株式会社サイバーエージェント

求人掲載中
AI・ビッグデータ動画配信サービスエンタメIoT
正社員
求人とのマッチ率 限定公開 %

※機械学習経験歓迎※ソフトウェアエンジニア(情報推薦・機械学習/メディア事業部)ABEMA

想定年収
500~800万円
勤務地
東京都
事業内容
【インターネットという成長産業を軸にメディア・広告・ゲーム・スタートアップと多角展開を行っております】
サイバーエージェントグループとして、グループ・関連会社の合計58社(2020年3月時点)でインターネット業界の革命児として、事業全般を運営しております。
(1)メディア
ABEMA、Ameba、タップル誕生、AWA、WINTICKET
(2)インターネット広告
創業以来インターネット広告事業を展開し国内トップシェアを誇ります。 広告効果を最大化する運用力およびクリエイティブ力を強みに、AIを活用したアドテクノロジーなど総合的なソリューションを提供します。
(3)ゲーム
「グランブルーファンタジー」、「プリンセスコネクト!Re:Dive」、「Shadowverse」、「戦国炎舞 -KIZNA-」、「バンドリ!ガールズバンドパーティ!」
(4)スタートアップ(新規事業)
Tech Kids School、QUREO、RAGE NEW GENERATION E-SPORTS、OPENREC.tv、ドットマネー、新R25
会社特徴
【「21世紀を代表する会社を創る」。常に大きな成長を目指すメガベンチャー企業】
インターネットという成長産業から軸足はぶらさず、連動する分野にはどんどん参入していき、世界に通用するインターネットサービスを開発し、グローバル企業を目指す正真正銘のリーディングカンパニーです。

【Ameba事業部の再強化へ本腰を入れております】
同社はの事業の柱であるAmeba事業部。現在まではAmebaプラットフォーム上のゲームであるAmebaゲーム(ガールフレンド(仮)など)を中心に収益を立てておりますが、今後は「ネイティブアプリ」や「Ameba内の動画配信」など様々な角度からAmebaを盛り上げて参ります。また、2013年から力を入れておりました「アドテク分野」の強みを活かし、Ameba内にアドテク仕様を取り入れ、広告配信の強化にもつなげて参ります。

【技術者(エンジニア)にとって最高の環境を目指して】
現在 技術者が働きやすい環境を構築しております。
 ・研究開発を支援
 1年に10万円の技術力アップのための支援金が支給されます。また、半年のうち業務時間内の48時間を新しい分野の勉強に費やすことが義務付けられております。
 ・完全内製化を目指して
 「自分達の作るサービスをすべて自分達で作る」という想いの元、技術に関しての業務は内製化を進めております。サーバーに関しては自社開発、サーバーを分解して、パーツを組み立てなおしたりしている社員もおります。また、サンフランシスコに支社があり、現地のベンダーと直接コミュニケーションが取れる体制。机の大きさは営業部の約2倍で、ディスプレイを3枚利用可能。技術者が座る椅子は機能性抜群であるなど、国内最高の技術力を身につけることが可能な環境が整っています。
仕事内容
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。

本ポジションでは、本人の強みや志向性に合わせて、下記のような業務に従事することになります。

データに基づいた意思決定のサポート
 - ステークホルダーとの調整を通じた仕様策定

ソフトウェア開発に関わること
 - 推薦システムの開発計画の策定・設計・実装
 - 推薦システムの運用
 - 推薦システムの開発効率性を高める取り組み
 - 推薦システムの信頼性や可用性、機密性などを高める取り組み

機械学習モデル開発と改善に関わること
 - 推薦アルゴリズムの開発
 - 推薦アルゴリズムの実サービスへの適用と効果検証

株式会社サイバーエージェント募集概要

勤務地
東京都渋谷区
給与詳細
■給与改定(年2回)
応募資格
※契約社員採用の可能性もございます。

・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】
・機械学習領域の経験に限らず、Java言語を利用した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
・要求分析からソフトウェアの設計・実装・運用の一通りの経験がある
・保守性の高いコーディングができる
勤務時間詳細
就業時間:10:00~19:00
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 週休二日制(土日祝)、リフレッシュ休暇(勤続2年間で5日間、勤続5年間で1ヶ月間)、家賃補助制度(2駅ルール、どこでもルール)
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
通勤手当 住宅手当 技術者に対しての特殊諸手当多数(技術支援金、マルチディスプレイなど他多数)従業員持株会、社内融資制度、家賃補助制度、社内カウンセリング制度、慶弔見舞金制度、社内親睦会費補助制度
採用人数
若干名

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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。

本ポジションでは、本人の強みや志向性に合わせて、下記のような業務に従事することになります。

データに基づいた意思決定のサポート
 - ステークホルダーとの調整を通じた仕様策定

ソフトウェア開発に関わること
 - 推薦システムの開発計画の策定・設計・実装
 - 推薦システムの運用
 - 推薦システムの開発効率性を高める取り組み
 - 推薦システムの信頼性や可用性、機密性などを高める取り組み

機械学習モデル開発と改善に関わること
 - 推薦アルゴリズムの開発
 - 推薦アルゴリズムの実サービスへの適用と効果検証
想定年収
800~1,000万円
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大阪府
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株式会社PKSHA Technology

事業推進(東大との産学連携しているベンチャー)

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仕事内容
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。

本ポジションでは、本人の強みや志向性に合わせて、下記のような業務に従事することになります。

データに基づいた意思決定のサポート
 - ステークホルダーとの調整を通じた仕様策定

ソフトウェア開発に関わること
 - 推薦システムの開発計画の策定・設計・実装
 - 推薦システムの運用
 - 推薦システムの開発効率性を高める取り組み
 - 推薦システムの信頼性や可用性、機密性などを高める取り組み

機械学習モデル開発と改善に関わること
 - 推薦アルゴリズムの開発
 - 推薦アルゴリズムの実サービスへの適用と効果検証
想定年収
750~1,800万円
勤務地
東京都
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株式会社お金のデザイン

インフラエンジニア(資産運用サービス THEO)

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仕事内容
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。

本ポジションでは、本人の強みや志向性に合わせて、下記のような業務に従事することになります。

データに基づいた意思決定のサポート
 - ステークホルダーとの調整を通じた仕様策定

ソフトウェア開発に関わること
 - 推薦システムの開発計画の策定・設計・実装
 - 推薦システムの運用
 - 推薦システムの開発効率性を高める取り組み
 - 推薦システムの信頼性や可用性、機密性などを高める取り組み

機械学習モデル開発と改善に関わること
 - 推薦アルゴリズムの開発
 - 推薦アルゴリズムの実サービスへの適用と効果検証
想定年収
600~850万円
勤務地
東京都
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