【AD Platform】データサイエンティスト／MLエンジニア（Senior / Tech Lead）

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。

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、月間800億imp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推進いただける方を募集しています。

本ポジションでは、国内最大規模のインプレッションデータ（月間800億imp）を活用したML開発に携わることができます。 グローバル競合と戦う環境で、データサイエンティストとしてのキャリアを大きく加速させることができます。 業務内容 AD Platform領域において、広告配信・オークション・入札最適化・収益最大化に関わるデータ分析、機械学習モデル開発、効果検証を担当いただきます。

ご経験や志向に応じて、技術的なリードや施策推進もお任せします。

広告配信ログ、入札データ、インプレッションデータ等を用いた分析・課題発見 CTR/CVR予測、スコアリング、セグメント分析、配信最適化モデル等の開発・改善 フロアプライス最適化、入札最適化、ペーシング、在庫配分等に関するアルゴリズム改善 A/Bテスト設計、効果検証、統計分析による施策評価 PdM・エンジニア・ビジネスサイドと連携した改善施策の立案・推進 分析結果やモデル改善内容の可視化、レポーティング、意思決定支援 データサイエンス・機械学習活用における技術的なリード 本ポジションで得られる経験や魅力 国内最大規模となる月間800億imp規模の広告配信データを活用した分析・ML開発に携わることができます SSP/DSPにおけるフロア最適化、入札最適化、CTR/CVR予測、配信最適化など、事業インパクトの大きいテーマに取り組めます 分析やモデル開発に留まらず、PdM・エンジニア・ビジネスサイドと連携しながら、プロダクト改善や事業KPI改善まで関与できます マネジメント志向に限らず、技術力を軸にSenior ICとしてキャリアを伸ばすことができます グローバルアドテク企業と競争する環境で、データサイエンス・機械学習の実践力を高めることができます チーム体制 サイエンスチーム ８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 Python、SQL等を用いたデータ分析、モデル開発、効果検証の実務経験 機械学習、統計、データ分析を用いて、プロダクト改善・業務改善・事業KPI改善のいずれかに取り組んだ経験 A/Bテスト、効果検証、予測モデル、スコアリング、セグメント分析等を通じた課題解決経験 分析結果やモデル改善内容を、PdM・エンジニア・ビジネスサイド等の関係者に説明し、改善施策の検討・推進に関わった経験 歓迎条件 アドテク企業、またはEC・メディア・レコメンド等でのデータサイエンス、機械学習領域の実務経験 広告オークション、広告配信、入札最適化、レコメンド、ランキング、価格最適化等における改善経験 MLOps、モデル運用、モニタリング、継続的なモデル改善の経験 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 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" 求める人物像 データ分析や機械学習を、研究や検証に留めず、事業成果・プロダクト改善につなげたい方 複雑な課題を構造化し、自ら仮説を立てて検証・改善まで推進できる方 PdM、エンジニア、ビジネスサイドと連携しながら、技術的な観点でプロジェクトを前に進められる方 広告配信、オークション、レコメンド、最適化など、大規模データを活用したプロダクト改善に興味がある方 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