【AD Platform】データサイエンス＆ML統括（Director of Data Science & Machine Learning）

株式会社ジーニーについて 当社は「日本からGAFAのような世界的なテクノロジー企業を創る」という想いのもと、2010年4月に設立。 創業からわずか7年で上場を果たし、その後も増収増益を続ける圧倒的成長企業です。 マーケティングテクノロジーを専門とする企業として、広告プラットフォーム事業やマーケティングSaaS事業、デジタルPR事業などを展開しており、アドテクノロジーとマーケティングテクノロジーの両プロダクトを保有する希少な企業として成長を続けています。

2020年には、Financial Times社発表の『アジア成長企業ランキング』も受賞いたしました。 また2023年には当社の100％子会社として、最先端市場であるAI事業を主軸に事業展開を行う、JAPAN AI株式会社を設立いたしました。 JAPAN AIの技術は、ジーニーの既存のプロダクトとシナジーを生み出し、グループ全体で高成長を遂げている最中となります。

時代の最先端のソリューションを提案することで、顧客の業務効率化や生産性向上に貢献しています。 ※『アジア成長企業ランキング 2020』は、アジア太平洋地域の12ヶ国5,000万以上の企業を対象に調査し、2015年から2018年の売上成長率をもとに、飛躍的活躍を遂げた企業500社を選出するランキングです。 ジーニーは全体で357位、日本から選出されたテクノロジー企業では11位を受賞しています。

募集背景 株式会社ジーニーは、最先端の技術を活用してインターネット広告市場に革新をもたらすことを目指しています。 デジタルマーケティングの最前線で活躍する当社は、データ分析やアルゴリズム開発による効果的な広告配信を実現し、クライアントのビジネス成長を支えています。 特に、Geniee SSP／Geniee DSPの広告プラットフォームは、最新の機械学習を搭載した広告主様向けプラットフォームであり、国内トップクラスシェアを誇るGeniee SSPの約5,000媒体、800億imp/月の豊富なメディア在庫を武器に成長しております。

現在は大手のグローバルアドテクノロジー企業と本格的に競争していくフェイズに突入しつつある状況です。 このようなフェイズ移行に伴って、これまでのデータサイエンス組織の水準を、グローバル相当のものに引き上げていくことが求められています。 SSPのフロア最適化、DSPの全自動入札機能など、データサイエンス分野のさらなる高性能化を行っていきたく、未来像を描けるかたを募集することになりました。

また、当該組織は比較的若年層の社員を中心に構成されている状況です。 そのため、高度な知見や経験に基づく牽引力を持った方にジョインいただき、組織力の強化も狙っていきたいと考えています。

業務内容 １．アルゴリズム開発 配信最適化アルゴリズムの開発 改善フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善 ターゲティング精度向上アルゴリズムの設計・実装 Video広告のRPM最適化 RTB配信ロジックの最新化（入札最適化、ペーシング、在庫配分等） 統計分析・モデリング eCPM分解分析（Fill rate × Win rate × Bid rate） 価格弾性モデリング 因果推論の実務応用 Bid landscapeの可視化・分析 競合分析（SSP別パフォーマンスの構造理解） A/Bテスト・効果検証 A/Bテスト設計・実施 統計的有意性判断 効果検証レポート作成 オークション設計 First/Second Priceオークションの最適化 Bid Shadingアルゴリズムの開発 オークションメカニズムの改善 ２．経営層・事業部門との連携 経営層への技術説明・提案（データドリブンな意思決定支援） 事業KPI（RPM、CPM、CTR、CVR等）への貢献 ステークホルダーマネジメント 技術投資判断とROI説明 ３．組織マネジメント データサイエンスチームの構築・育成 データサイエンティスト・MLエンジニアの採用・育成 PdM/エンジニア/ビジネスサイドとの協業推進 チームの技術力向上施策の立案・実行 チーム体制 サイエンスチーム ８名 ※うち部長（兼務）１名、マネージャー１名 ※ここ数年は毎年1~2名増員をしており、今後も拡大を予定しています 働き方 基本的に出社勤務となりますが、週2日在宅勤務が可能です（今後、状況に応じて変更になる可能性はございます）。

必須条件 ML/統計/データ分析/最適化のいずれかを用いたプロダクト改善、または事業KPI改善の経験 統計分析、A/Bテスト、効果検証、モデル改善等を用いたプロダクト/事業課題の解決経験 分析やモデル改善の結果を、事業責任者・PdM・エンジニア・ビジネスサイドに説明し、施策化した経験 データサイエンス/ML領域におけるマネジメント経験、または技術リード・プロジェクトリード経験 歓迎条件 アドテク企業、またはEC・メディア・レコメンド等でのDS/MLリード経験 広告オークションおよび広告配信における改善実績 事業部門・PdM・エンジニアを巻き込んだ課題解決経験 生成AI・LLMをプロダクト改善や業務改善へ応用した経験 Python、SQL等を用いた分析・モデル開発・効果検証経験。 グローバル開発拠点との協業経験、または英語での技術コミュニケーション経験 選考フロー 書類選考 → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにSPIの受験とリファレンスチェックをご対応いただきます