サイバーエージェント／【メディア事業部】機械学習エンジニア/ AJA
2025/05/19- IT・インターネット
- 人事 : 採用
- 東京都
| 部署・役職名 |
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機械学習エンジニア_ABEMAをはじめとする動画コンテンツ・サービスの広告データとユーザーデータを用いた様々な最適化や自動化をリード ■業務内容 「株式会社AJA」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、主に動画広告を対象としたSSPとDSPの開発を行っております。 本募集では、DSPで蓄積されている広告データとユーザーデータを用いた様々な最適化業務や、人的工数を削減することを目的とした自動化に関する業務、それらを動作させるMLOpsの改善に関する業務を主な対象としております。 ※サイバーエージェントのData Science Center（DSC）に所属いただき、AJAの機械学習エンジニアをご担当頂きます。 具体的な業務内容 テーブルデータを用いた機械学習モデルの構築 動画像データを用いた機械学習モデルの構築 MLOps基盤の改善 LLMを活用した新規機能の作成 統計的知見を活かした配信実績の分析 当チームのミッション 当チームのミッションは、動画広告の配信効果を最大化することです。 ■DSPチーム ①ブランド広告：広告の視聴に対して課金されるので、配信広告の仕組みを増やし、広告営業の武器を増やすこと、配信効果を最大化することを担うチーム ②ダイレクト広告：CPM最適を実現するチーム（成果報酬）広告運用改善、効率化を担っていただく。 ※ビジネスアナリストがデータの分析を担い、最大効率化を支援します。 ■クリエイティブチーム 動画クリエイティブを使って解析・配信の最適化を行う。 今後の展望 ML・DSはAJA（DSP、SSPの事業）において現在のメンバーはDSP側の業務を担当しており、クリエイティブチーム側でも機械学習を用いていきたいと考えています。 その方針のもと、AJAの中で動画広告のクリエイティブを解析し、効果がでるものにできないか、というチームを立ち上げました。 クリエイティブの解析、コンテンツの解析を実施し、クリエイティブとコンテンツの組み合わせにより、各番組により良い広告を出していくことを目指しています。 また、クリエイティブの生成に関しても、15秒～30秒のクリエイティブから、6秒に縮めて何パターンも作り、どのパターンが結果が出ているのか、という分析をできるようにしていきたいと考えています。 チームの文化や体制、働く環境について AJAでは、技術でブランド広告のあり方を変えることを目指し、日々エンジニアとビジネスサイドのメンバーが一緒に議論しながらプロダクトの開発・提供を行っています。 エンジニアとビジネスメンバーが密接に連携するスモールチームで働いているため、コミュニケーションロスがなく、開発スピードが非常に速いです。 また、設計や技術選定はエンジニアに一任されており、オーナーシップを持って最適な開発を推進しています。 これにより、最新の技術トレンドを積極的に取り入れつつ、事業のニーズに的確に応える開発を行い、事業成果にコミットしています。 チームメンバーについて AJAのMLチームは3名で構成されています。 1人目：MLエンジニア。チーム全体を統括し、各指標に責任を持っている。 2人目：ビジネスアナリスト。分析やレポーティング周りを担当している。 3人目：MLエンジニア。新卒2年目。最適化周りを中心に担当している。 ※入社後は、経験に応じてミッションを検討させていただきます。 Data Science Center（DSC）について データ系のエンジニア、データに纏わるメンバーで構成されている横軸の組織で、全体で40名ほど在籍していますが、メディア事業部内の部署に入って業務をするメンバー（30名）や共通システムの開発を行うメンバー（7名）がいます。 利用している技術について ［主な利用技術］ Python / Golang / GoogleCloud / Terraform [その他ツール等] Notion（ドキュメント・プロジェクト管理） / Slack |