| 企業名 |
株式会社CARTA HOLDINGS |
|---|---|
| 雇用形態 |
正社員 |
| 試用期間 |
3か月 労働条件に変更なし |
| 業務内容 |
【データ解析チームのミッション】 データサイエンティストが所属するデータ解析チームでは、広告配信プラットフォーム（DSP、アドネットワーク）での広告表示権利のリアルタイムオークション（Real Time Bidding）の入札ロジックや、クリック単価の値付けロジック、広告運用オペレーションの自動化など、予測と最適化による意思決定を自動化することをミッションとしています。 【お任せしたい業務】 ・チームのミッションの中核となるDSPのロジックを進化させること ・CARTA MARKETING FIRM全体でのデータ利活用促進（e.g. 意思決定支援、業務改善など） ・R&D 【仕事の進め方】 ▼答えは自分たちで見つける データサイエンティストの仕事は、単に降りてきた仕様に基づいて実装するわけではありません。現場の誰一人理想的なふるまいが何かという答えに辿りついていないケースもあります。 例えばオークションの入札であればオークション理論の教科書や論文のサーベイを最初に行ない「理論通りにやるとしたらA」「ベースライン手法を採用するならB」「将来的に目指す姿はC」とプロダクトの状況を元に設計案を検討していきます。実際の配信ログで実験を行ない、期待通りに動作するか、予測が可能なのか、売上が増えるのかコストが減るのか確認します。 また広告運用チームに機能のメリットや動作原理について共有をします。現場レベルでシステムのふるまいを決められない場合はマネジメント層を巻き込んでプロダクトのあるべき姿について議論します。 ▼ビジネスの生命線を担う 単にオークションの入札機能といっても、単純に広告のクリック率やコンバージョン率の予測だけではありません。 最高入札金額の分布の予測や、期待粗利が最大になる入札金額の求解、KPIの制御と様々な機能の組合せになります。設計段階では推論時の制約から利用可能な予測モデルを絞ったり、Webサーバのレイテンシ制約から最適化手法を決めたりします。 本番リリースできなければ何の価値も生み出せないため、手法の新しさや予測性能よりも実現可能性を重視します。しかし、その分ビジネスに直接インパクトをもたらし、自分の仕事がビジネスの成長に直結していることを実感することができます。 一日に百億回以上ある意思決定を賢くして利益に貢献できるのがこの仕事の醍醐味です。 特にパフォーマンス広告と呼ばれる商材においては広告効果の指標を他社の配信プラットフォームと比較されるため、配信ロジックの性能がビジネスの生命線となります。 ▼純粋なデータ駆動 殆どの施策のデータ分析・モデル構築のためのデータは、十分すぎるほどあります。構築したモデルは収益に直結する意思決定エンジンとして実装し、準実験での推定的な方法ではなく本番環境でA／Bテストを実施することで効果を検証します。 データ不足でやりたいことが出来ない、効果検証がまともに出来ずにもやもや、ということはあまりありません。 検証結果は、ビジネスサイドも含めて仮説を見直し、PDCAを継続的に実施します。 ▼現場主導 非常にフラットな組織です。組織構造がフラットというだけでなく、業務・開発・運用のマネジメントも最小限です。 例えば、現場で技術的負債の返済や大規模なシステム再構築などが必要と考えれば、開発計画や予算取りなど、会社上層部への説明に時間をかけることなく、どんどん行動に移せます。 ここには、各自が ・本質は何かを考えること ・自律的に行動すること ・失敗を恐れないこと ・信じて任せること ・議論や進行状況を常にオープンに共有すること などの、Zucks の文化が表れています。 【この業務を通して身につくスキル】 ・学習データが変化し続ける環境で機械学習予測モデルを利用する方法 ・エンドユーザーに予測・最適化の仕組みについて説明し利用してもらう方法 ・実問題の予測分析、効果検証スキル ・実問題の最適化を実装するスキル 【業務で触れる事になる分野や手法・技術スタック】 ▼分野 ・統計学 ・オークション理論 ・ゲーム理論 ・機械学習 ・オンライン意思決定 ・数理最適化 ・制御工学 ・因果推論、計量経済学 ▼利用している技術スタック・サービス ・AWS、GCP ・Python、Scala、Kotlin ・dbt、Snowflake ・Terraform ・ツール - GitHub、Slack 【業務変更の可能性】なし |
| 応募条件 |
【必須スキル】 ▼下記すべてを満たしている方 ・統計モデリングや機械学習を用いて、仮説構築・モデル構築・効果検証までの一連の実務経験を4年以上 ・チームでの開発経験 ・Pythonを活用した開発経験 ・Python以外で1つ以上のプログラミング言語の深い知識 【歓迎スキル】 ・統計・機械学習モデルにより業務を自動化した経験 ・広告に関わるプロダクトの開発、データ分析に関わった経験 ・統計・機械学習モデルの本番システムへのサービング実装経験 ・データサイエンス・開発チームのマネジメント経験 【志向性】 ・プロダクト開発がしたい ・実際にビジネスの価値を生み出したい ・手法より効果に興味がある ・自分でも手を動かしたい ・チームで成し遂げたい |
| 勤務地 |
東京都 港区虎ノ門 最寄駅: 東京メトロ日比谷線 虎ノ門ヒルズ駅から徒歩1分 ※基本はリモートでの業務となります。 【勤務地変更の可能性】なし |
| 給与・報酬 |
想定年収700万円～ 特記事項: 年俸制 前職の給与及び、能力・経験を考慮の上決定いたします。 業績により決算賞与別途支給の可能性あり 年2回半期毎の見直し ▼固定残業代 ・所定外労働45時間および深夜労働15時間相当（136,364 円～227,455円）を含む ・上記を超えた分の割増賃金は別途支給します。 ▼賃金(基本給、定額手当 等) ベース給＋固定残業代＋残業手当（45時間超過分）＋諸手当 |
| 就業時間 |
休憩時間: 60分 特記事項: フレックスタイム制 ・標準労働時間 8時間 ※9:30〜18:30の間を目安に勤務する社員が多いです ・所定時間外労働 有 ・スーパーフレックス制度 ※フレックスタイム制が適用される為、始業時刻及び終業時刻については社員の自主的決定に委ねるものとする。ただし、始業時刻及び終業時刻につき自主的決定に委ねる時間帯は、午前6時から午後10時までの間とする。 |
| 休暇・休日 |
【休日休暇】 完全週休2日制（土・日）、祝日、年末年始、年次有給休暇、慶弔休暇、ボーナス休暇、失効年次有給積立休暇 【有給休暇】 入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります 1月～2月入社：14日 3月～4月：12日 5月～6月：11日 7月：8日 8月：6日 9月：4日 10月：3日 11月：2日 12月：1日 入社日問わず、次休暇年度より17日 |
| 待遇・福利厚生 |
厚生年金保険,健康保険,労災保険,雇用保険 交通費: 支給（月額5万円まで） 特記事項: 【福利厚生】 ・社内BAR（アルコールをフリーで提供） ・歯科検診、脳ドック（30歳以上対象） ・ベビーシッター割引 ・アップル優待販売 ・ローソンチケット ・不動産賃貸・購入割引 ・英会話学校割引 ・大手広告代理店の契約施設利用可能 ・選択制確定拠出年金制度 ・キャリア開発プログラム ・オンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度 ・保険（団体割引 GLTD任意保険） ・健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入 受動喫煙対策：喫煙室設置 【環境への投資】 PC：Macbook Pro、Windows、etc から選べます ディスプレイ：2枚でも3枚でも追加可能です PC周辺機器：準備のないPC周辺機器が利用したい場合、各自購入の上で経費精算可能です 椅子：OKAMURA バロン、シルフィー、etc リモート：基本はリモートでの業務となります。 OASIS：社内Library。技術書・ビジネス書・マンガなどが借りられます ajito：定時後であれば無料でお酒が飲める社内バー。部署を超えたコミュニケーションの場になっています。 その他：集中ブース、バンドセット・音響設備なども設置されており、執務室以外も非常に充実しています。 ※Covid-19感染対策の為、働き方は柔軟に対応しております ※上記は、PC選択を除き出社時の環境となります 契約期間：無期 【受動喫煙防止情報】 屋内受動喫煙対策: あり 対策: 喫煙室あり 特記事項: 喫煙専用室設置 |
| こだわり条件 |
学歴不問 女性が活躍 即日スタート 経験者優遇 在宅勤務 駅から徒歩5分以内 10時以降出社OK フレックスタイム制 週休2日制 土日祝日休み 交通費支給 社会保険完備 育児支援制度 その他特別制度あり その他、営業・事務 など
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