【AD Platform】データサイエンス＆MLマネージャー

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（800億imp/月）を活用したML開発に携わることができます。グローバル競合と真正面から戦う環境で、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 １．アルゴリズム開発・実装 フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善への直接参加 CTR/CVR予測モデルの構築・運用・精度改善 ターゲティング精度向上アルゴリズムの設計・実装 RTB配信ロジックの改善（入札最適化、ペーシング、在庫配分等） A/Bテストの設計・実施・効果検証レポート作成 ２．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・Bid landscapeの可視化・分析 因果推論を用いた施策効果測定 分析結果のPdM・エンジニア・ビジネスサイドへの共有・説明 ３．チームマネジメント データサイエンティスト数名のピープルマネジメント（目標設定・1on1・評価） チームメンバーの育成・技術力向上施策の立案・実行 PdM・エンジニア・ビジネスサイドとの日常的な協業推進 上位マネジメント（部長・経営層）への進捗報告・提案 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 ※以下の経験を総合的に判断します。 すべてを満たしていない場合でも、ML/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改善を推進した経験があれば検討いたします。 ML/統計/データ分析を用いたプロダクト改善・業務改善・事業KPI改善経験 MLモデル開発、統計分析、データ分析、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、ダッシュボード改善等のいずれかの経験 統計分析・データ分析・効果検証を用いて、プロダクト/業務/事業課題を解決した経験 分析結果をエンジニア・PdM・ビジネスサイドに説明し、改善施策につなげた経験 チームリード・マネジメント経験 1年以上 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