【機械学習エンジニア】広告入札額最適化向け機械学習基盤の開発（フルリモート可）

・開発体制について

プロダクトオーナー、データサイエンティスト、機械学習エンジニアで約8名の体制となっています。2週間を1スプリントとするスクラム体制を取っており、主にPoCフェーズをデータサイエンティスト、開発フェーズを機械学習エンジニアが担当しています。

・プロダクトの現状

入札額最適化機械学習パイプラインはリリースしたばかりで、マイクロサービス化やデータパイプライン含むデータ基盤開発など、システムとして向上すべきポイントがまだまだあります。また、入札額だけでなく、広告運用における自動化できる機能は他にもあると考えており、機能拡充を通じて、広告自動運用のパイオニアを目指しています。

negociaは機械学習や数理最適化をはじめとするAI技術を駆使して広告の運用を究極まで最適化し、受け手が必要だと思う広告のみが届く世界を実現することで広告との出会いを良い体験に変化させるプロダクトを開発するテックカンパニーです。

具体的には、過去の運用実績データを元にして、広告に掛けた金額に対する売り上げなどの効果の予測モデルを構築し、その予測モデルを元に、最適な広告費用配分を実現したり、キーワードの発掘、広告のクリエイティブを行うSophia AIと呼ばれている機械学習エンジンを開発しています。

社内での開発だけなく、大学（東京工業大学など）や研究機関との共同研究を通じて、アドテク分野における業界最先端のAI技術の研究開発も行っています。また、NVIDIA DGX Stationをはじめとする高性能なGPUマシンを導入するなど、計算資源に対しても積極的な投資を行なっており、豊富な資源を活用した革新的なAIの開発を突き進めております。

今回募集しているポジションは、negociaが提供しているAmazonスポンサー広告の運用アプリケーションであるCommerce Flow（ https://commerce-flow.com/ ）向けに入札額の最適化、キーワードの発掘を行う機械学習エンジン&パイプラインを開発する機械学習エンジニアです。