求人ID: 37662
応相談
事業内容
“クリエイティブで勝負する”
サイバーエージェントのミッションステートメントにあるこの言葉はクリエイティブにかける、わたしたちの決意を記したものです。
メディアサービスは、つくって終わりではありません。
誰もが簡単にアプリやサービスをつくることができる時代になり、流行り廃りの激しい市場でインパクトを残しながら、永く続くメディアサービスに成長させる難易度は格段に上がっています。
クリエイティブの視点・技術で貢献する事はもちろん、「デザインとは何か」という時代と共に変化する価値観に向き合い、価値を生み出せる「デザイナー」像の刷新にチャレンジし続けていく仲間を募集しています。
■メディア事業部とは…
「ABEMA」「Ameba(アメーバ)」「タップル」「ピグパーティ」「AWA」「新R25」など、大規模サービスからスタートアップまで事業は多岐にわたります。DXを通じて、あらゆるドメインで価値を変革し続けています。
メディア事業部に所属するクリエイター同士の繋がりも強く、勉強会や最新技術の情報交換等が日々活発に行われています。
中途入社メンバーも多く、制作会社、広告代理店、ゲーム会社などで経験をつんだメンバーが活躍しています。
■事業の目的
誰もが簡単にアプリやサービスをつくることができる時代
流行り廃りの激しい市場でインパクトを残しながら、
永く続くメディアサービスに成長させる難易度は格段に上がっています。
メディアサービスを、つくって終えるのではなく、
期待を超える体験とストーリーをチームの力で創り出し、
サービスに対する情熱と冷静さを手に、ユーザーにずっと向き合い続けています。
業務内容
クリエイティブを用いた事業やユーザー体験における課題解決~価値向上について、立案から実行までを幅広く担います。
事業フェーズにやドメインに応じて求められるものが変わるため、多角的な思考とアクションが求められます。
UXリサーチの設計、実行
デザインスプリントをはじめとする各種UXワークフローの選定・設計および実行
新規事業におけるパーパス、ミッション、ビジョン、バリューの可視化・
ブランドデザインの設計および実行
デザインシステムの設計、構築および運用
事業および、UX上の課題解決に向けた施策設計、提案および実行
新規事業および既存事業のデジタルプロダクトデザイン
各種アートワークの制作
経験・スキル
【求める人物像】
プロダクトやユーザー体験を磨きあげ続けたい方
一度作ったものをポジティブに壊せる方
市場やトレンドに対する情報感度の高い方
デザインの意味に向き合い続けアップデートし続けられる方
コミュニケーションスキルの高い方
【求めるスキル】
UXの概要に関する基礎知識
UXリサーチの実務経験
UIデザインの実務経験
事業概要
AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化するプロダクト 「価格エージェント」 を開発・提供しています。
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格(クーポン等)最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。
大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績もあります。
ミッション
現場の課題に深く入り込みながら、技術的な方法論を体系化し、より多くの企業に価値を届けられるスケーラブルなプロダクトへと成長させることが本ポジションのミッションです。要件定義からモデル開発・検証・改善までを一気通貫で担い、その繰り返しの中で分析手法やアルゴリズムそのものを深化させ、プロダクトとしての完成度を高めていただきます。
本ポジションの役割
価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。受注後のプロジェクト全フェーズに関与し、以下の業務を横断的に担当します。
PHASE 1|要件定義・課題設計
クライアントの経営課題(原資削減・売上向上等)をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する
使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する
提案資料の分析パート(効果試算・ケイパビリティ説明)を作成し、営業アポイントに同席することもある
PHASE 2|モデル開発
価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客データに対する探索的データ分析(EDA)と特徴量エンジニアリング
既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める
PHASE 3|オフライン/オンライン検証
最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証
検証結果をクライアントにレポーティングし、モデル改善サイクルを回す
PHASE 4|プロダクト化・横展開
プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
新たな差別化要素の研究開発
知財保護のためのシステム構成設計(CA環境でのモデル構築・BQ連携等)や特許出願にも関与
プロジェクトの進め方:
ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティスト1~2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。
本ポジションの魅力
?? 世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。
?? トップクラスの研究者との協業
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶応義塾大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。 最新の学術知見を事業に応用する機会 があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。
?? 経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減(最大70%)や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。
?? プロダクト化を通じた技術的成長
目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。
必須スキル
Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の 実務経験(目安:2年以上)
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
事業・ビジネスの背景を理解した上で、分析設計・提案ができること
歓迎スキル
統計学・因果推論・機械学習に関する体系的な知識(Uplift Modeling、CATE推定等の経験があれば尚可)
機械学習アルゴリズムの設計・実装・運用経験
A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験
事業課題に関連する論文の調査・読解・再現実装の経験
経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験
クライアント折衝・分析結果のプレゼンテーション経験
求める人物像
現場での実践を通じて技術的な方法論を深化させ、プロダクトとしての完成度を高める志向をお持ちの方
クライアントの要望・要件を踏まえ、社内外のメンバーと円滑に連携しながら最適な解決策を提案できる方
分析・モデルの成果を経営インパクト(売上改善・コスト削減)につなげる意識をお持ちの方
課題発見や解決策の立案を主体的に進められる方
研究者と協業し、最新の知見を事業に応用することに興味がある方
チームの雰囲気
データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。
会社概要
1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。
メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。
アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。
2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。
WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。
現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。
これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!
ABEMA 会社説明資料は以下のリンクより全ページをご覧いただけます。
ABEMA 会社説明資料
業務内容
WINTICKETの機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。
機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像(競輪など)に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。
WINTICKETにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、(1)データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見(2)課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成(3)アイディアを実現するアルゴリズムの開発(4)実サービスへの適用(5)効果検証(6)運用までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。
本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。
過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。
競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発
本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発
ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発
チームの文化や体制、働く環境について
チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、データエンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。
求めるスキル・経験など
必須スキル
機械学習技術を用いたサービスの開発に携わった3年以上の経験
情報推薦・情報検索・自然言語処理・画像解析など機械学習技術が必要とされる分野のいずれかにおいてソフトウェアの要求分析・設計・実装・運用・改善を行える
1つ以上のプログラミング言語を深く理解している
歓迎スキル
機械学習領域の経験に限らず、Webアプリケーションの開発経験がある
Dockerなどコンテナ技術を利用したサーバ開発経験がある
保守性の高いコーディングができる
AWS / GCPでの開発経験
動画像、音声などに対するリアルタイム処理経験
求められるマインド
関連部署と協力をし、課題解決に向けて主体的に実行できる
技術の習得やベストプラクティスの実施に留まらず、ユーザに価値を届けることまでを実践できる
課題解決につながるコミュニケーションを実践できる
会社概要
2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。
WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。
現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。
これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!
ABEMA 会社説明資料は以下のリンクより全ページをご覧いただけます。
ABEMA 会社説明資料
業務内容
スポーツ映像における新たな体験を可能にするCV技術の開発を担当します。
機械学習モデルの開発にとどまらず、弊社サービスへの出口を想定した企画への画像認識観点からの技術アドバイスや、データセット構築、ML Ops観点からのモデルサービングまで自身の得意なスキルを活かしつつ周辺領域にも取り組んでいただきます。
技術応用例は以下の通りです。
└ レース映像における選手の3D座標認識、選手の姿勢推定、動画要約など
想定する画像認識技術は以下の通りです。
└ 物体認識、マルチオブジェクトトラッキング、物体姿勢推定、三次元再構成、シーン理解、動画要約、センサーキャリブレーションなど
具体的な事例
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=31308
チームの文化や体制、働く環境について
チームの文化や体制
現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程で、スポーツ映像チームは10名ほどになります。
各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。
また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。
各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。
今後は、ABEMAと相性が良いその他のスポーツにも関与していく方針となっております。
また、競輪やオートレース領域でも、まだまだやりたいことがある状況です。
CVエンジニアとしてのやりがい
自社サービスのための技術開発を担当するため、プロダクトの付加価値を高めるための新たな機能は、基本的にメンバーから声が上がり、最終的にPdMと決定していく流れになります。
企画から研究開発・運用まで自社チームで取り組むことができ、開発した技術をスピーディに実サービスで運用可能です。
環境
土日祝日休み 平日週5日 10:00~19:00
原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可)
コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用
定期的な1on1
交流ランチ
求めるスキル・経験など
必須スキル
画像認識に関する業務での開発経験 (3年以上)
DNN含めた学習ベースの画像処理の知識と経験
└ OSSのコードを動かしただけでなく、自身でデータセット構築から学習および評価まで行ったことがあること
PythonおよびC/C++の業務での開発経験 (3年以上)
英語で文献調査が可能な程度の読解力
歓迎スキル
関連分野での国内外での論文投稿、論文発表、勉強会登壇実績
コンピュータサイエンスもしくは関連領域での修士・博士の学位
フィルタリングや幾何学的変換などの古典的な画像処理の知識と経験
センサーキャリブレーションの経験
CUDAなどのアクセラレータを用いた画像認識モデルの高速化経験
実問題に即したデータ取得方法の設計やデータセット作成の経験
GitHubを利用したチーム開発経験
AWSやGCPのクラウド使用経験
Dockerなどのコンテナ型仮想化技術の使用経験
ML Ops の設計・実装・運用経験
下記の実務経験がある方はぜひご応募ください!
エッジ系CVエンジニア
センサーまわりの経験
カメラの内部・外部パラメータのキャリブレーション、データの送受信、DepthカメラやLiDAR, Rader, イベントカメラといったRGBカメラ以外のセンサーの取り扱い
ロボティクスに近い経験
SLAMやvSLAMといったロボット系の認識タスクや、ROS/ROS2を使用した制御経験など
エッジデバイス向け認識モデルの最適化経験
Intel, AMD, Qualcomm(, Nvidia) などのSoC向け認識モデルの最適化経験
サーバ系CVエンジニア
ML/CV系の本番アプリケーションの開発・運用経験
求められるマインド
自らの頭で考え、自走し、成長できる方
市場を一緒につくっていく意志があり主体的かつハングリーな方
「自身の職域へのこだわり」と「事業成果のための職域を超えた動き」が同居できる方
この求人案件の募集は終了いたしました
エンバイロンメントアーティストは、ゲームの中の背景モデルを作成する仕事です。
その世界観にあった背景を作ることで、ユーザーをゲームの世界に引き込む重要な役割を担います。
作成するものは、プロップから大規模な背景等のモデリング、またそれらのコリジョン等、多岐に渡ります。
【仕事内容】
・MayaなどのDCCツールを用いたモデリング
・Photoshopなどのペイントツールを用いたテクスチャ制作
・Substance/3D-Coat などを用いた3Dベースのテクスチャ制作
・ZBrush/3D-Coatなどを用いたスカルプティング
ユーザビリティーと世界観を踏まえたデザインの両方を加味したデザイン設計をご担当いただきます。
スマートフォンゲームおいてUIはヒットアプリにつながる非常に重要なポジションです。
プランナーやエンジニアと連携しながら、ユーザーがストレスなくゲームに没頭できるようなUIデザインをお任せいたします。
企画上・MTG上であがったアイデアや意見の言葉を理解して「デザイン」に落とし込むことも重要です。
誤認識を避けるためにも、言葉から汲み取る・確認を取るなどのコミュニケーション能力も必要となります。
企画書、指示通りのデザインをしていく働き方ではなく、自ら積極的に提案、発信し、プロジェクトを推進できる方、デザインを通して一段階上の成果を得るための努力が出来る方をお待ちしております。