企業情報

国内最大級のアドテク事業を展開するユナイテッド株式会社にて、独自のアドテクサービスを通じて得られる膨大なマーケティングデータを分析・解析し、より効果の高い施策を策定し、新たな広告配信のロジックを構築していただきます。

・データ分析と最適なモデルの構築
・データドリブンなアイデア創出
・分析とレポーティングに関わる業務全般
・関連技術／サービスの調査

※多変量解析などを応用して進めていただきます

使用ツール：Hadoop, MySQL等のRDB
使用言語：Python, SQLなど

広告主様向けRTB広告プラットフォーム『Bypass』『VidSpot』及び、媒体社様向けRTB広告プラットフォーム『adstir』の更なる成長や、新たな市場を開拓する広告サービスの立ち上げに携わっていただきます。

【具体的な業務】
・独自開発している『Bypass』『VidSpot』『adstir』の新規機能開発や保守開発、または新規広告プロダクトの企画や開発
・新技術や、システムをより高速、安定的に動作させるための研究や調査
・プロダクトの運用

アドサーバ等の開発経験ない方には、まずは管理画面等のWebアプリケーションの開発から入って頂きますので、広告システムの経験がない方も是非ご応募下さい。

【利用している言語、技術、ツールなど】
・広告配信サーバは、Go、Lua、Cなど
・管理画面等のWebアプリケーションは、Perl（Catalyst）、Pythonなど
あまり特定の言語にこだわることなく、プロジェクト毎に、システムを高速かつ安定して動作させるために適した言語を選択します。

【その他主な技術】
・言語：Perl, Python, Go, Lua, C, Java, Objective-C, Javascript
・インフラ：AWS各サービス, Linux, Nginx, Apache, MySQL, Memcached, Redis, fluentd, Hadoop
・その他：git, capistrano, fablic, Munin, monit
・コミュニケーション：Slack, redmine, Lodge（QiitaClone）
特定の言語にこだわることなく、プロジェクト毎に、システムを高速かつ安定して動作させるために適した言語を選択します。

【得られるスキル】
・複数のプログラミング言語での開発をプロダクトレベルで経験できます
・サーバーサイドだけでなく、フロントエンドに関する技術も身につきます
・大規模データの処理技術が身につきます

【やりがい】
・全プロダクト合わせて1日およそ80億リクエストを高速かつ安定に処理するために、プログラムの実装改善やサーバのパフォーマンスチューニングに携われます

更なる成長を加速させるため、広告配信アルゴリズムの精度向上を担うエンジニアを募集します。
アドテクサービスを通じて得られる膨大なマーケティングデータを分析・活用し、より効果の高い施策・広告配信のロジックを構築していただきます。

・CTR予測等、広告配信において重要なKPIの予測
・予測されたKPIに基づいたオークションでの入札単価決定
・適切な予算配分やリクエスト配置最適化アルゴリズムの考案

【利用している言語、技術、ツールなど】
通常の分析業務ではPythonをjupyter notebook上で使用してレポーティングや予測モデルの試作等を行っております。
分析に必要なログはBigQueryに保存されており、自由に取得できる状態となっております。
またプロダクション環境では必要に応じてHadoopやSparkを活用しております。

【その他主な技術】
広告配信サーバは、C言語、Lua、Go言語など
管理画面等のWebアプリケーションは、Perl（Catalyst）、Luaなど
あまり特定の言語にこだわることなく、プロジェクト毎に、システムを高速かつ安定して動作させるために適した言語を選択します。
インフラ：AWS, GCP各サービス、Linux, Nginx, Apache, MySQL, Memcached, Redis, fluentd, Hadoop
その他：git, capistrano, fablic, Zabbix, Munin, monit
コミュニケーション：Slack, redmine, Lodge（QiitaClone）

アドテクサービスを通じて得られる膨大なマーケティングデータをより分析・活用しやすい状態に保つデータ分析基盤を構築していただきます。
・複数サーバで発生するログの効率的な転送
・生ログからのETLジョブや分析データベースの構築や運用
・ダッシュボード構築

【利用している言語、技術、ツールなど】
プロダクションはAWS上に構築されていますが分析データベースはGCPのBigQuery上に構築されております。
AWSからGCPへの転送はembulkで行われており、分析自体は128GBのメモリを搭載したサーバ上で行われております。
また必要に応じてHadoop, Sparkでデータ処理を行っております。

【その他主な技術】
広告配信サーバは、C言語、Lua、Go言語など
管理画面等のWebアプリケーションは、Perl（Catalyst）、Luaなど
あまり特定の言語にこだわることなく、プロジェクト毎に、システムを高速かつ安定して動作させるために適した言語を選択します。
インフラ：AWS, GCP各サービス、Linux, Nginx, Apache, MySQL, Memcached, Redis, fluentd, Hadoop
その他：git, capistrano, fablic, Zabbix, Munin, monit
コミュニケーション：Slack, redmine, Lodge（QiitaClone）