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機械学習エンジニア
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 完全週休2日制(土・日)
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
DSPの入札最適化ロジックに関わる機械学習エンジニアリング業務を担当します。入札ログ等の分析から予測モデルや入札価格最適化ロジックの構築、プロダクト環境での仮説検証までを行います。大規模データを活用する分析基盤やMLパイプラインの構築・運用も担います。
この求人に応募
応募資格
必須
- Pythonを用いた機械学習モデルの実装・運用経験(5年以上)
- ビジネス課題に対する仮説構築から効果検証(A/Bテスト)までの一連の実務経験
- Snowflake・BigQuery等による大規模データの集計・分析経験
歓迎
- デジタル広告などマーケティングに対するドメイン知識
- 推薦システム・ランキング領域の経験
- 因果推論を用いたデータ分析の経験
- 学会やカンファレンスなどの登壇経験
- Kaggleなどの機械学習コンペティションの入賞経験
求める人物像
- 未知の課題に対して積極的に取り組む
- 高い技術を追い求めるだけでなく、ビジネスサイドとの対話を通じてプロダクト改善に取り組む
- 学会参加など技術の最新情報をプロダクトに取り入れる
使用ツール
募集要項最終確認 10/17
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員■雇用形態補足 期間の定め:無■試用期間 3ヶ月 期間中の労働条件に変更なし株式会社CARTA HOLDINGS雇用、株式会社CARTA ZEROへ出向となります。※福利厚生、雇用形態等に変更はございません。本ポジションは、株式会社CARTA HOLDINGSで雇用、株式会社CARTA ZEROへ出向となります。
- 給与
- 750〜1500万円/年
- 給与の詳細
- 月給 625,000円〜1,250,000円 ■月給内訳 ・ベース給:399,545円~854,091円 ・ライフプラン支援金:55,000円 ・固定残業手当(45時間分):159,807円~319,613円 ・固定深夜手当(15時間分):10,654円~21,308円 ※超過分別途支給 ■想定年収 750万円~1,500万円 ※前職の給与・能力・経験を考慮の上決定 ※別途決算賞与・インセンティブ有(業績・成果による) ※昇降給:年2回■賃金形態 月給制(欠勤・休職・月の途中の入社・退職に応じて日割り計算)
- 手当
- ライフプラン支援金55,000円固定深夜手当10,654円~21,308円交通費月額5万円まで
- 勤務地
- 105-5536 東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズ ステーションタワー 36~38階
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- 9:30~18:30(所定労働8時間/休憩60分)<スーパーフレックスタイム制あり> ・1日の標準労働時間:8時間 ・コアタイム:なし ・フレキシブルタイム:6:00~22:00の間で労働者の決定に委ねる ・時間外労働有無:有
- 休日・休暇
- 完全週休2日制(土・日)祝日年末年始年次有給休暇慶弔休暇ボーナス休暇ウェルビーイング積立休暇有給休暇(入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります)1月〜2月入社:14日3月〜4月:12日5月〜6月:11日7月:8日8月:6日9月:4日10月:3日11月:2日12月:1日入社日問わず、次休暇年度より17日
- 福利厚生
- 保険(団体割引 GLTD任意保険)歯科検診(全年齢対象)、脳ドック(40歳以上対象※健保補助あり)ベビーシッター割引アップル優待販売ローソンチケット不動産賃貸・購入割引選択制確定拠出年金制度キャリア開発プログラムオンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度会員制リゾートホテル「エクシブ」関東ITS保養施設■ライフプラン支援金とは 会社が定める確定拠出年金制度の掛け金として拠出することができます。 記載金額を上限に、確定拠出年金に充てるか給与で受け取るかを選択でき、その割合は個別で設定可能です。
- 社会保険
- 各種保険:健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険※健康保険:関東ITソフトウェア健康保険組合に加入
- 受動喫煙対策
- 喫煙室設置
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所(リモートワークおよび出向先会社を含む)
- 経験年数
- 5年以上
- 選考の流れ
- * 書類選考* 1次面接: エンジニア* 2次面接: CARTA ZERO CTO / CARTA HOLDINGS 人事* 最終面接: CARTA ZERO 取締役* 選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります* 1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています* 入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします* ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します選考の途中で、バックグラウンドチェック(リファレンスチェック/コンプライアンスチェック)を実施します。※状況に応じて、バックグラウンドチェックを実施しない場合もございます。実施の際は改めて直接ご案内いたします。
- 掲載日
- 2026/06/30 18:30(109日前)
- 最終確認
- 2026/10/17 02:05(今日)
仕事内容
募集背景
- 私たちのビジネスコンセプトは「自分たちで創って、自分たちで売る」です。様々なマーケティング課題に対して、自らプロダクト開発を行うことでソリューションを提供し、クライアントの事業の進化を目指しています。自社プロダクトの1つとして、Demand Side Platform(以下、DSP)の開発を行っています。DSPはリアルタイムな広告枠オークションシステムの入札者を担います。
- 現在、アプリインストール(ユーザー獲得)や商品購入などを成果とするパフォーマンス広告に注力しています。大量の広告リクエストに対して、機械学習などの手法を用い、入札価格の決定やクリエイティブの選択などを動的に最適化することで高いパフォーマンスを実現します。入札価格決定などは単なる技術的な仕組みではなく、ビジネス戦略そのものです。
- 生成AIによって、日々提案される様々な手法のキャッチアップやPoCのスピードが大幅に向上しました。また、私たちのチームでは、MLパイプラインとA/Bテスト基盤の強化に力を入れ、フィードバックサイクルの質を向上させてきました。今、重要なのはどのような手法を私たちのビジネス戦略に取り入れるかをリサーチ・データ分析・仮説検証する力だと考えています。
- データの背景にあるビジネス構造を読み取り、質の高い仮説を立て、高速に検証サイクルを回せる人材を求めています。
業務内容
- 機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。
- 具体的に次のようなタスクを担います。
- 入札ログ等を用いた探索的分析
- 入札ログの再設計や外部データの活用
- CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築
- 数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築
- オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証
- 大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用
- 学会参加や論文調査による情報収集
ビジネスの生命線を担う
- 機械学習チームは、入札最適化ロジックの開発を通じてビジネスの生命線を担います。機械学習や最適化の精度が高ければ、多くのユーザー獲得を低コストで実現できます。このパフォーマンスの高さが競争力の源泉になります。どのようなデータを使ってモデルを作るか、どのようなモデルを採用するかの判断一つとっても全てがビジネスの意思決定です。
プロダクトの技術課題へのアプローチ
- 私たちのプロダクトで扱うデータは大規模かつ不均衡です。加えて、オークションに勝利して表示された広告からしかユーザーの反応をみることができないという本質的な難しさがあります。A/Bテストを実施するなどして仮説を確かめながら進むことが求められます。また、機械学習・数理最適化・制御工学など様々な要素を組み合わせて課題に立ち向かう面白さもあります。
分野
- 機械学習
- 統計学
- 数理最適化
- 制御工学
- 因果推論、計量経済学
スタック
- Python, Kotlin(一部のみ)
- AWS
- dbt, Snowflake
- Prefect
- Terraform
- GitHub
- Slack
この求人は、株式会社CARTA HOLDINGSの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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- 機械学習エンジニア
- AI・画像処理技術開発
- データインテリジェンス本部:AI開発エンジニア
- (機械学習エンジニア)ゲーム・エンタメ事業部 レベルデザイン領域/Applied Research Engineer
- LLMモデル開発エンジニア
- データサイエンティスト: モビリティ領域AI開発(画像系:自動駐車、おもてなしサービス)
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