コンピューターサイエンスの知識を活用し、広告配信のパフォーマンスを引き上げるための予測アルゴリズム(クリック率、コンバージョン率、入札勝率等)や、広告の推薦アルゴリズム等の開発を担って頂きます。
■具体的には
・ログデータ分析及び参考文献を調査し、新たな予測モデル考案、設計
・予測モデルの実装及びパフォーマンスの改善
・広告の推薦システムの実装及びパフォーマンスの改善
■データ規模
・8,500億req / 月 数十億ユニークブラウザデータ
■開発環境
Linux (CentOS), MySQL, TokyoCabinet, Memcached, Perl, Java, Scala, C/C++
Python, Go, Hadoop, Hive, Spark, Presto, re:dash
AWS (EC2, S3, VPC, Direct Connect, Route 53, EMR, SageMaker)
Puppet, Fluentd, Elasticsearch, Kibana, Vagrant, KVM, Slack, GitHub, CircleCI, Ukigumo
■プロジェクトの進め方
・チケット駆動による機動的な開発進行
・Pull Request ベースの開発ワークフロー(コードレビュー・CI・リリース)
・数ヶ月規模の開発から、日々のメンテナンスなど、構築・開発から運用まで広く担当します。
■必須スキル・経験
・データマイニング、統計解析、機械学習、自然言語処理などいずれかの専門知識
・C/C++, Python, Perl, Ruby, R などを用いたコーディング能力
・アルゴリズムの設計・実装の経験
・数十GBの中規模から数TB以上の大規模データに対する分析・機械学習活用経験
・Linux 環境の使用経験
■歓迎スキル・経験
・Hadoop ソフトウェア群の活用経験
・広告テクノロジーの開発経験がある方
・Web ビジネスの業務知識・経験、検索サービス、Eコマースサービスに関する研究開発
■求める人物像
・技術に対して誠実に向き合える方
・プロダクトに直結させるための意思と遂行力
厳しい制約条件の下でテクノロジーの力を最大限まで引き出すことに興味をお持ちの方、お気軽に「話を聞きに行きたい」ボタンを押してください!
ご応募、お待ちしています!!