当社は、1998年に設立され、パーパス「意志の力を最大化し、社会の善進を加速する。」に基づき、教育事業・人材マッチング事業・投資事業をコア事業とし、東証グロース市場に上場するIT企業です。

【募集背景】 急成長しているアドテクノロジー・プログラマティックバイイング業界の中で、 現在当社の収益の柱となっているSSP『AdStir』及びDSP『Bypass』の更なる成長を加速させるため広告配信アルゴリズムの精度向上を担うデータサイエンティストを募集します。 【業務内容】 ・自社開発している当社の広告プラットフォームadstir及びBypass、または新規プロダクトにおいて、広告配信などの各種データ(※)を統計解析することにより、広告効果の改善に取り組んで頂きます。 ※ 月間1000億リクエストを超える広告配信ログ、クリックデータ、コンバージョンデータなどのユーザ行動データを扱います。 【利用している言語、技術、ツールなど】 通常の分析業務ではPythonをjupyter notebook上で使用してレポーティングや予測モデルの試作等を行っております。 分析に必要なログはBigQueryに保存されており、自由に取得できる状態となっております。 またプロダクション環境では必要に応じてHadoopやSparkを活用しております。 【その他主な技術】 広告配信サーバは、C言語、Lua、Go言語など 管理画面等のWebアプリケーションは、Perl(Catalyst)、Luaなど あまり特定の言語にこだわることなく、プロジェクト毎に、システムを高速かつ安定して動作させるために適した言語を選択します。 インフラ：AWS, GCP各サービス、Linux, Nginx, Apache, MySQL, Memcached, Redis, fluentd, Hadoop その他：git, capistrano, fablic, Zabbix, Munin, monit コミュニケーション：Slack, redmine, Lodge(QiitaClone) 【得られるスキル】 統計解析や機械学習の技術を実際のサービスに適用する経験を得ることができます。 実サービス上での応用ではアルゴリズムの構築だけでなく予測モデルの運用や実際の効果検証の技術まで必要となるので、それらのスキルを身につけることができます。 加えて、広告サービスではレスポンス速度も重要になるので推論時間と予測精度のトレードオフを考慮する力が身につきます。 【やりがい】 アドテク分野での分析・機械学習の応用ではアルゴリズムの精度が収益の増減に直結します。 自分が構築したアルゴリズムが利益を生み出す実感が得られることに非常にやりがいを感じることができます。 【キャリアパス】 まずはメンバーとして入社後、現状の広告配信アルゴリズムにおける改善業務に携わって頂きます。 現状の改善を通して当社の広告プラットフォームに対する知識を深めていただき、新しいアルゴリズムや新しいアルゴリズムの適用領域を提案いただく予定です。 ゆくゆくはご自身の適正に合わせて統計解析・機械学習のスペシャリストとして進んでいただくか、分析チームをマネージメントする立場に進んでいただきたいと思っております。 【求めるスキル・経験】 ・Perl, Python, Go, Scalaなどを用いたコーディング能力 ・統計解析・機械学習等の知識、実務経験 ・大規模データを対象とした分析、機械学習の適用経験 【歓迎スキル・経験】 ・自然言語処理やデータマイニング分野での研究開発経験 ・HadoopやSparkとうの大規模データ処理基盤の応用経験 ・マーケティング分野での業務経験 【求める人物像】 ・確かなファクトに基づいて行動を決定している ・分析・予測モデルの構築だけでなくそれらが実サービスで利益を上げることに喜びを感じる ・分析・機械学習だけでなく周辺技術にも興味を持つ