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※スーパーフレックス※【リード機械学習エンジニア】低レイテンシーな機械学習システムでデータ駆動の意思決定を推進◆柔軟な働き方と充実の福利厚生で働きやすさ◎

年収:900万 ~ 1500万

ヘッドハンター案件

部署・役職名 ※スーパーフレックス※【リード機械学習エンジニア】低レイテンシーな機械学習システムでデータ駆動の意思決定を推進◆柔軟な働き方と充実の福利厚生で働きやすさ◎
職種
業種
勤務地
仕事内容 【募集背景】
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。
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。自社プロダクトの開発を行っています。
自社プロダクトは、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。
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。

【具体的な業務内容】
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。

【働く環境】
■低レイテンシーな機械学習システム
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
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、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。

【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
労働条件 【雇用形態】
正社員
※試用期間:3ヶ月(労働条件に変更なし)

【給与】
応相談(年俸制)
※前職の給与及び、能力・経験を考慮の上決定
※業績により決算賞与の可能性あり
昇給:年2回(半期毎の見直し)

【勤務地】
東京都港区虎ノ門

【勤務時間】
・標準労働時間:8時間(スーパーフレックス制度を導入)
※9:30〜18:30の間を目安に勤務する社員が多いです
・休憩時間:60分
・所定時間外労働:有
※始業時刻及び終業時刻については社員の自主的決定に委ねるが、自主的決定に委ねる時間帯は、午前6時から午後10時までの間とする。

【待遇、福利厚生】
・社会保険完備
・交通費支給(月額5万円まで)
・持株会制度
・社員割引制度
・健康診断
・歯科検診、脳ドック(30歳以上対象)
・ベビーシッター割引
・アップル優待販売
・ローソンチケット
・不動産賃貸
・購入割引
・選択制確定拠出年金制度
・キャリア開発プログラム
・オンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度
・社員持株会制度
・スーパーフレックス
・ハイブリッドワーク
・お弁当代補助
・社内BAR

【休日、休暇】
・完全週休2日制(土日)
・祝日
・年末年始
・年次有給休暇
・慶弔休暇
・産休育休
・介護休暇
・特別休暇
・ボーナス休暇
・ウェルビーイング積立休暇
・有給休暇(入社月によって変動)
応募資格

【必須(MUST)】

・統計モデリングや機械学習を用いた一連の実務経験(5年以上)
 ┗仮説構築、モデル構築、効果検証に関するの経験
・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(WANT)】

・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

受動喫煙対策

喫煙室設置

更新日 2025/10/15
求人番号 5914811

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

  • 3.46
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    • 東京都
    • 東洋大学
  • コンサルティング IT・インターネット サービス
    • CxO/管理部門を中心に、様々な業界への転職支援を行っています。 15年以上の人材ビジネス経験があるため、どの職種へも対応しています。東証プライム上場の大手企業から上場を目指すベンチャー企業、更には資金調達をしたスタートアップ企業など、幅広い非公開/内密求人を保有しています。
    • (2025/10/30)

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