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
AppierのAdvertising Cloud Optimizationチームに所属し、プログラマティック広告におけるキャンペーン効率と広告主のROI向上を支える機械学習アルゴリズムの開発・改善を担います。同社の広告配信プラットフォームでは、入札、価格設定、パーソナライズされたコンテンツ配信に独自の深層学習モデルを活用しています。
主な業務は、SSP、DSP、MMPを含むRTBエコシステムを調査・分析し、改善機会を特定したうえで入札戦略を設計することです。深層学習モデルを用いて入札モデルおよびオーディエンスモデルの性能向上に取り組みます。また、関係チームと協働し、リアルタイムおよび長期的なユーザーインタラクションに関するシグナルの収集を改善し、モデル精度の向上につなげます。クリエイティブ最適化やユーザーシグナルの活用も対象となります。
応募には、コンピュータサイエンス、機械学習、統計学または関連分野の修士号もしくは博士号が必要です。RTBエコシステムに関する業界経験を3年以上有し、PythonとSQLを使用できること、PyTorchやTensorFlowなどの現代的な機械学習フレームワークおよび深層学習モデルの経験が求められます。主体的に業務を推進する力と、チームで協働する力も要件です。
勤務地は東京都です。海外在住者からの応募も受け付けており、日本への移住に際して就労ビザの支援が提供されます。
これは企業の公式求人情報をもとにAIで作成した要約です。情報が不完全、古い、または誤っている可能性があります。応募前に必ず公式の求人情報ですべての内容をご確認ください。
関連する求人
広告クラウドの入札領域で、拡張性のあるC++バックエンドサービスを開発するシニアエンジニア。設計・実装・性能改善、コードレビュー、他職種との連携に加え、デプロイ、監視、障害対応、オンコールを通じて分散サービスの安定運用を担う。
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。
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。
映画コンテンツ制作に向けたAI技術を研究開発するインターン。コンピュータビジョン、機械学習、生成手法、音響・映像の理解や音源分離に取り組み、研究成果の製品実装や論文発表にも関わります。
オンライン処方サービスを中心に、医療機関向け診療システム、決済・配送・顧客管理などのアプリケーションを設計・開発・運用するフルスタックエンジニアです。TypeScriptとRuby on Railsを用い、PdMやデザイナー、QAと協働します。リモート勤務が可能ですが、週2日の出社が必要です。