具体的な業務内容
【AI領域】データサイエンティスト(広告運用) ◆博報堂G
■現状抱えている課題と採用背景
広告キャンペーンは多くの要素(ターゲティング、予算配分、出稿タイミングなど)が絡み合う複雑な問題であり、その最適化には高度なデータ分析や機械学習技術が求められております。
来期はこういった広告運用領域を更に強化すべく、増員目的で採用をする運びとなりました。
■業務概要
Web広告やマス広告を対象とした、効果検証フレームワークの開発、あるいは当該効果を考慮した最適化アルゴリズムの開発メンバーとしてジョインいただきます。
■具体的な業務内容
具体的には、以下のタスクのうちいずれかに関わっていただくことになります。
◎広告クリエイティブ・要素の評価技術の開発
・Web広告などの広告実績データを元にしたアンバイアスな予測器の開発あるいは改善提案
・複数媒体への横展開
◎組合せ最適化スキームの開発
・Web広告における複数要素(訴求軸、クリエイティブ、予算)の最適組合せに関する基礎研究
・上記探索スキームのアルゴリズム開発
・複数媒体への横展開
◎マス広告の効果検証及び最適配分
・TV広告は(Web広告に比べて)取得可能なメトリクスが限定的ですが、そのような制約下でもワークする効果検証あるは最適化アルゴリズムの高度化
◎その他
・外部研究機関(大学)との共同研究
・他チームとの協業 等
■開発環境・技術スタックなど
【使用アプリケーション】
Slack、Notion、JIRA、GitHub、AWS、Docker、Figma、Big Query
【開発環境・その他】
・開発環境:NVIDIA DGX A100複数台、ハイメモリメニーコアのCPUマシン、Cloud GPU
・プログラミング言語:Python
・利用パッケージ:EconML、PyTorch、Flax、JAX、numpy、onnx、numba、grad-cam、torchvision など
■得られるスキル
・効果検証・最適化などに関わるPoC → プロダクト化までの一貫して実行するスキル
・スクラムでのチーム開発スキル
■3〜5年後、10年後のキャリアパス
効果検証・最適化などのスペシャリストとしてのキャリア、もしくは、チームリーダーを経てマネージャーとしてのキャリアがあります。
変更の範囲:会社の定める範囲
チーム/組織構成