【】株式会社VOYAGEGROUPの求人/転職/採用情報(ITエンジニア) #10344

主な業務は、同社グループ会社Zucks社の広告配信プラットフォーム (DSP, アドネットワーク) の開発です。

中でも広告表示権利のリアルタイムオークション(Real Time Bidding)の入札ロジックやクリック単価の値付けロジック、広告運用オペレーションの自動化といった予測を利用した意思決定をシステム化する業務が中心となります。加えてデータサイエンスチームのジュニアメンバーの育成・メンタリングを行なっていただきます。

意思決定をシステム化する仕事は単に降りてきた仕様に基づいて実装するのとは違います、現場の誰一人理想的なふるまいが何かという答えに辿りついていないケースもあります。例えばオークションの入札であればオークション理論の教科書や論文のサーベイを最初に行ない「理論通りにやるとしたらA」「ベースライン手法を採用するならB」「将来的に目指す姿はC」とプロダクトの状況を元に設計案を検討していきます。実際の配信ログで実験を行ない、期待通りに動作するか、予測が可能なのか、売上が増えるのかコストが減るのか確認します。また広告運用チームに機能のメリットや動作原理について共有をします。現場レベルでシステムのふるまいを決められない場合はマネジメント層を巻き込んでプロダクトのあるべき姿について議論します。

単にオークションの入札機能といっても内容は最高入札金額の分布の予測やコンバージョン率の予測であったり、期待粗利が最大になる入札金額の求解、KPIの制御と様々な機能の組合せになります。設計段階では推論時の制約から利用可能な予測モデルを絞ったり、Webサーバーのレイテンシ制約から最適化の目的関数の形を決めます。本番リリースできなければ何の価値も生み出せないため、手法の新しさや予測性能よりも実現可能性を重視します。

実装範囲は機械学習モデルの訓練パイプライン、Webサーバーにおける推論・最適化処理、管理画面のロジック選択UI、A/B Testの仕組みなどです。これらが協調して動作し、安定した稼動・モニタリングに迅速な障害対応が可能となる様にエンジニアリング能力を発揮していただきます。

一日に百億回以上ある意思決定を賢くして利益に貢献できるのがこの仕事の醍醐味です。特にパフォーマンス広告と呼ばれる商材においては広告効果の指標を他社の配信プラットフォームと比較されるため、配信ロジックの性能がビジネスの生命線となります。

専門性のある業務を遂行するため社内に相談できる相手が少ない問題がありますが、外部の有識者の知見を得るために学会や技術カンファレンスでの発表もしています。実データを利用した産学連携による共同研究も可能です。

【仕事の特色】
＜グループ会社「株式会社Zucks」について＞
株式会社Zucksは「Zucks Ad Network」「Zucks Affiliate」を開発・運用しており、主にスマートフォン向けデジタル広告に関するサービスを提供しています。
アドプロダクト事業本部では月間270億インプレッション（2019/10実績）のトラフィックを捌く広告配信システム「Zucks Ad Network」を開発・運用。配信設定システムの改善や膨大な配信ログを活用する仕組み作り、収益性の向上のための配信ロジックの最適化などを日々行っています。
また最近では、音声広告・動画広告などの新しい広告フォーマットを配信するアプリケーションの開発、月間1700億リクエスト（2019/11実績）を捌くDSPの開発やSSPとの接続、他社と協業してアドフラウドに対する取り組み強化、ターゲティングの精度・効果向上などがあります。

＜この業務を通して身につくスキル＞
■データサイエンスの実社会適用
・学習データが変化し続ける環境で機械学習予測モデルを利用する方法
・エンドユーザーに予測／最適化の仕組みについて説明し利用してもらう方法
・実問題の予測分析
・データを安く利用しやすい形で保管し扱うスキル
■共通
・大規模トラフィックとの付き合い方
・フルサイクル開発者としての経験
・クラウド環境でのフェイルセーフなサービス運用経験
・近年のアドテクノロジーに関する知識
・ブランドからダイレクト（パフォーマンス）の幅広い広告の知識

＜業務で触れる事になる分野や手法・技術スタック＞
■分野
・機械学習
・データベース
■技術スタック・サービス
・AWS, Amazon ECS, Docker
・GCP, BigQuery
・Python, Luigi
・Scala
・GitHub, Slack

＜なぜインターネット広告をやるのか＞
多くのWebメディアは広告収入に支えられています。さらに現代人は多くの時間をスマートフォンの利用・Webページの閲覧に費やしているため、プロダクトを売るために人々の気を引き付けたいマーケティング担当者にとってインターネット広告は重要なチャネルとなっています。
その一方で広告効果があるかどうか怪しい商材、KPIの計測方法として妥当とは言いずらい物、不快な広告等の問題も存在しています。改善の余地はまだまだ残っており、インターネット広告を良くしていくためにデータの扱いに長けたエンジニアの力が必要となります。

＜データサイエンティストとして採用しないのは何故か＞
求められるアウトプットはアプリケーションの実装になります。そのため実験段階でWebアプリケーションのコードを読みながら素性選択をする等のエンジニアとしての能力が必須となるからです。例えば予測モデルの訓練時には容易に生成できる素性であっても推論時に使うとなると実装コストが異常に高い物もあります。アプリケーション開発の勘所を働かせて仕事を進める事で手戻りを減らし、素早いリリースが可能となります。また開発チームの規模は小さく、データサイエンティストとアプリケーションエンジニアで分業する程でもありません。