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もらって嬉しい広告を実現するデータサイエンティスト募集!

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on 2019/06/17

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もらって嬉しい広告を実現するデータサイエンティスト募集!

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坂田 隼人

ユーザーのWeb閲覧履歴から商品購入動機などのマーケティング施策に活用できるInsightを抽出する技術の開発、商品化及び特許化をはじめ、Web広告配信効果を改善するためのデータ分析やアルゴリズム開発などを行った。 また、総勢10人弱のチームを率いて、今後のマーケティングをより高度化させるべくDeep Learningによる広告画像解析やCounterfactual ML分野での研究を行い、国際学会での採択も実現した。

SMN株式会社のメンバー

ユーザーのWeb閲覧履歴から商品購入動機などのマーケティング施策に活用できるInsightを抽出する技術の開発、商品化及び特許化をはじめ、Web広告配信効果を改善するためのデータ分析やアルゴリズム開発などを行った。 また、総勢10人弱のチームを率いて、今後のマーケティングをより高度化させるべくDeep Learningによる広告画像解析やCounterfactual ML分野での研究を行い、国際学会での採択も実現した。

なにをやっているのか

SMNの主力事業のDSPサービス『Logicad』は、月間3000億件の広告リクエストからなるペタバイト級のビッグデータを高速処理するサーバサイド技術と、広告配信の最適化を行う自社開発AI『VALIS-Engine』を融合した広告配信プラットフォームです。 ユニークな取り組みとして、『VALIS-Cockpit』というユーザーインサイト可視化プラットフォームも開発・提供しています。ユーザーのWeb行動履歴を分析し、購入動機の抽出や、広告による態度変容の定量的評価を行うことができ、データに基づいた顧客コミュニケーション戦略を支援します。 R&D部署であるa.i lab.の中でも、私たちデータサイエンスチーム(以下DSチーム)は研究および新規技術開発に特化したチームです。メンバーがそれぞれプロジェクトの主担当となり、広告配信において本質的に解決すべき問題に取り組んでいます。 2019年現在、以下のプロジェクトなどを推進しています。 - VALIS-Cockpitのアルゴリズム開発 - 因果推論による広告の因果効果推定 - 広告運用指標(CPA)の変動に対する予算配分・入札金額最適化 - 広告画像からのクリック率(CTR)の推定 参照リンク VALIS-Cockpit https://cockpit.valis-ai.com/about/ Banner Click Through Rate Classification Using Deep Convolutional Neural Network https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2018/0/JSAI2018_1O101/_article/-char/en Doubly Robust Prediction and Evaluation Methods Improve Uplift Modeling for Observational Data https://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/1.9781611975673.53

なにをやっているのか

SMNの主力事業のDSPサービス『Logicad』は、月間3000億件の広告リクエストからなるペタバイト級のビッグデータを高速処理するサーバサイド技術と、広告配信の最適化を行う自社開発AI『VALIS-Engine』を融合した広告配信プラットフォームです。 ユニークな取り組みとして、『VALIS-Cockpit』というユーザーインサイト可視化プラットフォームも開発・提供しています。ユーザーのWeb行動履歴を分析し、購入動機の抽出や、広告による態度変容の定量的評価を行うことができ、データに基づいた顧客コミュニケーション戦略を支援します。 R&D部署であるa.i lab.の中でも、私たちデータサイエンスチーム(以下DSチーム)は研究および新規技術開発に特化したチームです。メンバーがそれぞれプロジェクトの主担当となり、広告配信において本質的に解決すべき問題に取り組んでいます。 2019年現在、以下のプロジェクトなどを推進しています。 - VALIS-Cockpitのアルゴリズム開発 - 因果推論による広告の因果効果推定 - 広告運用指標(CPA)の変動に対する予算配分・入札金額最適化 - 広告画像からのクリック率(CTR)の推定 参照リンク VALIS-Cockpit https://cockpit.valis-ai.com/about/ Banner Click Through Rate Classification Using Deep Convolutional Neural Network https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2018/0/JSAI2018_1O101/_article/-char/en Doubly Robust Prediction and Evaluation Methods Improve Uplift Modeling for Observational Data https://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/1.9781611975673.53

なぜやるのか

SMNのミッションは、 「情報通信技術の進歩を人に優しいかたちにして、愉快なる未来を創る」ことです。 DSチームでは特に「ユーザーがもらって嬉しい広告」と「広告主にとって効果の高い広告」の両立を目指し、それを可能にするための技術開発に取り組んでいます。 例えば因果推論の技術を用いて広告施策の因果効果の正確な推定を行い、効果を最大化する施策の提案を行うことで、マーケティングの合理化・効率化を通してこの目標の達成を目指しています。

どうやっているのか

アドテクならではの大量のユーザー行動ログを活用して、ビジネスから研究までを一気通貫で行える環境です。 超高負荷のプロダクトを支えるインフラのプロフェッショナルや、データ分析のアルゴリズムのプロフェッショナルが協力して最先端の技術をプロダクトに投入しています。 機械学習の精度が利益を大きく左右する広告配信において、a.i lab.では機械学習エンジニアやデータサイエンティストがそれぞれ裁量をもって取り組んでいます。

こんなことやります

業務内容 - 広告の因果効果推定と、それを活用した指標の最適化 - Counterfactual Machine Learning - 解釈可能性の高い機械学習によるユーザー行動の可視化とマーケティング活用 - Interpretable Machine Learning といったテーマの理論・実装を行っていただきます。 習得できるスキル・経験 - ペタバイト級ビッグデータ処理技術 - 論文・OSSなど成果の外部公開 - ビジネスモデル構築 - 機械学習技術の開発および実適用 - データ分析基盤を指せるインフラ技術(AWSなど) 必須スキル・経験 - コンピューター科学、機械学習、統計学などの修士号以上 - 3年以上のソフトウェア開発経験 - 1年以上のPython, Pandas, scikit-learnの利用経験 - 独自の課題をプログラムで解決した経験(コンペの課題は除く) - ビジネス課題と向き合い、それを改善する技術を生み出すことへの強い意欲 - 公式ドキュメントなどの英語リソースの参照、国際学会に参加してレポートができる英語力 歓迎スキル・経験 - コンピューター科学、機械学習、統計学などの博士号 - ビジネス課題をプログラムで解決した経験 - 国際学会及び国際論文誌の採択経験 - NLP及び因果推論技術の適用経験 - チームでの開発経験
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  1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
  2. 会社からの返信を待つ
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募集の特徴
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会社情報

2000/03に設立

372人のメンバー

東京都品川区大崎2丁目11番1号 大崎ウィズタワー12階