて、最適な入札価格を決定します。入札価格を低く抑えることは広告効果の向上に直結します。 ・クリエイティブ選択 -数あるクリエイティブの中から、効果的な（クリック率が高いなど）ものを選択します。 |
| 応募要件 | ▼必須スキル ・統計モデリングや機械学習を用いた一連の実務経験（仮説構築・モデル構築・効果検証）に関する5年以上の経験 ・デジタル広告に関連する分野(レコメンドなど)の開発に携わった経験 ▼歓迎スキル ・デジタル広告に対するドメイン知識 ・ビジネス視点の仮説検証やロードマップを策定する能力 ・テックリードなど、開発チームを率いた経験 ・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 |
| 年収 | 年収 9,000,000 円 - 15,000,000円 前職の給与及び、能力・経験を考慮の上決定いたします。 業績により決算賞与別途支給の可能性あり 年2回半期毎の見直し、交通費別途支給（月額5万円まで） ■固定残業代 ・所定外労働45時間および深夜労働15時間相当（204,601円～340,921円）を含む ・上記を超えた分の割増賃金は別途支給します。 |
| 雇用形態 | 正社員 |
| ウィンスリーより | |
| 企業名 | 株式会社CARTA HOLDINGS |
| 募集職種 | CARTA MARKETING FIRM 開発局 リード機械学習エンジニア |
| 資本金 | 1,073百万円 |
| 設立年月日 | 1999年10月8日 |
| 所在地 | 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36F |
| その他備考 | ＜業務上触れる分野や技術スタックについて＞ ▼分野 ・機械学習 ・統計学 ・数理最適化 ・オンライン意思決定 ・制御工学 ・オークション理論 ・ゲーム理論 ・因果推論、計量経済学 ▼スタック ・Python, Kotlin(一部のみ) ・AWS ・dbt, Snowflake ・Prefect ・Terraform ・GitHub ・Slack ＜働く環境＞ ▼低レイテンシーな機械学習システム DSPでは、リクエストあたり100ms程度でレスポンスを返す必要があります。機械学習モデルが推論に使える時間は10ms程度です。低レイテンシーな機械学習システムを開発したいエンジニアは挑戦しがいのある環境です。 ▼Snowflakeやdbtを活用したモダンなデータ基盤 デジタル広告においてデータは命です。データ分析やモデル構築などにおいてデータを中心に意思決定をします。データ基盤チームは、配信ログなどのデータについてデータ品質を担保してくれます。プロダクトチームのエンジニアはdbtを使用して簡単に分析・学習用のデータを抽出する環境が整っています。データ基盤チームは機械学習エンジニアがその専門性を最大限に活かすサポートをします。 ▼多様なバックグラウンドを持つプロダクトチーム DSPのロジックの開発は、ソフトウェアエンジニアから構成されるプロダクトチームと機械学習エンジニア・データサイエンティストのロジックチームに分かれていました。しかし、ドメインナレッジやコンテキストを素早く共有できるよう、DSPにおけるロジック開発を行う機械学習エンジニア・データサイエンティストはプロダクトチームの一員としました。ソフトウェアエンジニアと強く協業することで素早く価値を発揮するチーム体制です。 ＜募集背景＞ 私たちは、データ駆動の意思決定をリードできる機械学習エンジニアを求めています。 パフォーマンス広告では、広告主に成果(アプリのインストール、商品の購入など)を還元する過程で、データ分析や機械学習が重要な役割を担います。ロジック開発は単なる技術的な取り組みではなく、ビジネス戦略そのものです。最適な入札価格の決定や効果的なクリエイティブの選択を自動化することで、プロダクトとしての優位性を確立します。 この分野では日々新しい手法が提案されており、それらを効果的に活用するには深い洞察が必要です。論文サーベイで得られた手法を自社プロダクトに適用するには、実際の広告リクエストや広告主の要望など、ビジネス背景を十分に考慮する必要があります。 これらを実現するために、技術力だけでなく、ビジネス感覚を持ち、組織や戦略に積極的に貢献できる方に来ていただきたいと思っています。 |
| 求人ID | 32317 |