【INTECH】バックエンドエンジニア・サイバーエージェントグループの求人情報

ミッション・業務
Amebaブログの独自広告プロダクトを「創って」「磨いて」「売る」ミッションです。
Ameba独自の広告プロダクト群をより多くの広告主に届ける
数億~数十億の収益創出で事業・組織をリードする
広告マーケットの動きを見極め、新たな広告商品を開発する
外部パートナーとの連携・提携を通じて販路を構築・拡大する
マーケット視点からブロガー・メディアの企画を提案し実行する
Amebaブログについて
国内No.1のブログサービスです。著名人から主婦まで幅広いブロガーがありのままの暮らしを発信しています。
月間2000万人が利用する大規模サービス。芸能人・インフルエンサーも1万人以上在籍
ChatGPTからの引用数も国内TOP3。AI時代に活きる膨大なUGCを保有
長文コンテンツで信頼性が強く、ブログ経由のお買い物金額は年間300億円以上
日記の延長で収入を得られる仕組みで、TOP100名が年間720万円の収益
Ameba独自の広告プロダクト
ブロガーコンテンツを核に、フルファネルで展開しています。
ナショナルクライアントから成長中企業まで幅広いお客様にご活用いただいています。
ブロガータイアップ広告
編集タイアップ広告
ディスプレイ広告
アフィリエイト広告
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【new】リテール・販促：オンライン・オフラインの購買を動かすプロダクト
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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
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。
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。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。
PHASE 2｜モデル開発（主担当）
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（主担当）
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
検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す
PHASE 1・4｜要件定義・プロダクト化（協働）
分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画
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：
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、分析PM・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。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。
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・慶應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。
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：3年以上）
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
統計学・機械学習に関する体系的な知識と実装経験
歓迎スキル
因果推論・Uplift Modeling・CATE推定などの高度な分析手法の経験
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
求める人物像
因果推論・機械学習の技術を深め、プロダクトを高度化することに意欲をお持ちの方
モデルの精度・再現性・堅牢性にこだわり、高品質な実装をやり切れる方
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

主な仕事内容
あなたにお任せしたいお仕事は、アプリエンジニア業務のお仕事になります。
・iOSやAndroidに適したスマートフォンのアプリ開発をお任せします。
・アサイン先は様々ですが、例えば、教育サービスや求人募集、某大手コンビニチェーンの
アプリ開発などにも携われる可能性があります。
アクセンチュア、NTTデータ、富士ソフトなど、IT業界を牽引するトップ企業と安定的な取引を行っております。当社社員は、プロダクションカンパニーの一員として様々なクライアントのプロジェクトに参画。1つの会社に長年いては実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることができます！
エクストリームってどんな会社？
エクストリームは2005年の創業以来、一貫してクリエイターやエンジニアなどのデジタル人材が活躍できる事業を多角的に展開してきました。ゲーム開発・運用、アプリ開発、WEBサービス開発、クラウドプラットフォームなど事業領域もどんどん広がっています。
社員数はグループ全体で600名以上。
エンジニアをはじめデザイナー、ディレクター、プランナー、PMなど幅広い職種のメンバーが所属しています。
クライアントのプロジェクトごとにクリエイターとエンジニアがひとつのチームをつくり課題を解決していきます。多彩なプロジェクトに参画できるのでスキルを固定化せず、常に新しいスキルを身につけられるのがメリットです。
エクストリームは、社員同士が技術やノウハウを共有して常にアップデートしているので、時代の変化にも対応できるクリエイター・エンジニアになれます。
はたらく環境
【働き方改革】
エクストリームは働き易い会社を目指して、休日休暇、各種福利厚生など様々な制度を策定し、ワークライフバランスのとれた環境を整えています。また社員の産休・育休取得・復帰を応援しています！安心して長く働きたい方に適した環境です。
・年間休日127日
・平均残業時間10.9時間
・育児休暇取得率100%（2017年5月～2021年4月）
・豊島区ワーク・ライフ・バランス推進認定企業（第13期）
【出社体制について】
参画するプロジェクトにより異なりますが、全社員の70％が週１回以上リモートでの勤務を行っています。
【スキルアップ支援】
技術や知識を増やすための制度が充実しています。
・資格取得支援制度（情報処理技術試験、日商簿記検定など）
・ビジネスマナー研修
・社員力向上研修
・OJT研修
・クリエイター・エンジニア＆エンジニア研修
・社長表彰制度
・図書購入制度
・10xEng(オンライン研修制度)
・eaTech（テーマ別技術研修制度） 他
【社員同士の交流・割引制度について】
・部活動補助金（ゲーム部・ダーツ部・バスケ部・軽音部など）
・社員超会（全社員参加で開催するお祭りイベントです！）
・C＆E感謝の集い（月に一度、開催月に入社した社員（クリエイター＆エンジニア）を集めて交流パーティーを行っています）
・全国40カ所にある保養施設、レストラン、スポーツ施設などで割引あり
・クラブオフ制度（映画や演劇チケット、旅行や飲食店の大幅割引など）
福利厚生などはたらく環境について詳しくはサイトをご覧ください。
募集要項
【必須要件】
■JavaScript、Java、Ruby、Python、PHP、Objective-C、Swift、Kotlin、Flutterでの開発経験 いずれか12ヵ月
■WEBアプリもしくはネイティブアプリの開発、運用、リリースの経験 6ヵ月
■データベースの知見がある方
【歓迎要件】
■向上心があり、粘り強く物事に取り組める方
■明るい対応ができる方
■素直な姿勢で仕事と向き合える方
■チームワークを大切にできる方

全社で利用される様々な社内インフラの構築から運用管理と業務課題解決の提案推進まで、エイチームグループを支えるインフラエンジニアとして様々な業務をお任せします。

◆具体的には

全社インフラの管理・運用
利用サービス全体に関わる設定、セキュリティの改善
IDaaSの機能追加・セキュリティの強化
グループウェアの運用効率化・セキュリティに関する設定
IT資産管理ツールの運用・脆弱性管理
AWS/GCPを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用
クラウドサービス全般のコスト最適化、サービス提供者との調整
ネットワークインフラの管理・運用および継続的な改善業務
オフィスネットワークの管理運用
拠点間ネットワークの管理運用
無線LAN環境の管理運用および改善
リモートアクセス環境の管理運用
社内インフラを活用した業務課題解決の提案と推進
長期的なインフラ導入・運用のロードマップや投資計画の作成および提案
社内スタッフと協業し、既存業務のBPRおよびインフラ改善を立案
社内インフラ導入プロジェクトへの参画
プロジェクトマネジメント、もしくはプロジェクトリーダーとして導入プロジェクトを推進
社内外スタッフと協力し、導入・開発工程のディレクションを実施
◆仕事のやりがい

事業成長を加速させる、IT環境の構築と改善
多様な事業を展開するエイチームグループを支えるチームメンバーとして、社内システムの導入・開発・運用改善など幅広く携わることができます。
技術的な対応だけでなく、企画段階から参加して社内の各関連部署や社内外のエンジニアと連携しながら業務を推進するため、手触り感や納得感を強く得ることができます。
会社の成長に伴い挑戦できる領域は広がり、将来的にはインフラ・セキュリティや、基幹システムの企画・構築、データ基盤開発にも挑戦可能です。
「守り」から「攻め」へ。事業成長に貢献する戦略的なIT投資
M&Aで増えていくグループ企業の文化やシステムを考慮し、グループ全社の最適なセキュリティ体制や社内システムを構築しており、今後さらなる最適化を追求するフェーズに移行します。
新しいテクノロジーへの対応や、全社的なIT投資計画の策定・実行にも深く関わることが可能です。
単なる運用にとどまらず、事業成長に貢献する戦略的なIT投資に挑戦できる環境です。

LLMフルスタックエンジニアは、AIがコアバリューとなる新規サービスの開発において、PoC（概念実証）、MVP（実用最小限の製品）、そして本開発まで、すべてのフェーズをリードする開発職です。
現在DeNAでは、「AIオールイン」を掲げる全社戦略に伴い、ゲーム、エンターテインメント、ヘルスケア、教育といった多様な事業領域で、生成AIを活用した新規サービス開発を積極的に推進しています。本ポジションでは、大規模言語モデル（LLM）の応用はもちろんのこと、フロントエンド、バックエンド、さらにはLLM/音声合成 (Text-to-Speech / TTS)の研究開発まで、幅広い技術領域をご担当いただきます。
※「AIオールイン」戦略
https://fullswing.dena.com/archives/100165/
開発業務にとどまらず、プロダクトマネージャー（PdM）と密に連携し、企画、要件定義、システム設計、そしてサービスへのインテグレーション、リリース、運用まで一貫して携わっていただきます。
<利用技術>
- 開発言語 Python, Go, Dart(Flutter), TypeScript
- 技術スタック LangChain,LangGraph, RAG, Node.js
- インフラ Cloud Run, Cloud SQL, BigQuery, Firestore
- ツール Github Actions, Terraform
- AI開発ツール Cursor, Devin, Claude Code, Lovable, Bolt