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機械学習エンジニア

AbemaTVやAWAなどの大量データ活用!機械学習エンジニア:秋葉原ラボ

株式会社サイバーエージェント キャリア採用

Mitglieder von 株式会社サイバーエージェント キャリア採用

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  • 株式会社サイバーエージェントに2006年にジョイン
    主に中途採用を担当
    全社システム本部にてサービスデスクのチームリーダーを経験のち、
    関連会社サムザップの人事を担当
    2017年1月より、サイバーエージェントの人事へ戻り、
    グループ全体の中途採用を担当
    人事経験が長いですので、キャリア相談なども含めて色々お話したいです!

Was wir machen

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サイバーエージェントでは2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリースし、
アバターサービス「アメーバピグ」やコミュニティサービス「755」、
「タップル誕生」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、
ライブ配信サービス「FRESH LIVE」や
インターネットテレビ局「AbemaTV」を開始するなど、
イ ンターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。
これらを開発・運営する「メディア統括本部」には、現在立ち上げ中のものも含めて
実に約50個もの事業やサービスがあるのが特徴です。
中でも、開局から約2年で3,000万DLを突破した「AbemaTV」や、会員数約5,300万人(2016年8月時点)の「Ameba」は日々多くの方々にご利用いただいております。

今回は、メディアサービス全体を横軸で担当している技術本部研究開発組織の、秋原葉ラボのメンバーを募集します

Warum wir das tun

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株式会社サイバーエージェントとその子会社は、AbemaTVやアメーバブログに代表される大規模なサービスを運営しています。秋葉原ラボでは、データを活用してサービスと会社の発展に寄与することを使命としています。その中で秋葉原ラボの機械学習チームは、サービスに蓄積された大規模なデータとメンバーの専門性をかけ合わせて、サービスの継続的な成長を支援することを目標としています。秋葉原ラボの機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。

秋葉原ラボの機械学習チーム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。

Wie wir's tun

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秋葉原ラボの機械学習エンジニアは、開発した技術を実サービスへ適用することを重視しています。そのため
(1)サービスの課題を発見する分析
(2)それを解決するアルゴリズムの開発
(3)実サービスへの適用
(4)効果の検証
(5)運用まで
様々なチームと協働しながら行います。異なるサービスであっても、有害コンテンツの検出や類似アイテムの推薦など、要望が共通していることが多々あります。そのため、あるサービスのソリューションを別サービスへ展開していくための基盤開発に協力をします。

本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした研究開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。

秋葉原ラボの機械学習チームは、ユーザの皆様に満足してサービスをご利用頂けるように、高度な専門技術を用いてサービス改善を支援していきます。

Beschreibung

【業務内容】
秋葉原ラボの機械学習エンジニアが担当する技術領域は、マルチメディア処理・自然言語処理・情報推薦の大きく3つに分かれています。以下に具体的な業務内容を紹介をします。

・画像・映像など、マルチメディアデータを解析し、カテゴライズ・オブジェクト検出・検索などといった応用基盤を提供する
・AR(Artificial Reality)・VR(Virtual Reality)・MR(Mixed Reality)など、現実データとの組み合わせによるサービスの設計・開発に携わる
・GPUやFPGA、エッジコンピューティングなど、ハードウェアを活用した解析アーキテクチャの設計・開発を行う
・様々なテキスト前処理を統合した、テキスト処理解析基盤を開発する
・悪質なコンテンツがユーザの目に触れないよう、画像解析・自然言語処理技術を用いてコンテンツのフィルタリングを行う
・ユーザ属性の推定を行い、収益性の高い広告セグメント作成に貢献する
・閲覧や購買などの行動履歴やコンテンツのデータ、コンテキスト情報などを基にユーザ1人1人に合ったコンテンツのレコメンデーションを提供する
・更新性の高いサービス向けに、ユーザの行動履歴や新着コンテンツがリアルタイムで推薦結果に反映されるようなシステムの設計・開発を行う

【現場で使われている技術】
言語       Java, C/C++, Python, R
フレームワーク  TensorFlow, Apache Spark, Spring, Spring Boot, Vue.js
データベース HBase, Hive, MySQL
ソースコード管理 Github
プロジェクト管理 Jira
情報共有ツール Slack, Trello
その他    Jenkins, Mesos, Kubernetes, Docker

【歓迎のご経験】
Python, Java, C/C++ などのプログラミング言語の実務経験
機械学習に関する基礎知識と機械学習技術を用いたサービスの開発経験
大規模分散処理(Hadoop・Presto・Sparkなど)、およびデータベース(RDB/SQL, Hive, HBase)に関する基礎知識
サービス関係者やビジネス部門の関係者と円滑に連携し、業務を遂行するためのコミュニケーション能力
SpringやDjangoなどのWebフレームワークを用いた開発経験
TensorFlow/Chainerなど深層学習フレームワークを用いた開発経験
Docker/Kubernetesなど、コンテナ型の仮想化技術の実務経験
GCP, AWS, Azureなど、パブリッククラウドサービスの実務経験

Hervorgehobene Beiträge

Allgemeine Infos
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Jobart Mit Berufserfahrung
Infos zum Unternehmen
Gründer 藤田 晋
Gegründet März, 1998
Mitarbeiterzahl 4000 Mitarbeiter
Branchen IT (Internet/Mobile) / Media / Publishing / Advertising

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Standort

東京都渋谷区道玄坂一丁目12番1号 渋谷マークシティウエスト17階(総合受付)・13階

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