| 企業名 |
株式会社CARTA HOLDINGS |
|---|---|
| 雇用形態 |
正社員 |
| 試用期間 |
3ヶ月 期間中の労働条件に変更なし |
| 業務内容 |
【備考】 本ポジションは、株式会社CARTA HOLDINGSで雇用、株式会社CARTA ZEROへ出向となります。 【募集背景】 私たちは、データ駆動の意思決定をリードできる機械学習エンジニアを求めています。 開発局では、「自分たちで創って、自分たちで売る。」をビジネスコンセプトに、様々なマーケティング課題に対して、自らプロダクト開発を行うことでソリューションを提供し、クライアントの事業の進化を目指しています。自社プロダクトの1つとして、Demand Side Platform（以下、DSP）の開発を行っています。 自社プロダクトであるDSPは、認知獲得のためのブランディング広告や、成果に直結するパフォーマンス広告といった、マーケティングにおける様々なニーズに応えられる機能を提供しています。2019年のサイバー・コミュニケーションズ（CCI）との経営統合を期にブランディング広告領域への開発投資を積極的に行ってきましたが、現在はブランディング広告向けの機能が充実する中で、パフォーマンス広告領域への投資を行いさらなる事業成長を狙います。 パフォーマンス広告では、広告主に成果(アプリのインストール、商品の購入など)を還元する過程で、データ分析や機械学習が重要な役割を担います。ロジック開発は単なる技術的な取り組みではなく、ビジネス戦略そのものです。最適な入札価格の決定や効果的なクリエイティブの選択を自動化することで、プロダクトとしての優位性を確立します。 この分野では日々新しい手法が提案されており、それらを効果的に活用するには深い洞察が必要です。論文サーベイで得られた手法を自社プロダクトに適用するには、実際の広告リクエストや広告主の要望など、ビジネス背景を十分に考慮する必要があります。 これらを実現するために、技術力だけでなく、ビジネス感覚を持ち、組織や戦略に積極的に貢献できる方に来ていただきたいと思っています。 【業務内容】 リード機械学習エンジニアのミッションは大きく二つあります。 ▼ビジネスの生命線を担う 機械学習モデルの性能向上は、ビジネスに直接的な影響を与えます。CPC（クリック単価）やCPA（成果単価）などのKPIを達成するために、モデルの構築・改善を行います。また、リアルタイムオークションにおける各種ロジックは、ビジネス上の意思決定を自動化する重要な役割を果たします。ビジネスサイドと協力してビジネス課題を解決し、具体的な施策を提案し、その実現に向けたロードマップを策定します。 ▼プロダクトの技術課題へのアプローチ 以下のような技術的な課題に対処し、プロダクトの品質向上に貢献します。 ・入札価格の決定 - 広告リクエストの属性（メディアやユーザー情報など）と案件情報（ターゲティング情報など）を組み合わせて、最適な入札価格を決定します。入札価格を低く抑えることは広告効果の向上に直結します。 ・クリエイティブ選択 - 数あるクリエイティブの中から、効果的な（クリック率が高いなど）ものを選択します。 【働く環境】 ▼低レイテンシーな機械学習システム DSPでは、リクエストあたり100ms程度でレスポンスを返す必要があります。機械学習モデルが推論に使える時間は10ms程度です。低レイテンシーな機械学習システムを開発したいエンジニアは挑戦しがいのある環境です。 ▼Snowflakeやdbtを活用したモダンなデータ基盤 デジタル広告においてデータは命です。データ分析やモデル構築などにおいてデータを中心に意思決定をします。データ基盤チームは、配信ログなどのデータについてデータ品質を担保してくれます。プロダクトチームのエンジニアはdbtを使用して簡単に分析・学習用のデータを抽出する環境が整っています。データ基盤チームは機械学習エンジニアがその専門性を最大限に活かすサポートをします。 ▼多様なバックグラウンドを持つプロダクトチーム DSPのロジックの開発は、ソフトウェアエンジニアから構成されるプロダクトチームと機械学習エンジニア・データサイエンティストのロジックチームに分かれていました。しかし、ドメインナレッジやコンテキストを素早く共有できるよう、DSPにおけるロジック開発を行う機械学習エンジニア・データサイエンティストはプロダクトチームの一員としました。ソフトウェアエンジニアと強く協業することで素早く価値を発揮するチーム体制です。 【業務上触れる分野や技術スタックについて】 ▼分野 ・機械学習 ・統計学 ・数理最適化 ・オンライン意思決定 ・制御工学 ・オークション理論 ・ゲーム理論 ・因果推論、計量経済学 ▼スタック ・Python、Kotlin（一部のみ） ・AWS ・dbt、Snowflake ・Prefect ・Terraform ・GitHub ・Slack |
| 応募条件 |
【必須スキル】 ・統計モデリングや機械学習を用いた一連の実務経験（仮説構築・モデル構築・効果検証）に関する5年以上の経験 ・デジタル広告に関連する分野（レコメンドなど）の開発に携わった経験 【歓迎スキル】 ・デジタル広告に対するドメイン知識 ・ビジネス視点の仮説検証やロードマップを策定する能力 ・テックリードなど、開発チームを率いた経験 ・学会やカンファレンスなどの登壇経験 ・Kaggleなどの機械学習コンペティションの入賞経験 |
| 勤務地 |
東京都 港区虎ノ門2-6-1 最寄駅: 【最寄り駅】東京メトロ日比谷線 虎ノ門ヒルズ駅から徒歩1分 東京メトロ各線 虎ノ門駅から徒歩5分 |
| 給与・報酬 |
想定年収900万円～1500万円 想定月収75万円～125万円 特記事項: 昇給あり 昇降給：年2回 時間外労働の有無にかかわらず、45時間分の時間外手当として191,813円～319,613円を支給 ※前職の給与・能力・経験を考慮の上決定 ※別途決算賞与・インセンティブ有（業績・成果による） 月給 750,000 円 ～ 1,250,000円 ▼月給内訳 ・ベース給：490,455円～854,091円 ・ライフプラン支援金：55,000円 ・固定残業手当（45時間分）：191,813円～319,613円 ・固定深夜手当（15時間分）：12,788円～21,308円 ※超過分別途支給 【賃金補足】 ▼賃金形態 月給制（欠勤・休職・月の途中の入社・退職に応じて日割り計算） ▼ライフプラン支援金とは 会社が定める確定拠出年金制度の掛け金として拠出することができます。 記載金額を上限に、確定拠出年金に充てるか給与で受け取るかを選択でき、その割合は個別で設定可能です。 |
| 就業時間 |
9:30～18:30 休憩時間: 60分 特記事項: 所定労働8時間 ＜スーパーフレックスタイム制あり＞ ・1日の標準労働時間：8時間 ・コアタイム：なし ・フレキシブルタイム：６：00～22：00の間で労働者の決定に委ねる フレックスタイム制 |
| 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、ウェルビーイング積立休暇 ▼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 |
健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険 交通費: 交通費支給（月額5万円まで） 特記事項: 【福利厚生】 ・保険（団体割引 GLTD任意保険） ・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 ・電通契約施設利用可能 ・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 ※健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入 【社内活性化のための施策】 オフィス内に社内BARを設けています。 18時30分以降はアルコールやソフトドリンクを自由に飲むことができます。 事業会社を超えた交流も活発に行われています。 【受動喫煙対策】 喫煙室設置 【受動喫煙防止情報】 屋内受動喫煙対策: 対策あり 対策: 喫煙室あり 特記事項: 喫煙専用ルーム |
| こだわり条件 |
学歴不問 即日スタート 経験者優遇 駅から徒歩5分以内 10時以降出社OK 土日祝日休み 交通費支給 社会保険完備 その他、営業・事務 など
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