機械学習エンジニア

部署概要

1. 1組織全体の7割以上が技術職で構成されているサービス開発組織です。
2. 2主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。
3. 3内部にAI研究組織「AI Lab」やデータサイエンティストの横断組織「DataScienceCenter」などの専門組織を設置
4. 4部署の垣根を問わず、ビジネス・開発・研究がシームレスに連携しより良い事業づくりに挑戦
5. 5技術選定/ツール/プロセスなどは各プロダクトごとで大きな裁量を持って決定、推進
6. 6技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備にも注力

審査AIとは

1. 1「大量化する広告クリエイティブのチェックをAIでサポートするシステム」です。
2. 2現在、バナーなどの広告クリエイティブ制作においては、自社の極予測AI*を活用し、多様性かつ効率的な制作フローを実現しています。
3. 3一方、生成されたクリエイティブのブランド毀損リスクなどは人手で対応しており、生成量に対しチェックの量が追いつかなくなる未来が予想されます。
4. 4「審査AI」は適法性や個社ごとのレギュレーションなど様々な観点から自動審査を実現することで、広告主のクリエイティブチェックをサポート。広告主の趣向を学習したモデルを活用し「人間よりも精度の高い」審査を実現することで、クリエイティブチェックの主要課題である「量的課題」及び「質的課題」の解決に寄与することを目指しています。

ミッション

1. 1広告クリエイティブ審査の「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 自然言語処理や画像処理の技術を用いた審査AIプロダクトの開発に取り組んでいただきます。

業務内容

1. 1審査AIでは、生成AI時代における広告効果最大化を目指し、広告クリエイティブ審査の自動化を実現するためのAI開発を行っています。
2. 2広告表現の顧客レギュレーション審査から景品表示法・薬機法などの法令審査、訴求内容の事実性チェック、炎上リスク評価といった多様な審査タスクを、自然言語処理・画像認識・大規模言語モデルを組み合わせたマルチモーダルなAIシステムとして構築しています。
3. 3リスティング広告などのテキストからバナー画像・動画、音声まで幅広い広告フォーマットを扱い、ご自身の専門領域を軸にしながら、専門領域を越えて審査AIのコア技術開発をリードしていただきます。
4. 4LLMアプリケーション開発：GPT・Geminiなど最先端のクローズド/オープンモデルを活用し、広告表現規制・法令審査・事実性チェックなどの審査ロジックを構築。プロンプト設計、コンテキストエンジニアリング、複数モデルを組み合わせた多段推論のパイプライン開発など
5. 5自然言語処理：日本語テキストの解析、固有表現抽出、情報検索を用いたファクトチェック、訴求表現のクラスタリング、類似事例検索など、広告テキストを理解・照合するための技術開発
6. 6画像・動画認識（マルチモーダル）：バナー・動画広告からのOCRやシーン検出、ロゴ改変・画像差分の検出、レイアウト・訴求画像表現の理解など、VLMを活用したクリエイティブ理解技術の開発
7. 7モデル開発・推論基盤（LLMOps）：審査タスクに特化した言語モデル/分類モデルのfine-tuning（LoRA、SFT、RL等）や、Embeddingモデル＋ベクトル検索を用いた事例検索基盤の構築。学習から推論サービング、大規模バッチ審査、精度評価・監視までを一貫して担う

ポジションの魅力

1. 1テキストから画像・動画まで、広範なモダリティのAI開発
2. 2自然言語処理・LLMを軸にする方も、画像・動画認識を軸にする方も、それらを組み合わせたマルチモーダルなAI開発に挑戦する方も、単一技術に閉じずご自身の強みを起点にフィールドを広げられる環境です。
3. 3LLM・VLMの技術検証で終わらせず事業成果まで一気通貫で担当できる
4. 4プロンプト設計やコンテキストエンジニアリングにとどまらず、複数のモデル・ツールを組み合わせたAgenticなワークフロー、例えば、審査ルールを実行可能なコードへ自動生成し、テストの失敗を自らフィードバックして修正する自己修復型パイプラインや、情報検索と多段推論を組み合わせたファクトチェックなど、の設計・実装に取り組めます。
5. 5さらに、LoRA・強化学習によるモデルのfine-tuningによるドメイン適用やアライメント、大規模な広告審査を実現するパイプライン開発まで。「試して終わり」ではなく、最新技術を実サービスに載せ、審査精度や処理スピードといった事業成果に直結させる全工程を主体的にリードできる環境です。
6. 6最先端の技術/研究を活用した開発経験
7. 7日本有数のAI研究組織 「AI Lab」に所属する、機械学習 / 強化学習 / 画像処理 / 自然言語処理 / LLM など幅広い研究分野のトップランナーとともにプロジェクトに参画することも多く、最先端の技術を応用して事業成果を生み出す経験が得られます。
8. 8社内屈指の技術組織、AI事業本部
9. 9技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備に積極投資しております。技術が好きなエンジニアが多く、新しい技術へのチャレンジも活発なため、技術を磨きながら理想のキャリアを描いていきやすい環境です。

チーム体制/文化

1. 1現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織
2. 2ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。
3. 3プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として、データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や、実データを使った事業部内コンペも開催されています。
4. 4海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

応募資格（必須）

• Pythonなどを使った分析・モデル作成・可視化の実務経験5年以上
• 機械学習・データ分析に関する知見と実務経験5年以上
• 機械学習のアルゴリズム等を独力で実装した経験
• データアノテーションや評価手法などの知見と経験
• 事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること

歓迎する経験

• GPT・Gemini・QwenなどのLLM、VLMを応用した技術開発の専門知識・経験
• 自然言語処理（テキスト分類、固有表現抽出、情報検索、埋め込み／ベクトル検索など）に関する高度な専門知識・経験
• コンピュータビジョン（物体検出、セグメンテーション、VQA、レイアウト分析、OCRなど）に関する高度な専門知識・経験
• モデルのfine-tuning（LoRA、SFT、RL等）や推論基盤（vLLM、Ollama等）、MLOps・大規データ処理基盤の構築経験
• 国内外での論文投稿、論文発表、勉強会登壇実績
• データ分析から事業案を提案した経験

待遇・福利厚生

• CAオリジナル制度・ENERGY制度
• マッサージルーム
• リフレッシュ休暇
• 国民の祝日
• 完全週休2日制
• 年末年始休暇
• 年次有給休暇
• 従業員持株会
• 慶弔休暇
• 慶弔見舞金
• 産前産後休業
• 社内カウンセリング制度
• 育児休暇
• 部署懇親会・チームビルディング補助

求めるスキル・経験