リアルタイム広告推薦、データ配信、広告配信を支える高同時実行バックエンドサービスを設計・開発します。Go／Python、分散システム、MongoDBやClickHouse、Kafka、Grafana・Prometheusなどを扱い、低遅延、性能、信頼性を高めます。大規模な広告配信基盤で監視や障害対応にも取り組む役割です。
この求人について
このポジションは、Scientist部門でAppierのAd Cloudの分析を担うデータサイエンティストです。大量の入札リクエストを扱う広告システムについて、キャンペーン成果、入札、レコメンド、クリエイティブ配信、ユーザー行動のデータから、改善余地と要因を明らかにします。
具体的には、データを用いた仮説設定、指標の変動や不整合の原因分析、オンラインキャンペーンでのA/Bテストの設計・実施・評価を行います。指標フレームワーク、データセットと分析パイプライン、キャンペーン状況を確認するダッシュボードも整備します。Python、専門的なSQL、PySparkまたは同等の分散処理基盤、実験設計の統計知識、機械学習の実務的理解が示されています。応募には、プロダクトまたは成果重視の環境でデータ分析・データサイエンスに3年以上携わった経験が必要です。
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広告配信プラットフォームの最適化チームで、RTBの仕組みを分析し、入札・オーディエンス・クリエイティブ最適化に用いる機械学習モデルを改善するポジションです。ユーザー行動シグナルの収集・活用にも他チームと連携して取り組みます。
dブック・dマガジンなどの電子書籍サービスで、要件定義やアーキテクチャ設計を中心に、開発ベンダー、事業側、パートナー企業と連携しながらプロジェクトを推進します。
AI機能の企画から本番導入までを担い、LLM連携、プロンプト設計、RAG、エージェント型ワークフローを実装します。Ruby/RailsとTypeScript/Reactで開発し、評価・運用改善やコードレビューを通じて3～4名のチームをリードするポジションです。
Next.jsを用いたフロントエンド開発を担当し、ビジネス部門と連携して要件定義からスコープ・進捗管理、プロジェクト完遂までを推進します。