株式会社CARTA HOLDINGS エンジニア職 CARTA MARKETING FIRM テレシー の求人一覧
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【リード機械学習エンジニア】低レイテンシーな機械学習システムでデータ駆動の意思決定を推進
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、様々なマーケティング課題に対して、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。自社プロダクトの1つとして、Demand Side Platform(以下、DSP)の開発を行っています。 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提供しています。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を積極的に行ってきましたが、現在はブランディング広告向けの機能が充実する中で、パフォーマンス広告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 私たちは、データ駆動の意思決定をリードできる機械学習エンジニアを求めています。 パフォーマンス広告では、広告主に成果(アプリのインストール、商品の購入など)を還元する過程で、データ分析や機械学習が重要な役割を担います。ロジック開発は単なる技術的な取り組みではなく、ビジネス戦略そのものです。最適な入札価格の決定や効果的なクリエイティブの選択を自動化することで、プロダクトとしての優位性を確立します。 この分野では日々新しい手法が提案されており、それらを効果的に活用するには深い洞察が必要です。論文サーベイで得られた手法を自社プロダクトに適用するには、実際の広告リクエストや広告主の要望など、ビジネス背景を十分に考慮する必要があります。 これらを実現するために、技術力だけでなく、ビジネス感覚を持ち、組織や戦略に積極的に貢献できる方に来ていただきたいと思っています。 業務内容 リード機械学習エンジニアのミッションは大きく二つあります。 ▼ビジネスの生命線を担う 機械学習モデルの性能向上は、ビジネスに直接的な影響を与えます。CPC（クリック単価）やCPA（成果単価）などのKPIを達成するために、モデルの構築・改善を行います。また、リアルタイムオークションにおける各種ロジックは、ビジネス上の意思決定を自動化する重要な役割を果たします。ビジネスサイドと協力してビジネス課題を解決し、具体的な施策を提案し、その実現に向けたロードマップを策定します。 ▼プロダクトの技術課題へのアプローチ 以下のような技術的な課題に対処し、プロダクトの品質向上に貢献します。 入札価格の決定 広告リクエストの属性（メディアやユーザー情報など）と案件情報（ターゲティング情報など）を組み合わせて、最適な入札価格を決定します。入札価格を低く抑えることは広告効果の向上に直結します。 クリエイティブ選択 数あるクリエイティブの中から、効果的な（クリック率が高いなど）ものを選択します。 働く環境 ▼低レイテンシーな機械学習システム DSPでは、リクエストあたり100ms程度でレスポンスを返す必要があります。機械学習モデルが推論に使える時間は10ms程度です。低レイテンシーな機械学習システムを開発したいエンジニアは挑戦しがいのある環境です。 ▼Snowflakeやdbtを活用したモダンなデータ基盤 デジタル広告においてデータは命です。データ分析やモデル構築などにおいてデータを中心に意思決定をします。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機械学習エンジニア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、よろしければご覧ください。 Snowflakeの力を引き出すためのdbtを活用したデータ基盤開発の全貌 Snowflakeと共に過ごした一年間。その進化過程と未来へのVision データ基盤Visionの進化の軌跡-事業の成長と共に歩んだ道のり ▼多様なバックグラウンドを持つプロダクトチーム DSPのロジックの開発は、ソフトウェアエンジニアから構成されるプロダクトチームと機械学習エンジニア・データサイエンティストのロジックチームに分かれていました。しかし、ドメインナレッジやコンテキストを素早く共有できるよう、DSPにおけるロジック開発を行う機械学習エンジニア・データサイエンティストはプロダクトチームの一員としました。ソフトウェアエンジニアと強く協業することで素早く価値を発揮するチーム体制です。 CARTA MARKETING FIRMのデータサイエンス、データエンジニアリング基盤の変遷に迫る - CARTA TECH BLOG 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 統計学 数理最適化 オンライン意思決定 制御工学 オークション理論 ゲーム理論 因果推論、計量経済学 ▼スタック Python, Kotlin(一部のみ) AWS dbt, Snowflake Prefect Terraform GitHub Slack 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た一連の実務経験（仮説構築・モデル構築・効果検証）に関する5年以上の経験 デジタル広告に関連する分野(レコメンドなど)の開発に携わった経験 ▼歓迎スキル デジタル広告に対するドメイン知識 ビジネス視点の仮説検証やロードマップを策定する能力 テックリードなど、開発チームを率いた経験 学会やカンファレンスなどの登壇経験 Kaggleなどの機械学習コンペティションの入賞経験 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 続きを見る
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【シニアデータサイエンスエンジニア】運用型テレビCMサービスにおける分析ソリューション開発
事業/プロダクトについて ▼事業について テレシーはテレビCMを中心としたマーケティングコミュニケーション領域のサポートを通じて、クライアントの事業成長のために伴走していくエージェンシーです。言われたことをやるのではなく、クライアント課題を共に発見し、その解決策（ソリューション）を提示します。そのための各種調査、戦略立案、各種企画、それら全てのプロデュース＆エグゼキューションまでを、パートナーとしてクライアントに寄り添って行います。 ▼開発プロダクトについて これまでテレシー開発チームでは、テレビCMの効果を分かりやすく可視化・分析できるプロダクト「テレシーアナリティクス」を主に開発してきました。テレシーアナリティクスの提供によって、大手広告主様が時間と労力をかけていた、テレビCM効果分析が、短時間で簡易に分析できるようになりました。 結果として、テレビCMを実施したことのないスタートアップ企業を中心とした広告主様や、これまで効果改善に満足できず、費用対効果を高めることができないままテレビCMの実施を止めてしまった広告主様の課題を幅広く解消し、テレビCM出稿の機会が増えていきました。今後については、分析精度向上・取り扱いデータの増加・新たなCM効果分析手法の研究開発を通じて顧客に選ばれるプロダクト作りを進めていきます。 ※参考記事 (外部リンク) テレシーアナリティクスの全貌とは[インタビュー] テレビCM効果測定ツール「テレシーアナリティクス」の測定技術で特許を取得 業務内容 ▼任せる業務 テレビCM視聴データ × 顧客レスポンスデータ（KPIデータ）からテレビCMの投資効果の可視化 放映エリアの投資効果分析 テレビCM枠(番組)の効果分析 テレビCM視聴傾向の分析 テレビCM素材の効果分析 テレシーアナリティクスの基盤整備 機械学習APIサーバーの設計/構築/運用/実装 機械学習ワークフローの設計/構築/運用/実装 Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 サービス監視設計/運用 パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 分析ソリューションの立案・開発 クライアント課題を解決するべく、分析ソリューションの立案・開発 ▼何が難しいのか、どうやってるのか TVCMの効果を直接的に観測することはできません。直接的に観測出来ないCM効果は評価も含め難しい所です。しかし、学習データを元に広告主のKPIを推定しCM効果を可視化していく事は可能です。 また、様々な業界の広告主がおり、それぞれKPIが異なりますが、ドメイン知識は電通グループとして培ってきたマス広告の知見と、CARTA HOLDINGSが培ってきたデジタル広告でのノウハウで解決できます。 専門性のある業務を遂行するため社内に相談できる相手が少ないという問題がありますが、外部の有識者の知見を得るために学会や技術カンファレンスでの発表もしています。 ▼やりがい 機械学習の適用がまだ不十分なTVCMの効果測定という分野に対して、主体的に自らの知見・経験を応用していける点です。言われたこと、作業をそのままやるのではなく、主体的に作っていくことができます。分からないことや必要な知識はその都度調べ、同僚との情報共有で身につけていくことで自己成長にも繋がります。 また、答えのないものに対して試行錯誤しながら挑戦していくことができるので、自らの判断でサービス成長を支えていくことが可能です。 組織内の各部署との連携も多く、分析に関して営業担当にレクチャーしたり、他部署やクライアントの手助けが出来ていると感じられるのも1つのやりがいになります。 開発組織について テレシーの開発組織は、業務に向き合う際、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャーの役職を問わず、常にフラットであるように心がけています。業務を遂行する際、誰かを待たずに開発を行うという点を大事にしています。 誰かが仕様を決めて、それをただ実装する人はチームにいません。 以下のような開発ライフサイクルを一貫して行うことがほとんどです。 ヒアリング、調査 意思決定 実装、テスト デプロイ モニタリング 改善 もちろん得意・不得意な領域は当然あるので、メンバー同士でお互いにフォローし合いながら、チームとして前に進むように心がけています。 ▼開発環境 ※データサイエンスエンジニアとして利用する環境です 言語 : Python（statsmodels,numpyro etc..） 基盤 : AWS, Google Cloud(旧: GCP) データベース : Snowflake, Aurora, MySQL コード管理 : GitHub コミュニケーション : Slack, Google Meet etc 分野 統計学 時系列解析 サンプリング法・カルマンフィルタ 機械学習 数理最適化 制御工学 因果推論、計量経済学 行動経済学 ※参考記事 (外部リンク) 【t_wada CARTA探訪】今話題の運用型テレビCM「テレシー」を支える技術(Youtube) 「その開発は本当に必要？」運用型テレビCMを提供するテレシーの徹底的に“Why”を深ぼる開発カルチャーと仕組みとは 私たちが求めるデータサイエンスエンジニア ▼志向性 ソリューション開発がしたい データを使った問題解決に挑戦したい ▼必須スキル Linux系コマンドの利用経験 Pythonでの機械学習モデルの開発経験 機械学習モデルのパフォーマンスチューニング経験 Webアプリケーションの開発経験 AWSなどIaaS環境での開発経験 ▼歓迎スキル 機械学習の経験 統計・機械学習の知識 機械学習モデルの開発/運用経験 Luigiによるパイプラインの設計経験 AWS SageMakerなどの機械学習モデルサービング技術の開発/運用経験 機械学習基盤の開発/運用経験 MLに興味があり、コードの書けるインフラエンジニアの方 インフラ基盤整備に興味のあるMLエンジニアの方 MLOpsの経験 データエンジニアリングの経験 SRE（Site Reliability Engineering）の経験 Linuxサーバーの運用経験 オーケストレーションツール(Amazon ECS, Kubernetes)の運用経験 Istioなどの Service Mesh 運用経験 Terraformを利用したインフラ構築自動化の経験 CircleCI/GitHub Actionsなどを利用したCI/CD構築や運用経験 パフォーマンスチューニングの経験 スケーラビリティを考慮した大規模Webアプリケーションの設計経験、負荷対策を行った経験 外部へのコミュニティー経験 自作ライブラリの公開やOSSなどへのコントリビュート経験 社外勉強会、カンファレンスなどでの登壇経験 この業務を通して身につくスキル データサイエンスの実社会適用 マスマーケティングのDX 学習データが変化し続ける環境で機械学習予測モデルを利用する方法 エンドユーザーに予測・最適化の仕組みについて説明し利用してもらう方法 実問題の予測分析 共通 フルサイクル開発者としての経験 クラウド環境でのフェイルセーフなサービス運用経験 マスマーケティング、アドテクノロジーに関する知識 ブランドからダイレクト（パフォーマンス）の幅広い広告の知識 選考フロー 書類選考 : データサイエンス部 部長 1次面接 : データサイエンス部 チームリーダー / 部長 2次面接 : 開発本部 本部長 最終面接 : テレシー代表取締役・HRBP ※上記をベースに選考回数は増減する可能性があります ※選考の途中で性格適性検査を実施いたします 続きを見る
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【シニアソフトウェアエンジニア】運用型テレビCM分析サービスの開発をリードする
事業/プロダクトについて ▼事業について テレシーはテレビCMを中心としたマーケティングコミュニケーション領域のサポートを通じて、クライアントの事業成長のために伴走していくエージェンシーです。言われたことをやるのではなく、クライアント課題を共に発見し、その解決策（ソリューション）を提示します。そのための各種調査、戦略立案、各種企画、それら全てのプロデュース＆エグゼキューションまでを、パートナーとしてクライアントに寄り添って行います。 ▼開発プロダクトについて これまでテレシー開発チームでは、テレビCMの効果を分かりやすく可視化・分析できるプロダクト「テレシーアナリティクス」を主に開発してきました。テレシーアナリティクスの提供によって、大手広告主様が時間と労力をかけていた、テレビCM効果分析が、短時間で簡易に分析できるようになりました。 結果として、テレビCMを実施したことのないスタートアップ企業を中心とした広告主様や、これまで効果改善に満足できず、費用対効果を高めることができないままテレビCMの実施を止めてしまった広告主様の課題を幅広く解消し、テレビCM出稿の機会が増えていきました。今後については、分析精度向上・取り扱いデータの増加・新たなCM効果分析手法の研究開発を通じて顧客に選ばれるプロダクト作りを進めていきます。 ▼プロダクト技術スタック 言語（Backend） : Python, Go, PHP[Laravel] 言語（Frontend） : Vue, TypeScript インフラ : AWS, Google Cloud(旧: GCP) ミドルウェア : nginx データベース : Snowflake, Aurora, MySQL モニタリング : Sentry, Re:dash 環境構築 : Docker, TerraForm CI/CD : CircleCi, Github Actions コード管理 : GitHub コミュニケーション : Slack, Google Meet etc ※参考記事 (外部リンク) テレシーアナリティクスの全貌とは[インタビュー] テレビCM効果測定ツール「テレシーアナリティクス」の測定技術で特許を取得 ▼テレシー開発組織について テレシーの開発組織は、業務に向き合う際、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャーの役職を問わず、常にフラットであるように心がけています。業務を遂行する際、誰かを待たずに開発を行うという点を大事にしています。 誰かが仕様を決めて、それをただ実装する人はチームにいません。 以下のような開発ライフサイクルを一貫して行うことがほとんどです。 ヒアリング、調査 意思決定 実装、テスト デプロイ モニタリング 改善 もちろん得意・不得意な領域は当然あるので、メンバー同士でお互いにフォローし合いながら、チームとして前に進むように心がけています。 ※参考記事 (外部リンク) 【t_wada CARTA探訪】今話題の運用型テレビCM「テレシー」を支える技術(Youtube) 「その開発は本当に必要？」運用型テレビCMを提供するテレシーの徹底的に“Why”を深ぼる開発カルチャーと仕組みとは 業務内容 テレシーのソフトウェアエンジニアは、顧客に価値提供を行えるプロダクトを開発します。具体的には、テレビCM分析サービス「テレシーアナリティクス」の開発・運用を中心に、以下開発を想定しております。 テレビCMアナリティクスサービスの開発、保守運用 テレビCMバイイングサービスの開発、保守運用 社内オペレーションのシステム化 また、広告主様に対して新しい価値創出のため新規プロダクト開発も行っています。 ▼募集背景 私たちは、既存の製品のサービスレベル維持・新規の機能開発を両立したいと考えています。現在の品質・速度を維持して、広告主様に安心してご利用いただくために運用体制の強化を行うべく、ソフトウェアエンジニアを募集することになりました。 ソフトウェアエンジニアのミッションは、データサイエンス以外のフロントエンド、バックエンド、インフラ全ての開発をご担当いただけます。 ▼やりがい 近年の広告市場において、統計的な手法のプロダクトは注目されています。広告を通じて様々な産業に影響力があるプロダクトを開発することができます。 そんなテレシーでは、優秀なエンジニアに幅広いキャリアアップチャンスを提供しています。将来的にはチームマネジメントも担っていただくことも可能です。 中長期的には、テレビCMとインターネット広告を統合的に扱うプロダクトの開発に携わり、日本のみならず海外に新しい価値を創造する可能性もあります。 応募要件 ▼私達が求めるエンジニア 特定技術の利用にこだわらず、目的に応じた技術を柔軟に扱うことができる方 フロントエンド、バックエンド、インフラなど役割ベースの開発ではなく、色々な領域に携わりながら開発をしたい方 必要に応じて他のプログラミング言語や設計手法を学ぶ好奇心のある方 裁量を持って開発していきたい方 フラットで少人数な組織、チームで開発をしたい方 ビジネスへの関心がある方 ▼必須スキル 静的型付言語(Go/Java etc…)/ 動的型付言語(JavaScript/Ruby etc...)の各型付言語において、1つ以上の言語を用いた3年以上のアプリケーション開発経験 クラウド環境 (AWS, Google Cloud(旧: GCP)) でのサービス開発、業務経験 Webアプリケーション開発の実務経験 ▼歓迎スキル Backend : Python, Go, PHP[Laravel]でのサービス開発、業務経験 Frontend : Vue, TypeScriptでのサービス開発、業務経験 BtoB向けサービスの開発経験 マーケティングについてのドメイン知識 MLOps / データエンジニアリング経験 データ分析基盤（LAKE/ETL/DWH）の構築経験 選考フロー 書類選考 : 開発部 部長 1次面接 : 開発部 部長 2次面接 : 開発本部 本部長・データサイエンス部 部長 最終面接 : テレシー代表取締役・HRBP ※上記をベースに選考回数は増減する可能性があります ※選考の途中で性格適性検査を実施いたします 続きを見る
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