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チームで、広告キャンペーンの効率と広告主のROAS向上につながる機械学習アルゴリズムを開発します。大規模なプログラマティック広告基盤を対象に、識別グラフを構築して統合顧客プロファイルを拡充し、購入価値の高いユーザーを機械学習で特定します。科学的手法を用いたモデル開発、ROASを継続的に改善するオンライン実験、顧客向けの効果測定ソリューションの提供を担当します。プロダクト側の関係者やバックエンド・フロントエンドのエンジニアと協力しながら、プロジェクトを自律的に推進します。修士または博士課程修了相当のコンピューターサイエンス、機械学習、統計学などの知識が求められます。デジタル広告分野で、識別グラフ、IDマッピング、クロスデバイスマッピングに関する3年以上の実務経験と、大規模データからマッピングやプロファイルを生成した経験が必要です。Pythonのスキル、SQLの経験、PyTorchやTensorFlowなど現代的な機械学習フレームワークの利用経験、主体性と協働力が求められます。勤務地は東京都です。
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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。
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。
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