サイバーエージェントはインターネットを軸に、メディア事業、インターネット広告事業、ゲーム事業と主に3つの事業を展開しています。 3つの事業の中でも、メディア事業では、サイバーエージェントのビジョン「21世紀を代表する会社をつくる」を実現するために、一般ユーザーから広く認知され社会的に意義があり、インパクトのあるtoCサービスを創ることをミッションに、主にtoCサービスで約20個もの事業やサービスがあるのが特徴です。 これからも人々の心を動かし、世の中を驚かすサービスを創り続けるために機械学習エンジニアの採用を強化していくことになりました。 「21世紀を代表するtoCサービス」を共に創り上げていける仲間をお待ちしています！ サイバーエージェントエンジニア組織 3つの魅力 「技術」....本質的な技術をきちんと捉え、自分自身の強み・得意分野を見つけ、活かせる環境 「創る」....自らのアイデアを形にできる環境 「チームワーク」....サイバーエージェントの採用基準は”素直で良いやつ”。ビジネス職もエンジニア職もワンチームでプロダクトに取り組む環境

株式会社サイバーエージェントとその子会社は、ABEMAやアメーバブログ、タップルに代表される大規模なサービスを運営しています。各サービスでは、サービス改善を目的として日々大量のデータを収集しています。サイバーエージェント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が扱う課題は幅広く、必要となる技術も多岐に渡ります。課題の一例として、サービスの安全性と信頼性を維持するための、悪質な投稿の検知・ユーザにとってより良いコンテンツを配信するための推薦・収益性の高い広告セグメントを作成するためのユーザ属性推定などがあります。こういった課題に対し、情報推薦・情報検索・画像解析・自然言語処理などの知見に基づいて、コアとなるアルゴリズムの開発から成果を様々なサービスに展開するための基盤開発までを進めています。 機械学習エンジニアは、開発した技術を実サービスへ適用することを重視しています。 そのため （１）サービスの課題を発見する分析 （２）課題解決につながるアイディアの提案 （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）効果の検証 （６）運用 までを、様々なチームと協働しながら繰り返し行います。異なるサービスであっても、有害コンテンツの検出や類似アイテムの推薦など、要望が共通していることが多々あります。そのため、あるサービスのソリューションを別サービスへ展開していくための基盤開発を行います。 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。 サイバーエージェントの機械学習エンジニアは、ユーザの皆様に満足してサービスをご利用頂けるように、高度な専門技術を用いてサービス改善を支援していきます。 過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介をします。 ・画像・映像など、マルチメディアデータを解析し、カテゴライズ・オブジェクト検出を行う。抽出した特徴量を情報推薦・情報検索などに応用する ・様々なテキスト前処理を統合した、テキスト処理解析基盤を開発する ・悪質なコンテンツがユーザの目に触れないよう、画像解析・自然言語処理技術を用いてコンテンツのフィルタリングを行う ・ユーザ属性の推定を行い、収益性の高い広告セグメント作成に貢献する ・閲覧や購買などの行動履歴やコンテンツのデータ、コンテキスト情報、広告データなどを基にユーザ１人１人に合ったコンテンツのレコメンデーションを提供する ・更新性の高いサービス向けに、ユーザの行動履歴や新着コンテンツがリアルタイムで推薦結果に反映されるようなシステムの設計・開発を行う

▼必須要件 ・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 ▼歓迎要件 ・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 ▼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