サイバーエージェントでは2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリースし、 アバターサービス「アメーバピグ」やコミュニティサービス「755」、 「タップル誕生」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ライブ配信サービス「FRESH LIVE」や インターネットテレビ局「AbemaTV」を開始するなど、 イ ンターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 これらを開発・運営する「メディア統括本部」には、現在立ち上げ中のものも含めて 実に約50個もの事業やサービスがあるのが特徴です。 中でも、開局から約2年で3,000万DLを突破した「AbemaTV」や、会員数約5,300万人（2016年8月時点）の「Ameba」は日々多くの方々にご利用いただいております。 今回は、メディアサービス全体を横軸で担当している技術本部研究開発組織の、Media Data Tech Studio のメンバーを募集します

株式会社サイバーエージェントとその子会社は、AbemaTVやアメーバブログに代表される大規模なサービスを運営しています。Media Data Tech Studioでは、データを活用してサービスと会社の発展に寄与することを使命としています。その中でMedia Data Tech Studioの機械学習チームは、サービスに蓄積された大規模なデータとメンバーの専門性をかけ合わせて、サービスの継続的な成長を支援することを目標としています。Media Data Tech Studioの機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。 Media Data Tech Studioの機械学習チームが扱う課題は幅広く、必要となる技術も多岐に渡ります。課題の一例として、サービスの安全性と信頼性を維持するための、悪質な投稿の検知・ユーザにとってより良いコンテンツを配信するための推薦・収益性の高い広告セグメントを作成するためのユーザ属性推定などがあります。こういった課題に対し、情報推薦・情報検索・画像解析・自然言語処理などの知見に基づいて、コアとなるアルゴリズムの開発から成果を様々なサービスに展開するための基盤開発までを進めています。

Media Data Tech Studioの機械学習エンジニアは、開発した技術を実サービスへ適用することを重視しています。そのため （１）サービスの課題を発見する分析 （２）それを解決するアルゴリズムの開発 （３）実サービスへの適用 （４）効果の検証 （５）運用まで 様々なチームと協働しながら行います。異なるサービスであっても、有害コンテンツの検出や類似アイテムの推薦など、要望が共通していることが多々あります。そのため、あるサービスのソリューションを別サービスへ展開していくための基盤開発に協力をします。 本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした研究開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。 Media Data Tech Studioの機械学習チームは、ユーザの皆様に満足してサービスをご利用頂けるように、高度な専門技術を用いてサービス改善を支援していきます。

【業務内容】 サービスや周辺環境に関する事象をデータとして表現し、分析や機械学習などで活用できる状態にするための業務に取り組みます。 サービスや業務プロセスを正しく理解しそれをデータ化するためのソフトウェア開発の上流工程や、 実際にデータを取り扱うための分散処理やデータベース・データウェアハウスに関するスキルが求められます。 また分析や推薦・検索システムとの連携も必要となるため、統計学や機械学習などの知識も活かすことができます。 ■データマネージメント業務 ・ドメインモデリングとデータ設計 ・バッチ処理、ストリーム処理によるデータフローの設計、実装 ・BIシステムの開発・運用、およびそのためのデータ整備 ・外部システムやオープンデータ活用のための開発、運用 【求めるスキル・経験】 ・関係データベースの論理・物理設計、開発、運用経験 ・オブジェクト指向プログラミングの基礎知識 ・要件定義、ドメインモデリングなどソフトウェア開発の上流工程に関する興味 【歓迎するスキル・経験】 ・ドメイン駆動設計に関する知識・興味、これを利用したデータマネジメント経験 ・並列分散システムに関する基礎知識、開発経験 ・docker、k8sなどコンテナを用いた開発に関する知識・経験 ・Hadoopなど大規模データ処理のためのオープンソースソフトウェアに関する知識・経験 ・AWS/GCPなどパブリッククラウドに関する知識・経験