インターネットを武器に、消費者と生産者の融合を目指したインターネット広告の仕組みを作っています。 大量生産、大量消費が生み出した市場メカニズムは終わりを迎えつつあります。 消費者と生産者が分離している時代において「広告」は非常に強力なツールでした。 しかし、昨今インターネットの世界では誰もが簡単にWEBサイトやアプリを作れるようになり、リアルな世界でもクラウドファディングやD2Cなど、消費者が生産側に参加するようになり、消費者と生産者が融合する動きを見せています。 私たちは、その時代を見据えて1999年に創業しました。 インターネットを武器に、消費者と生産者の融合を目指したインターネット広告の仕組みを作り、2005年には業界最速でジャスダック証券取引所に上場、 2014年には東証一部へ市場変更しました。 私たちは「インターネット広告会社」としてではなく、 世界に消費者と生産者の融合を支援するサービスを生み出し続ける「事業創出会社」として進化を続けます。 直近では海外メディアからも評価をいただき、 米国ビジネス誌フォーブス・アジア版が選ぶ アジア優良企業200社に２年連続で選出されました。

おかげさまでスマートフォン広告領域では、 App Storeでダウンロードできる国内TOP50アプリのうち、 9割近くも弊社のサービスを利用しているなど、 複数のサービス領域で国内最大規模を誇っています。 今後は安定した基盤の上で、海外展開やインターネット広告事業以外の、会社の『第２の柱』となるような新規事業展開等の成長戦略を描いています。

サービス開発部情報科学技術研究所では、AdTechやRTB分野での最新の技術や動向についてR&Dをしています。今回は、業務改善のための数理最適化や機械学習で最新技術の調査したいひとを募集します！ 【業務内容】 アドテク領域の最新技術について、 国際カンファレンスの内容を調査したり、 それをもとにプロトタイプを開発したりしてもらいます。 具体的にどのようなことをするかは、 能力・適性に応じ面談時に決定します。 以下は実際のタスクの例です。 - CTR予測モデルの改善に関する調査、パフォーマンスの改善 - リアルタイム入札 (RTB）における、オークション理論に基づく理論分析、プロトタイプの作成 - RTB における, 強化学習 (バンディットアルゴリズム) の応用の調査、プロトタイプの作成 - 数理シミュレーション環境構築のための理論研究 【求める人物像】 - 積極的に議論することができる 【必要スキル】 - 機械学習/強化学習、ゲーム理論 (オークション理論)、数理統計学、数理最適化のうち, 少なくとも1分野の専門知識 - ICML、KDD など機械学習・人工知能分野の国際カンファレンスや、数理最適化やオークション理論の英語論文を読解する能力 - 論文の内容を平易な内容で報告できる - 課題解決に対する強い意欲 - 何らかのプログラミング言語を習得していること 【歓迎するスキル】 - 修士または博士相当の深い専門知識 - 上記分野での研究実績 - コンピュータサイエンス全般の専門知識 - 論文で提案されている手法をプロトタイプ的に実装できる能力 - 大量データでの運用を意識した実装能力 - 論文の内容等をqiita等にoutputできる 【業務時間】 週2日程度で3ヶ月程度（要相談）