・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。
広告運用の過去実績情報を元に、広告効果を予測モデルを作成し、その予測モデル上で最適な予算および入札額を決定するアルゴリズムを開発する業務に携わっていただきます。
・T5, LightGBM等を利用した広告効果推定アルゴリズムの開発およびシステム化に向けた要件定義 ・連続腕バンディット、モデル予測制御、数理最適化などを利用した日予算・入札額の最適化アルゴリズムの開発およびシステム化に向けた要件定義 ・共同研究の推進
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簡単1分登録(無料)機械学習を使用して広告運用自動化に携わってみたい方 NVIDIA DGX Stationを触ってみたい方 GPUプログラミングに知見のある方
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簡単1分登録(無料)データサイエンスティスト/リサーチャーとしての実務経験 3年以上 Gurobi, CPLEX, PuLPなどの最適化モデリング言語の実務使用経験 コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションリサーチ、統計学、数学等の分野における学士号、修士号、または同等の経験
コンピュータサイエンス、機械学習、オペレーションリサーチ、統計学、数学等の分野における博士号 PyTorch、TensorFlow等の機械学習ライブラリの使用経験 GPUコンピューティングの知識 GPUを使用したモデル開発の経験 因果推論の知識
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のアルゴリズムを開発するデータサイエンティストです。
【副業希望の場合】 1 カジュアル面談 2 レジュメ提出 3 コーディングテスト 4 技術面接
【正社員希望の場合】 1 カジュアル面談 2 レジュメ提出 3 コーディングテスト 4 技術面接 5 面接
※面談・面接は、全てzoomで実施します。場合によりフローは異なる場合がございます。
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