会社名

株式会社博報堂テクノロジーズ

会社概要

博報堂テクノロジーズは、2022年4月に設立したテクノロジー戦略会社です。Web3.0、メタバース、ブロックチェーンといったテクノロジードリブンに加え、広告、メディア、フルファネルマーケティングといった自社ビジネスドメインの軸、各業種別のDXといった得意先ビジネスドメインの軸、これらを掛け合わせ、互いに交差し合い相乗効果となって、様々なサービス・プロダクトを生み出しています。一歩先の働き方へ。
不確実性の時代の変化に対応し、ワークライフバランスから、ワークライフインテグレーションへ。テクノロジー／エンジニア人材にマッチする人事制度や働き方・働く環境も新たに準備中ですが、職場環境など含めも、互いに議論しながらトライ＆エラーで創っていきたいと考えています。また、2022年10月には新オフィスが完成。今の時代だからこそリアルなオフィス環境も重視し、社員同士のコミュニケーションの活性化を目的としたフリーアドレスやミーティングカウンター、作業に集中するためのConcentrateブースなど、多様な働き方に対応し、価値創造につながるようなワークプレイスの実現を目指しています。

ポジション

【AI領域】データサイエンティスト（広告運用）

仕事内容

組織について
組織名・チーム名
プロダクト開発センター配属 AI研究部
組織ミッション
うれしい広告の実現へ
我々はAIを中心としたテクノロジーでマーケティングの可能性を拡大し、人々とサービスのつながりを促進することで、”社会がよろこぶ瞬間”を増やします
組織ビジョン
「テクノロジー×人」で広告にエモーションを
AIやアプリケーションの力で、マーケティングにおける検討・制作・配信プロセスを革新へと導く
組織バリュー
自由と自律、そして協調
我々は自由なアイデア、自由な働き方、自由なライフスタイルを尊重します
我々は各人が自律し、主体性と規律をもってプロフェッショナルとしての使命を果たします
我々は社会に貢献する成果をなし得るために、チームを大切にし、他者を尊重します
チームミッション
AI時代における革新的なクリエイティブ・ワークフローを開拓し、広告クリエイティブの価値を最大限に引き出す
自組織の強み・事業責任者からのコメント
プロダクトは全て内製となっており、ロジック考案からリリースまで短いサイクル
博報堂DYグループが持つ大規模で豊富なデータアセットを活用しつつ、ベンチャー企業のスピード感を併せ持ったハイブリッドなカルチャー
当社は、NVIDIA社製のGPUを複数台保有しており、豊富な計算資源と最新のコンピュータビジョン技術を活用した革新的な広告ソリューション開発を目指しています。
採用背景について
チームや業務上の課題
博報堂テクノロジーズでは、広告運用の最適化や効果検証を目的としたSaaSを開発しており、当チームでは広告予算の最適配分や広告パフォーマンスの予測を行うモデル・アルゴリズムの開発を担っています。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ます。

なぜ採用したいのか？
近年、広告運用の効率化や効果検証のための技術は急速に進化しており、競争優位を築くためにはデータドリブンでの予算最適化やパフォーマンス予測の精度を高める必要があります。これを実現するために、広告運用の最適化に関わる新たなアルゴリズムや予測モデルを開発するデータサイエンティストを募集しています。

職務内容
本ポジションのミッション・期待役割
ユーザーヒアリングなどを通じた問題把握から、広告代理店の立場から問題を定式化。効果検証及び運用最適化を図る。
上記課題に対する適切なソリューション策定
ソリューションの検証、実装指示。必要に応じて自ら手を動かし検証、実装実行。
業務の概要
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

職務内容変更の範囲：会社の定める範囲

求める経験・スキル

必須要件（MUST）
＜スキル＞
効果検証（統計的因果推論）、数理最適化の少なくともどちらかには精通していること
機械学習と深層学習アルゴリズムの理解
モデルの評価とチューニング手法、および適切な評価指標の選択能力
初見のデータソースに対しても、自身で調査しながら適切な整形・加工ができること

＜経験・知識＞
AI関連分野・最適化・計量経済学に関する研究もしくは開発において3年以上の経験
チーム内外での技術的課題を発掘し、成果まで繋げた事例（1件以上）

歓迎要件（WANT）
＜スキル・知識＞
Off-Policy Learningに関する知識・実装経験
CATE（Conditional Average Treatment Effect）を対象とした識別・推定手法に関する知識・実装経験
MMMやその他の広告モデルに関する知識・実装経験
オンライン広告やマーケティング業界への関連知識

＜経験＞
プロジェクトマネジメントの経験
データサイエンス関連のコンサルティング経験（提案・説明業務の経験）
メンタリングやチームメンバーの育成経験
Kaggleなどのデータ解析コンペ参加経験（入賞経験尚可）
国際学会や英文ジャーナルへの論文投稿経験（採択論文尚可）
計量経済学、数理統計、経営工学、情報通信学などの関連分野での博士号取得

求める人物像
プロダクト開発センターのMission, Vision,Value に共感してくださる方
自立・自走できる方
協調性を有し、チームの一員として動ける方
健全なコミュニケーション能力を持ち、円滑な人間関係を築くことができる方
会社の発展に貢献し、自己成長を促進しながら共に組織を発展させていく意欲を持っている方
継続的な自己学習能力があり、新しい技術や手法を迅速に取り入れることができる方