機械学習エンジニア

職務概要同社のDSPでは、月間270億インプレッションが発生します。これらの広告配信は機械学習を使い10msと短い間に自動的に入札価格などの意思決定を行っています。機械学習エンジニアには低レイテンシーな環境下で効果を発揮するモデルの構築とプロダクトへの実装が求められます。機械学習エンジニアは、次のような仕事により広告効果を高めます。
職務詳細・配信ログ・ユーザー属性からCPC・CPAなどのKPIをもとに広告表示価格の決定
・クリック率や勝率が低いリクエストを見分け、無駄なレスポンスの削減
・ユーザー属性から最適なクリエイティブの選択
広告プラットフォーム開発における挑戦には以下のようなものが挙げられます。
★仕事の進め方★
▼ビジネス課題を機械学習の問題へ変換
新たな課題に向かう時、プロダクトマネージャーと密接に協力します。この段階ではビジネス上の課題を深く理解し、機械学習が解決可能な問題として落とし込みます。場合によっては機械学習を使わない方法も提案します。
▼MLパイプラインの構築・改善
モデル構築と改善に取り組みます。このフェーズでは、プロダクション環境へモデルを組み込むことをゴールとすることが重要になります。効率的なMLパイプラインを構築し、モデルの迅速な実験などの改善を可能にします。プロダクション環境へのリリース後は、広告配信ログなどをもとにフィードバックサイクルを実現します。 会社の特徴 同社は、2019年1月に経営統合し発足しました。
約20社を傘下に擁し、デジタルマーケティング支援、広告配信プラットフォーム運営、メディア運営、販売促進DX（デジタルトランスフォーメーション）支援、新卒エンジニア採用支援など、デジタルを起点としたあらゆる事業を展開しています。
ミッションに「The Evolution Factory」を掲げ、同社が持つデジタルの知見と経験、事業開発力、そして約1500名の社員の多様な価値観をもとに、日本の産業や社会の進化にむけて尽力しています。
2022年4月に再編された東証の新市場区分では「プライム市場」に属し、持続的な成長と中長期的な企業価値の向上に積極的に取り組んでおります。