＼AIを中心としたテクノロジーを駆使し最適化を究極まで追求／データサイエンティスト（広告運用）を募集！

仕事内容

【組織について】 ■チームミッション AI時代における革新的なクリエイティブ・ワークフローを開拓し、広告クリエイティブの価値を最大限に引き出す 【採用背景について】 ■採用背景 プロダクト開発のサービスは急速に増加しており、その背後にあるインフラストラクチャの安定性と拡張性、高い品質が求められています。この成長を支えるため、SREチームの強化のために採用を行っております。 ■チームや業務上の課題 博報堂テクノロジーズでは、広告運用の最適化や効果検証を目的としたSaaSを開発しており、当チームでは広告予算の最適配分や広告パフォーマンスの予測を行うモデル・アルゴリズムの開発を担っています。広告キャンペーンは多くの要素（ターゲティング、予算配分、出稿タイミングなど）が絡み合う複雑な問題であり、その最適化には高度なデータ分析や機械学習技術が求められます。 ■なぜ採用したいのか？ 近年、広告運用の効率化や効果検証のための技術は急速に進化しており、競争優位を築くためにはデータドリブンでの予算最適化やパフォーマンス予測の精度を高める必要があります。これを実現するために、広告運用の最適化に関わる新たなアルゴリズムや予測モデルを開発するデータサイエンティストを募集しています。 【職務内容】 ■本ポジションのミッション・期待役割 ・ユーザーヒアリングなどを通じた問題把握から、広告代理店の立場から問題を定式化。効果検証及び運用最適化を図る。 ・上記課題に対する適切なソリューション策定 ・ソリューションの検証、実装指示。必要に応じて自ら手を動かし検証、実装実行。 ■具体的な業務内容 具体的には、以下のタスクのうちいずれかに関わっていただくことになります。 ・広告クリエイティブ・要素の評価技術の開発 　・Web広告などの広告実績データを元にしたアンバイアスな予測器の開発あるいは改善提案 　・複数媒体への横展開 ・組合せ最適化スキームの開発 　・Web広告における複数要素（訴求軸、クリエイティブ、予算）の最適組合せに関する基礎研究 　・上記探索スキームのアルゴリズム開発 　・複数媒体への横展開 ・マス広告の効果検証及び最適配分 　・TV広告は（Web広告に比べて）取得可能なメトリクスが限定的ですが、そのような制約下でもワークする効果検証あるは最適化アルゴリズムの高度化 ・その他 　・外部研究機関（大学）との共同研究 　・他チームとの協業　等 ■本ポジションの魅力 ・自社開発プロダクト：当センターで開発するプロダクトは全て自社開発プロダクトであり、組織ミッション達成に向けたプロダクト開発に注力できます。 ・豊富な計算資源：DGX A100のクラスタマシンが導入済。豊富なGPU計算資源のもとで研究開発を推進できます。 ・豊富な広告データ：国内広告代理店業において2位の売上を有する博報堂DYグループの豊富なデータを利用できます。 ・自由なカルチャー：博報堂テクノロジーズは、エンジニアドリブン組織であり、プロダクトのため、顧客のための問題解決を目的として自由に意思決定ができるカルチャーを有します。 ・迅速なデプロイメント体制：一つのプロダクトに対して企画/エンジニア/DSがワンチームで開発に取り組んでおり、PoCから結果のデプロイメントまで最短2週間程度の短いサイクルで開発を行っているため、自分が開発した技術をいち早く顧客にデリバリーすることができます。 ■開発環境・技術スタックなど ・開発環境：NVIDIA DGX A100複数台, ハイメモリメニーコアのCPUマシン, Cloud GPU ・プログラミング言語：Python ・利用パッケージ：EconML, PyTorch, Flax, JAX, numpy, onnx, numba, grad-cam, torchvision　など