会社概要

Supershipは、KDDIのグループ企業として、2015年にスケールアウト、ビットセラー、nanapiが合併し、誕生しました。スタートアップ特有のスピード感やチャレンジ精神と、大手企業の信頼力や資本力を活用しながら事業を成長させ、2017年にはアップベイダー、Socket、更に2020年にはSynarioも加わり、現在は6社のスタートアップ × KDDIから成り立っているハイブリッドスタートアップです。

KDDIという大企業の経営資源を活用しながらスタートアップならではの技術力とスピード感でスケールの大きなM&Aやアライアンスを重ね成長を続けてきました。
我々はこうした独自の組織戦略を「ハイブリッドスタートアップ」と呼んでおり、日本型ユニコーン企業創出の新たなケーススタディとして世界に示すことを目指しています。

事業概要

「データ×テクノロジー」を武器に下記事業を展開しております。
■マーケティングテクノロジー事業
（アドプラットフォーム、デジタルエージェンシートレーディングデスク、アドベリフィケーション）
■ データイネーブラー事業
（検索ソリューション、OMO、データアナリティクス、データソリューション）

スタートアップの技術力・スピード感と大企業の経営資源をかけ合わせた「ハイブリッドスタートアップ」ならではの、アライアンス力、データの量と質、テクノロジーを扱う豊富な人材がSupershipの強みです。

弊社プロダクトの紹介

■ScaleOut DSPとは
https://supership.jp/magazine/advertisement/922/

■Ad Generationとは
https://supership.jp/magazine/advertisement/866/

■fortunaとは
https://supership.jp/business/fortuna/

■S4（Supership Search Solution）とは
https://supership.jp/magazine/product/1184/

★Super Stories（Supershipグループ社内報）★
https://super-stories.com/

事業の魅力について

Supershipでは、広告事業と検索事業を軸に、マーケティングプラットフォーム事業や
その他新規事業の立案など、幅広く事業を展開しています。
それぞれの事業に違った面白さや魅力があるため、下記の記事に是非とも目を通していただけると嬉しいです！

■広告事業の面白さについて
https://speakerdeck.com/supership/ji-shu-campakademiajiang-yan-webguang-gao-enzinianooshi-shi

■検索事業の面白さについて
https://recruit-newgrad.supership.jp/contents/technology-search.html
https://recruit-newgrad.supership.jp/contents/business-commerce.html
https://www.s4p.jp/column/what-retailmedia/

■OMOについて
https://digiday.jp/sponsored/the-future-of-dentsu-and-promotag/

■新規事業創出について
https://super-stories.com/n/n84012ff7240a

募集ポジション

現在Supershipでは、【サーバーサイドエンジニア】【データサイエンティスト】を募集しています。

【サーバーサイドエンジニアの仕事内容】

・数千億以上のリクエストを処理する広告プロダクトの開発

・大量のアクセスに耐えるためのパフォーマンスチューニング作業

・ZOZOタウン、auポータル等、大手ECサイトに導入している検索エンジン「S4」の開発

・大量のログデータを処理する検索ログ基盤の開発

・検索サービスを安定的に提供できるようなSRE（Site Reliability Engineer）業務

【技術スタック】#Ruby #Scala #Node.js #Python #Swift#Spark #Hive#Elasticsearch#Docker#Golang #AWS #GCP #Kubernetes

【データサイエンティストの仕事内容】

国内最大級の規模を誇る広告配信プロダクト「ScaleoutAdPlatform」「ScaleOut DSP」「Adgeneration」などの100億レコード以上/日のログを分析し、広告配信を最適化する業務を担当いただきます。

【具体的には？】

・機械学習を用いて、高精度予測モデルを構築する

・ユーザの行動分析を行い、最も効果が高くなる広告を推測する

・広告の種別、掲載位置、閲覧ユーザの情報等からCTR/CVRを予測する

・配信傾向の急激な変動から異常を検知する

・不正ユーザー、不正クリックを検知する

【技術スタック】#機械学習 #DeepLearning #MLOps #Python #Spark #BigQuery #Scala #SQL #Tensorflow #PyTorch

必須要件

【サーバーサイドエンジニアへ応募の方】

• 大学などの授業以外でも開発経験をお持ちの方

【データサイエンティストへ応募の方】

• インターン、kaggle、研究、ハッカソンなどで高い成果を上げたご経験
• Spark、Hadoop、Hive、BigQueryなどを用いた分析経験
• Pythonを用いたMLモデル構築経験

応募について

「応募する」ボタンからエントリーフォームにお進みいただき、必要事項をご記入の上、ご応募いただけますと幸いです。

※【サーバーサイドエンジニア】【データサイエンティスト】のどのポジションに応募されるかご記載ください。