このページを印刷する株式会社CARTA HOLDINGS
テレシー シニアデータサイエンスエンジニア
| 職務内容 | 本ポジションは、株式会社CARTA HOLDINGSで雇用、株式会社テレシーへ出向となります。 ＜事業/プロダクトについて＞ ▼事業について テレシーはテレビCMを中心としたマーケティングコミュニケーション領域のサポートを通じて、クライアントの事業成長のために伴走していくエージェンシーです。言われたことをやるのではなく、クライアント課題を共に発見し、その解決策（ソリューション）を提示します。そのための各種調査、戦略立案、各種企画、それら全てのプロデュース＆エグゼキューションまでを、パートナーとしてクライアントに寄り添って行います。 ▼開発プロダクトについて これまでテレシー開発チームでは、テレビCMの効果を分かりやすく可視化・分析できるプロダクト「テレシーアナリティクス」を主に開発してきました。テレシーアナリティクスの提供によって、大手広告主様が時間と労力をかけていた、テレビCM効果分析が、短時間で簡易に分析できるようになりました。 結果として、テレビCMを実施したことのないスタートアップ企業を中心とした広告主様や、これまで効果改善に満足できず、費用対効果を高めることができないままテレビCMの実施を止めてしまった広告主様の課題を幅広く解消し、テレビCM出稿の機会が増えていきました。今後については、分析精度向上・取り扱いデータの増加・新たなCM効果分析手法の研究開発を通じて顧客に選ばれるプロダクト作りを進めていきます。 ＜業務内容＞ ▼任せる業務 ・テレビCM視聴データ × 顧客レスポンスデータ（KPIデータ）からテレビCMの投資効果の可視化 ―放映エリアの投資効果分析 ―テレビCM枠(番組)の効果分析 ―テレビCM視聴傾向の分析 ―テレビCM素材の効果分析 ・テレシーアナリティクスの基盤整備 ―機械学習APIサーバーの設計/構築/運用/実装 ―機械学習ワークフローの設計/構築/運用/実装 ―Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 ―サービス監視設計/運用 ―パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 ・分析ソリューションの立案・開発 ―クライアント課題を解決するべく、分析ソリューションの立案・開発 ▼何が難しいのか、どうやってるのか TVCMの効果を直接的に観測することはできません。直接的に観測出来ないCM効果は評価も含め難しい所です。しかし、学習データを元に広告主のKPIを推定しCM効果を可視化していく事は可能です。 また、様々な業界の広告主がおり、それぞれKPIが異なりますが、ドメイン知識は電通グループとして培ってきたマス広告の知見と、CARTA HOLDINGSが培ってきたデジタル広告でのノウハウで解決できます。 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という問題がありますが、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。 ▼やりがい 機械学習の適用がまだ不十分なTVCMの効果測定という分野に対して、主体的に自らの知見・経験を応用していける点です。言われたこと、作業をそのままやるのではなく、主体的に作っていくことができます。分からないことや必要な知識はその都度調べ、同僚との情報共有で身につけていくことで自己成長にも繋がります。 また、答えのないものに対して試行錯誤しながら挑戦していくことができるので、自らの判断でサービス成長を支えていくことが可能です。 組織内の各部署との連携も多く、分析に関して営業担当にレクチャーしたり、他部署やクライアントの手助けが出来ていると感じられるのも1つのやりがいになります。 |
| 応募要件 | ＜私たちが求めるデータサイエンスエンジニア＞ ▼志向性 ・ソリューション開発がしたい ・データを使った問題解決に挑戦したい ▼必須スキル ・Linux系コマンドの利用経験 ・Pythonでの機械学習モデルの開発経験 ・機械学習モデルのパフォーマンスチューニング経験 ・Webアプリケーションの開発経験 ・AWSなどIaaS環境での開発経験 ▼歓迎スキル ・機械学習の経験 -統計・機械学習の知識 -機械学習モデルの開発/運用経験 -Luigiによるパイプラインの設計経験 -AWS SageMakerなどの機械学習モデルサービング技術の開発/運用経験 -機械学習基盤の開発/運用経験 -MLに興味があり、コードの書けるインフラエンジニアの方 -インフラ基盤整備に興味のあるMLエンジニアの方 ・MLOpsの経験 -データエンジニアリングの経験 -SRE（Site Reliability Engineering）の経験 -Linuxサーバーの運用経験 -オーケストレーションツール(Amazon ECS, Kubernetes)の運用経験 -Istioなどの Service Mesh 運用経験 -Terraformを利用したインフラ構築自動化の経験 -CircleCI/GitHub Actionsなどを利用したCI/CD構築や運用経験 ・パフォーマンスチューニングの経験 -スケーラビリティを考慮した大規模Webアプリケーションの設計経験、負荷対策を行った経験 ・外部へのコミュニティー経験 -自作ライブラリの公開やOSSなどへのコントリビュート経験 -社外勉強会、カンファレンスなどでの登壇経験 |
| 年収 | 年収 7,200,000 円 - 12,000,000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（381,364円～272,761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 | テレシー シニアデータサイエンスエンジニア |
| 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 | ▼事業について テレシーはテレビCMを中心としたマーケティングコミュニケーション領域のサポートを通じて、クライアントの事業成長のために伴走していくエージェンシーです。言われたことをやるのではなく、クライアント課題を共に発見し、その解決策（ソリューション）を提示します。そのための各種調査、戦略立案、各種企画、それら全てのプロデュース＆エグゼキューションまでを、パートナーとしてクライアントに寄り添って行います。 ▼開発組織について テレシーの開発組織は、業務に向き合う際、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャーの役職を問わず、常にフラットであるように心がけています。業務を遂行する際、誰かを待たずに開発を行うという点を大事にしています。 誰かが仕様を決めて、それをただ実装する人はチームにいません。 以下のような開発ライフサイクルを一貫して行うことがほとんどです。 ・ヒアリング、調査 ・意思決定 ・実装、テスト ・デプロイ ・モニタリング ・改善 もちろん得意・不得意な領域は当然あるので、メンバー同士でお互いにフォローし合いながら、チームとして前に進むように心がけています。 ▼開発環境 ※データサイエンスエンジニアとして利用する環境です ・言語 : Python（statsmodels,numpyro etc..） ・基盤 : AWS, Google Cloud(旧: GCP) ・データベース : Snowflake, Aurora, MySQL ・コード管理 : GitHub ・コミュニケーション : Slack, Google Meet etc ・分野 ―統計学 ―時系列解析 ―サンプリング法・カルマンフィルタ ―機械学習 ―数理最適化 ―制御工学 ―因果推論、計量経済学 ―行動経済学 ＜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 ・マスマーケティングのDX ・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 ■共通 ・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 ・マスマーケティング、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 |
| 求人ID | 32351 |