CARTA HOLDINGS について
人の想いで、人と未来の可能性を、拓いていく。
わたしたちCARTA HOLDINGSは進化推進業です。
CARTA HOLDINGS（カルタホールディングス）は、サイバー・コミュニケーションズとVOYAGE GROUPの経営統合により誕生し、現在は東証プライム市場に上場しています。
「The Evolution Factory」をミッションに掲げ、デジタルマーケティングとインターネット関連サービスの2つの領域で事業を展開しています。それぞれ事業領域やステージの異なる約20社の子会社を擁しており、その規模も10名程から650名以上と多様です。約1,500名の多様な価値観を持つ社員が知見と経験を活かし、日本の産業と社会の進化に貢献しています。
持続的な成長と企業価値向上に注力する一方で、発展途上の企業としても挑戦し続けています。
CARTA HOLDINGSについてまとめた採用説明資料は、 こちら からご覧いただけます。
事業概要
CARTA MARKETING FIRM は「クライアントの事業を進化させる」をミッションに、デジタルや広告に領域を限定せず、クライアントのあらゆるマーケティング課題に向き合っていく事業会社です。
CARTA MARKETING FIRM 開発局では、「自分たちで創って、自分たちで売る。」をビジネスコンセプトに、自社プロダクトの1つとして、Demand Side Platform（以下、DSP）の開発を行っています。様々なマーケティング課題に対し、自らプロダクト開発を行うことでソリューションを提供し、クライアントの事業の進化を目指しています。
自社プロダクトであるDSPは、認知獲得のためのブランディング広告や、成果に直結するパフォーマンス広告といった、マーケティングにおける様々なニーズに応えられる機能を開発し提供しています。サービスリリース当初はパフォーマンス広告を主力商品として事業を成長させてきましたが、2019年のサイバー・コミュニケーションズ（CCI）との経営統合を期にブランディング広告領域への開発投資も積極的に行ってきました。現在はブランディング広告向けの機能が充実する中で、再度パフォーマンス領域への投資を行いさらなる事業成長を狙います。
募集背景
データサイエンス人材が以下のような仕組みを一手に引き受け、分析やモデル開発へ集中できないという課題をよく耳にします。
- データパイプライン開発
- MLパイプライン開発
- プロダクトへの組み込み
我々もデータサイエンス人材がデータで価値を生む環境づくりと向き合ってきました。そこで、データパイプラインを選任するチームを作ることでデータ分析やモデル開発に集中するためのベースラインを整えました。この取り組みによって、データサイエンス人材がデータに集中する基盤ができました。
しかし、データサイエンスチームがプロダクトチームから離れていることで、ドメイン理解やプロダクトへの組込みにおいてコミュニケーションコストが増大する課題が残っています。この課題を解決するためにデータサイエンスチームがプロダクトチームに所属し、ソフトウェアエンジニアとコラボレーションを強める体制を作りました。DSPプロダクトチームでは、機械学習を使ってデータで新しい価値を生むエンジニアリングチームを目指します。
業務内容
我々のDSPでは、月間270億インプレッション（2022/8実績）が発生します。これらの広告配信は機械学習を使い10msと短い間に自動的に入札価格などの意思決定を行っています。機械学習エンジニアには低レイテンシーな環境下で効果を発揮するモデルの構築とプロダクトへの実装が求められます。
機械学習エンジニアは、次のような仕事により広告効果を高めます。
- 配信ログ・ユーザー属性からCPC・CPAなどのKPIをもとに広告表示価格の決定
- クリック率や勝率が低いリクエストを見分け、無駄なレスポンスの削減
- ユーザー属性から最適なクリエイティブの選択
広告プラットフォーム開発における挑戦には以下のようなものが挙げられます。
▼時系列データを用いた早い学習サイクル
- 大量の広告配信に関わるログをもとに、モデルの更新サイクルは1時間程度
- 広告配信は不均衡なデータセットが多く、モデルの評価は慎重になる必要がある
▼リアルタイムな予測
- DSPでは50ms程度で全ての処理が完結
- 推論に使える時間は10ms程度
▼論文サーベイ等の技術調査と提案
- オンライン広告の分野では多くの手法が検討され日々技術が進歩する
- 収集したデータを最大限生かす手法を探し出し、提案する能力が求められる
仕事の進め方
機械学習エンジニアの仕事の進め方としては二つのフェーズがあると考えます。
▼ビジネス課題を機械学習の問題へ変換
新たな課題に向かう時、プロダクトマネージャーと密接に協力します。この段階ではビジネス上の課題を深く理解し、機械学習が解決可能な問題として落とし込みます。場合によっては機械学習を使わない方法も提案します。
▼MLパイプラインの構築・改善
モデル構築と改善に取り組みます。このフェーズでは、プロダクション環境へモデルを組み込むことをゴールとすることが重要になります。効率的なMLパイプラインを構築し、モデルの迅速な実験などの改善を可能にします。プロダクション環境へのリリース後は、広告配信ログなどを元にフィードバックサイクルを実現します。
働く環境
これらの働き方を支えるチーム体制として次のような仕組みがあります。
▼専門性を生かすためのデータサイエンス環境
Snowflakeをベースとしたデータ基盤をデータ基盤チームが開発・運用しています。データ基盤チームは、配信ログなどのデータについてデータ品質を担保してくれます。プロダクトチームのエンジニアはdbtを使用して簡単に分析・学習用のデータを抽出する環境が整っています。データ基盤チームはデータサイエンス人材がその専門性を最大限に活かすサポートをします。
データ基盤については、以下に詳しくまとめているので、興味あれば御覧ください。
▼ソフトウェアエンジニアとのコラボレーションが密である
MLパイプラインやA/Bテスト基盤など構築や運用はデータサイエンスの価値を出す上で重要になります。ソフトウェアエンジニアと協力することで素早くデータの価値を届けます。
業務上触れる分野や技術スタックについて
▼分野
- 機械学習
- オンライン意思決定
- 数理最適化
- 統計学
▼スタック
- Python, Kotlin
- AWS
- dbt, Snoflake
- Prefect
- Terraform
- GitHub
- Slack
参考記事
求めるスキル
▼必須スキル
- 統計モデリングや機械学習を用いて、仮説構築・モデル構築・効果検証までの一連の実務経験を2年以上
- 時系列データに対する課題解決の経験
- デジタル広告、モニタリングの異常検知など
▼歓迎スキル
- プロダクト開発に携わった経験
- ソフトウェアエンジニアと協力してMLOpsに携わってきた経験
- レコメンドエンジンなど低レイテンシーのサービス開発に関わった経験
- データサイエンティスト/機械学習エンジニアをリード/マネジメントした経験
選考フロー
書類選考
1次面接: エンジニア・データサイエンティスト
2次面接: CARTA MARKETING FIRM CTO・エンジニア
最終面接: CARTA MARKETING FIRM 代表取締役・取締役・人事
※上記をベースに選考回数は増減する可能性があります
※入社後のオンボーディング、就業支援を行う観点から選考の途中で適性検査を実施いたします
エンジニアリングの文化
技術力評価会
技術力評価会というエンジニアによる組織を越えた能力評価の仕組みがあります。
成長を加速させるためには自らの経験だけではなく、客観的なフィードバックが重要です。チームを横断して仲間と相互にフィードバックしあい、お互いに継続的に成長することを大切にしています。2011年から継続しており、毎回みんなで振り返りを行って仕組み自体を改善し続け、共につくる評価制度となっています。
* エンジニアの技術力評価は難しい? - 7年間運用してきた技術力評価制度の改善の歴史
* 『エンジニアの公開ガチ評価会』を開催しました！評価資料・評価結果すべてお見せします！
書籍
『事業をエンジニアリングする技術者たち ― フルサイクル開発者がつくるCARTAの現場』
テスト駆動開発でもおなじみの 和田(@t_wada)さん が、VOYAGE GROUP（現・CARTA HOLDINGS）に在籍する主要なソフトウェアエンジニアにインタビューし、その内容をラムダノートの 鹿野さん の協力のもと本としてまとめていただきました。 当社におけるビジネスとソフトウェア開発の在り方を濃縮した1冊に仕上がっていると思います。
* エンジニアポータルサイト：CARTAのエンジニアリングに関する情報をまとめています
* TechBlog：日々実践しているエンジニアリングについての情報を発信しています
* YouTube：エンジニアたちによるイベント動画などを配信しています
* Twitter：エンジニアリング関連の情報をつぶやきます
* connpass：定期的にエンジニアたちによるイベントを開催しています
* 勉強会・読書会：社内外のメンバーが集まり様々な勉強会や読書会が開催されています
* 技術カンファレンス：様々な技術イベントに協賛・登壇しています
* 技術コーチ：和田(@t_wada)さんに、週1で設計相談・ペアプロ・勉強会サポートなどをしていただいています
| 職種 / 募集ポジション | CARTA MARKETING FIRM 開発局 機械学習エンジニア |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 |
|
| 勤務地 | |
| 勤務時間 | ・標準労働時間 8時間（スーパーフレックス制度を導入） ※CARTA MARKETING FIRMでは9:30〜18:30の就業を基本としております ・休憩時間 60分 ・所定時間外労働 有 ※始業時刻及び終業時刻については社員の自主的決定に委ねるが、自主的決定に委ねる時間帯は、午前6時から午後10時までの間とする。 |
| 休日 | ■休日休暇 完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始、年次有給休暇、慶弔休暇、ボーナス休暇、失効年次有給積立休暇 ■有給休暇（入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります） 1月〜2月入社：14日 3月〜4月：12日 5月〜6月：11日 7月：8日 8月：6日 9月：4日 10月：3日 11月：2日 12月：1日 入社日問わず、次休暇年度より17日 |
| 福利厚生 | ・社内BAR（アルコールをフリーで提供） ・保険（団体割引 GLTD任意保険） ・歯科検診、脳ドック（30歳以上対象） ・ベビーシッター割引 ・アップル優待販売 ・ローソンチケット ・不動産賃貸・購入割引 ・英会話学校割引 ・電通契約施設利用可能 ・選択制確定拠出年金制度 ・キャリア開発プログラム ・オンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度 |
| 加入保険 | 各種保険：健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険 ※健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入 |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 固定残業代 | ・所定外労働45時間および深夜労働15時間相当（181,909円～）を含む ・上記を超えた分の割増賃金は別途支給します。 |
| 労働条件 | （1）業務内容 求人票に基づく （2）労働契約の期間 定めなし （3）勤務地 求人票に基づく （4）勤務時間、残業有無、休憩、休日 ・標準労働時間 8時間 ・休憩時間 60分 ・所定時間外労働 有 ・休日：土・日曜日、国民の祝日 ・休暇：上記記載の通り ・スーパーフレックス制度 ※フレックスタイム制が適用される為、始業時刻及び終業時刻については社員の自主的決定に委ねるものとする。 ただし、始業時刻及び終業時刻につき自主的決定に委ねる時間帯は、午前6時から午後10時までの間とする。 （5）賃金形態 年俸制 （6）賃金(基本給、定額手当 等) ベース給＋固定残業代＋残業手当（45時間超過分）＋諸手当 諸手当に関しては別途記載の通り （7）社保の有無 有(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険) （8）試用期間の有無と試用期間中の労働条件 有：3ヶ月の試用期間。労働条件に変更なし （9）募集者の氏名、名称 株式会社CARTA HOLDINGS （10）管理監督者の有無 有 ※（1）業務内容、（3）勤務地の変更範囲については、面談時に詳細をお伝えします。 |
| 会社名 | 株式会社CARTA HOLDINGS |
|---|---|
| 設立年月日 | 1999年10月8日 |
| 代表者 | 代表取締役 社長執行役員 宇佐美 進典 |
| 従業員数 | 1,526名（2022年12月末時点） |
| 本社所在地 | 〒105-5536 東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズ ステーションタワー 36～38階 |