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広告配信プラットフォームの入札、価格設定、コンテンツ推薦に関わる機械学習モデルを開発・運用します。大規模なユーザー・オークションデータを分析し、実験とオンラインテストを通じて広告キャンペーンの効率と収益性を高めます。
広告配信プラットフォームの最適化チームで、広告キャンペーンの効率と広告主の投資効果を高める機械学習アルゴリズムの開発に携わります。入札、価格設定、パーソナライズされたコンテンツ推薦に関するモデルを設計・実装し、本番環境へ展開します。大規模なユーザーデータやオークションデータを分析して予測に有用なパターンやシグナルを見つけ、オフライン実験やA/Bテスト、継続学習を用いてシステム性能を改善します。エンジニアリング、プロダクト、データの各チームと協力し、課題の特定からロードマップ策定、成果の提供までを推進します。応募には、コンピューターサイエンス、数学、電気工学など関連分野の学士号が必要で、修士号または博士号は歓迎されます。アドテクノロジー領域で性能最適化に取り組んだ4年以上の実務経験、応用機械学習の経験、特にCTR予測やレコメンデーションシステムの知識が求められます。Pythonの実務経験と、PyTorchやTensorFlowなどの機械学習フレームワークの利用経験も必要です。プロダクト、データ、エンジニアリングをまたぐプロジェクトを主体的に推進し、協働できることが期待されます。高スループット・低レイテンシのリアルタイムシステム、RTBエンジン、ストリーム推論の経験は歓迎されます。勤務地は東京都です。海外候補者向けにビザサポートが提供されます。
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