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仕事の詳細

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企業名

株式会社サイバーエージェント

職種

【AI事業本部】機械学習エンジニア(オープンポジション)

仕事内容

■業務内容 事業内容・課題を各エンジニアや責任者と議論して理解し、「事業で収集した大規模データ活用(配信における予測・最適化)」や、「AIを活用したクリエイティブの制作支援、最適化」等を適切な機械学習タスク設計を行い、アルゴリズム開発を実施していただきます。 (業務の例) ・DSPのクリック確率予測やCV確率予測 ・ダイナミックリターゲティング広告での商品レコメンデーション ・ウェブ行動履歴からのデモグラや興味・嗜好などのユーザプロファイル生成 etc.. ・クリエイティブ選択のためのアルゴリズム導入 ・検索連動型広告の自動生成(NLP) ・広告クリエイティブの制作支援および自動生成 ・音声対話事業の信号処理、音声処理(ASR, VADなど) ※プロダクトは約20程あり、各プロジェクトごとに使用している技術や領域が異なります。

求める人物像

【必須スキル・経験】 ・機械学習・自然言語処理・音声・画像・最適化アルゴリズムのいずれかの分野においての専門知識 ・機械学習の実問題への実務レベルでの応用実務経験 ・事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること ・PythonやR などを使った分析・モデル作成・可視化を得意としている 【あると望ましいスキル・経験】 ・論文を読解してそのトレースが出来る能力 ・レコメンドシステムの開発実務経験 ・広告配信最適化の開発実務経験 ・画像処理の開発実務経験 ・音声対話システムの開発実務経験 ・自然言語処理の開発実務経験 ・国内外での論文投稿、論文発表、勉強会登壇実績 ・データ分析から事業案を提案した実務経験

勤務予定地

150-6121 東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア22F

博士卒の初任給

応相談 経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇致します。

外部サイトの情報を見る

https://hrmos.co/pages/cyberagent-group/jobs/0000172

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職種
Machine Learning・Optimization・Data Science Engineer/機械学習・最適化・データサイエンスエンジニア

機械学習・最適化・データサイエンス分野のエンジニアを通年で採用しています。 多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、自社のスーパーコンピューターを用いた研究開発・実装を通じて「現実世界を計算可能にする」というPFNのビジョンを実現します。それぞれの事業ドメインの専門知識を学び、コンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を用いることで、PFNでしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、PFNのvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。 以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。 **業務例** 新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。 - 新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング - 対象となる実在の設備・プロセス等に関するデータおよびその稼働・運転業務等の観察および分析 - 機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義 - 実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 - 機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める(可視化等の)技術手法の開発・実装・検証 - 顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス 問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・数理最適化・逆問題解析などの問題解決を行います。 - 対象設備・プロセス等に関する時系列データに対する予測、あるいは異常検知のための機械学習モデルの構築・検証 - 実世界の組合せ最適化問題に対する、ヒューリスティクス・数理計画・機械学習などの複合的な視点からの解決アプローチの提案・実装・実験 - リモートセンシング実データを用いた、計測対象の内部状態・構造の逆問題解析・推定 - シミュレーションデータと実データのドメインアダプテーション 稼働中の化学プラント等の大規模生産設備や、産業機械・ロボット装置等を対象に、これらをより安全・最適に運転できるよう制御するための技術開発を行います。 - 安全を保証しつつ最適な制御を可能とする機械学習モデルの構築 - 設備・装置の異常を運転時系列データを用いて検知・予知する機械学習モデルの構築 製造プロセスや製造装置などを対象に、シミュレーションなども活用しながら効率的な製造をするための技術開発を行います。 - 2D/3D での粒子シミュレーションを使った課題の定式化と機械学習への応用 - 最適な製造プロセスを探索するための連続・離散最適化アルゴリズムの開発 - 開発したアルゴリズムや機械学習モデルを用いた最適化処理を自社クラスタと連携して行うシステムの構築・運用 小売業における収益性および顧客満足の向上につながるデータ分析およびそれに基づく問題解決の提案を行います。小売業における業務の再構築・業務品質の向上に資する手法を開発します。 - 店舗オペレーションの観察・ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 - 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード - 販売促進・機会損失回避・在庫最適化等を目的とする画像・POS データ分析および最適化手法開発 - 顧客企業と連携した、開発手法の効果検証