募集要項
- 仕事内容
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【広告運用自動化技術の開発】
『Commerce Flow』や他プロダクトの広告管理機能において、AIによる自動入札技術を開発しています。
上記を実現するために、同社がすでに保持している媒体広告のデータベースを元に機械学習や数理最適化技術を利用したモデルの構築とそのモジュール開発を推進していただきます。
自動入札技術では，広告配信時の効果をアンバイアスに予測するモデルを構築することと，その予測モデルを活用して入札を最適化する効率的なアルゴリズムを開発することが求められます。
これらのモデル・アルゴリズムの開発には，高度な高等数学技術だけでは最新の論文を読み進めながら検討を進めていただきます。また、モデルの予測結果を活用し、数理最適化技術との組みあわせによる入札額のリコメンド機能を実装いただきます。
実装したモデルは自社製品で運用できるので、比較的短期で成果も出しやすく、モデルや最適化のロジックの組み上げにやりがいがあると思います。
【広告クリエイト生成技術の開発】
TransformerやBERTなどを利用した最先端の自然言語処理技術を駆使して広告文自動生成技術を研究・開発いただきます。
元来、広告業界では，広告クリエイトの作成や，作成した広告の運用作業は人手で行ってきましたが、近年のAI/機械学習技術の発展に伴いこれら作業の自動化が急ピッチで進んでいます。
negociaではこれら広告クリエイト作成・広告運用自動化のコアとなる機械学習アルゴリズムを開発しており、今回広告クリエイト作成の研究・開発を担う人材を募集します。
本業務では、広告文の効果推定モデルを作成し、効果推定した結果を利用して、入稿する広告文を決定する技術を開発いただきます。
効果推定モデルを利用した強化学習で、より良い広告文を生成する技術の開発もご担当いただきます。本業務は、効果推定や強化学習などに対する深い知見をお持ちの方が特にご活躍いただけると思います。
また，深層学習に対する知見があることも望ましいです。
- 応募資格
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- 必須
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【必須スキル・経験】
■データサイエンティスト/リサーチサイエンティスト/研究者としての実務経験3年以上
■統計数理・データ分析の基礎知識を理解し、一連のデータ分析/モデル構築を完遂できる
■自ら研究課題を設定し、自ら解決策や実装方針を考え、再現性を保った実装・検証を行い、結果をまとめることができる
■実務課題を自ら考え設定し、主体的に動きながら、大半のケースで自立したプロフェッショナルとしてビジネス判断・課題解決ができる
■（広告クリエイトのみ）pytorch， tesorflowなどの深層学習フレームワークを利用した実務開発経験
■（広告クリエイトのみ）深層学習を利用した画像解析もしくは自然言語処理関連技術の実務開発経験
■（広告運用のみ）数理最適化に関わる基礎知識
■数理統計/経営工学/情報通信学に関わる博士号もしくはそれと同等以上の経験
【歓迎スキル・経験】
■因果推論に対する基礎知識を有する
■拡散確率モデルをはじめとする画像生成技術に対する知見
■pytorch， tensorflow， jaxなどの深層学習フレームワークの利用経験
■バンディット問題への理解
■オフライン/オンライン強化学習の知見
■Off-policy evaluationなどの方策評価技術に対する知見
■Light GBMなど勾配ブースティングに対する知見
■オンライン広告に対する業務理解
■Kaggleなどデータ解析コンペの経験
■国際学会、英文ジャーナルへの論文投稿経験
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 東京都
- 年収・給与
- 660～2000万円
