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。
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。
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。
機械学習モデルの学習・評価・推論・監視を支える基盤を設計、開発、運用します。SparkやFlinkによる大規模データ処理、Kubernetes上のジョブ実行基盤、開発者向けツールの改善を担います。
FA向けセンサ、測定器、画像処理機器のPCアプリを開発。顧客の利用場面を踏まえ、GUIや大規模開発向けフレームワークを設計し、仕様検討から実装、評価、品質確保まで担当します。商品企画・販売、回路・構造担当とも連携し、製品機能の提案にも関わります。
STORESの複数プロダクトを支える共通基盤を設計・構築し、認証認可や連携、AI駆動開発基盤、開発者体験の改善、大規模クラウド環境の性能最適化などに取り組む新卒向けポジションです。
AI Professional ServicesのForward Deployed Engineerとして、Treasure AI CDPとAI機能を用いた顧客向け導入を推進。データパイプライン、ユースケース、業務最適化ソリューションの実装からエンタープライズ環境への展開まで担います。SQL・Python・ETL、AWS/GCP、生成AIの実務経験を生かし、顧客課題の分析や複数チームとのプロジェクト推進にも取り組みます。