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※経験者積極採用【AI領域】 シニアデータサイエンティスト(自然言語処理)

年収:800万 ~ 2000万

ヘッドハンター案件

部署・役職名 ※経験者積極採用【AI領域】 シニアデータサイエンティスト(自然言語処理)
職種
業種
勤務地
仕事内容 ▼配属組織について
【組織・チーム名】
プロダクト開発センター クリエイティブAI(自然言語処理)チーム

【組織ミッション】
うれしい広告の実現へ

【チームミッション】
AI時代における革新的なクリエイティブ・ワークフローを開拓し、広告クリエイティブの価値を最大限に引き出す。

【自組織の強み・事業責任者からのコメントなど】
NVIDIA社製の最先端GPUを複数台保有しており、豊富な計算資源と最新のコンピュータビジョン技術を活用した革新的な広告ソリューション開発を目指しています。
T5/GPT-4などをはじめとする最先端の生成系AIを利用した実応用プロダクトの開発に携わることができます。


▼採用背景について
【チームや業務上の課題】
現状、インターネット上に掲載される広告テキストやバナー画像の多くは煩わしい、鬱陶しい存在となっており、人と商品を繋げる広告としての本来の役割を発揮できいません。これに対して、近年急速に進歩している生成系AIを活用して、広告制作のワークフローを抜本的に改善し、世の中に新たな広告の価値を広げる必要性が求められています。しかしながら、広告制作の工程は多種多様であり現行技術を持ってしても完全自動生成に繋げることは難しい現状があります。現状業務を把握した上で、機械学習でとくべき問題、システムでとくべき問題を見極め、プロダクト開発を推進しなければいけません。

【なぜ採用したいのか?】
現状の広告文自動生成モデルは、T5などの最新の言語生成モデルをベースとしたファインチューニングが完了したものの、生成文章の多様性が不足しているなどの課題があります。今後、広告文の生成品質を向上させるためには、ChatGPTなどの大規模自然言語モデルなどを上手く活用して、広告文生成プロダクトを迅速にデリバリーする必要があります。また、他社との差別化を図るためには、自社内でのデータ・知見を活用した独自の言語モデル作成および、恒常的にモデルをブラッシュアップするための環境整備も必要となります。
上記実現のためには、自然言語処理モデルに関わる深い知見ももちろんのこと、自然言語処理モデルの実務応用に関する卓越した経験も必要となります。
広告文自動生成/評価モデル、課題を的確に把握し、周辺技術を把握した上で、あるべき姿を考え、業務として落とし込む能力を有するシニアデータサイエンティストを募集しています。

▼職務内容
【本ポジションのミッション・期待役割】
自然言語処理技術を利用した広告文自動生成・評価技術の開発
上記技術を活用した広告文自動生成ワークフローの実現

【業務の概要】
H-AI SEARCHに搭載されている自然言語処理モデルのブラッシュアップ

【具体的な業務内容】
先行技術サーベイ
ビジネス課題の把握
ビジネス課題を解決するためのアプローチ案提案
アプローチ案のPoC
評価、検証
本番開発に向けた要件定義

【開発環境・技術スタックなど】
NVIDIA DGX A100複数台, ハイメモリメニーコアのCPUマシン, Cloud GPU
プログラミング言語:Python

▼ポジションの魅力
自社開発プロダクト:当センターで開発するプロダクトは全て自社開発プロダクトであり、組織ミッション達成に向けたプロダクト開発に注力できます。
NVIDIA DGX機器など、最新のGPUマシンを複数台利用した最先端の研究開発環境を提供します。
大学/他社との共同研究など、社外を巻き込んだ研究開発に従事できます。

【本ポジションのやりがい】
革新的技術の活用: AI技術は急速に発展し続けており、プロダクトオーナーとしてその最前線に立つことができます。新しい技術を活用して、これまでにない革新的なプロダクトやソリューションを生み出すことができます。
社会的インパクト: AIプロダクトは広告業界を大きく変革する可能性を秘めており、プロダクトオーナーとしての働きが社会全体に大きな影響を与える可能性があります。具体的には、自分が関与したプロダクトによって生まれた広告が人々に感動を与えたり、人ともののつながりを促進することによって経済を活性化させたりと、業界全体に起こるイノベーションを目の当たりできる可能性があります。

【得られるスキル】
自然言語処理モデルのPoCから本番デプロイまでの実践的な開発フロー
大規模自然言語処理モデルの実務応用知見
複数のGPUを有効活用するためのスキル
スクラムを活用したチーム開発のノウハウ

【3~5年後、10年後のキャリアパス】
データサイエンティストマネージャー
リードデータサイエンティスト など
労働条件 【給与】
賃金形態:月次報酬制
└ミッショングレード給(月額)
└賞与(年2回:6月/12月)
 ※上記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)

※ミッショングレード給には基本給及び40時間相当の所定時間外勤務を裁量手当として含む
※裁量手当には、みなし労働時間と所定労働時間の差から生じる20時間相当の所定時間外勤務、深夜勤務(割増分のみ)、休日勤務、休日深夜勤務に対する手当が含まれる。

【勤務地】
東京都港区赤坂赤坂Bizタワー
恵比寿オフィス、豊洲オフィス他

【勤務時間】
時間管理、裁量労働制
└所定労働時間 7時間、休憩 60分
└1日あたりのみなし労働時間:8時間
└勤務時間:9:30~17:30を基本とし、
 就業時間の変更は裁量労働制適用者が自主的に設定する

【休日・休暇】
・年間 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

【待遇・福利厚生】
・15万円までの通勤交通費実費支給(会社規定による)
・ベストプレイス勤務(リモート勤務可)
・リモート環境手当(5,000円/月)支給
・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
・加入保険:雇用保険、労災保険、厚生年金、健康保険
・メンタル/ストレスチェックに、当社オリジナルヘルスケアソリューション導入予定
応募資格

【必須(MUST)】

<スキル・知識>

自然言語処理(NLP)の基本原理、手法、およびアルゴリズムに精通している
機械学習および深層学習アルゴリズムに関する理解があり、NLPタスクに適用できる
テキストデータの前処理・正規化・特徴抽出の技術を習得している
モデル評価やチューニング手法を理解し、適切な評価指標を選択できる
自然言語処理タスクに関連するデータセットを収集・整理・分析できる
<経験>

自然言語処理(NLP)を含むデータサイエンスの経験が3年以上
NLPプロジェクトにおいて、モデル構築、評価、および改善を実施した経験がある
1つ以上のNLPタスク(例:テキスト分類、感情分析、機械翻訳、要約生成など)に取り組んだ実績がある
NLPフレームワーク(例:Hugging Face Transformers、TensorFlow、PyTorch)を用いたプロジェクトにおける実務経験が1年以上
チーム内外との技術的な課題や成果を明確に伝えることができた事例が2件以上存在する

【歓迎(WANT)】

<スキル・知識>

オンライン広告やマーケティングの業務に関する知識がある
拡散確率モデルやその他の画像生成技術に関する知識がある
Light GBMやXGBoostなどの勾配ブースティング手法に関する理解がある
因果推論の基本原理に精通している
<経験>

Kaggleやその他のデータ解析コンペに参加した経験がある(入賞経験があれば尚良い)
国際学会や英文ジャーナルへの論文投稿経験がある(採択された論文があれば尚良い)
数理統計、経営工学、情報通信学に関わる博士号を取得している

求める人物像
プロダクト開発センターのVision, Mission, Value に共感してくださる方
自立・自走できる方
協調性を有し、チームの一員として動ける方
健全なコミュニケーション能力を持ち、円滑な人間関係を築くことができる方
会社の発展に貢献し、自己成長を促進しながら共に組織を発展させていく意欲を持っている方
継続的な自己学習能力があり、新しい技術や手法を迅速に取り入れることができる方
リモートワーク

「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策

喫煙室設置

更新日 2024/02/01
求人番号 3256239

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

  • 3.58
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  • ヘッドハンターの氏名は会員のみ表示されます
  • 会社名は会員のみ表示されます

    • 東京都
    • 上智大学
  • コンサルティング IT・インターネット
    • 初めまして、株式会社ラフロジック代表の成田と申します。 人とお話しするのが好きで、人の人生に関わるような仕事がしたいと思い、コンサルを卒業して現在ご転職のご支援をしております。 キャリアデザインから、中長期目線での最適なご提案を心がけております。 お気軽にお声掛けください!
    • (2024/02/04)

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