AbemaTVやAWA、ブログなど大量データ活用でサービスを伸ばす、秋葉原ラボで機械学習エンジニア募集!

サイバーエージェントには「秋葉原ラボ」という大規模データ処理やデータ分析、機械学習などを専門とするエンジニアが在籍する研究開発組織があります。ここでは開局3周年を迎えたインターネットテレビ局「AbemaTV」や日本最大規模のブログサービス「Amebaブログ」など、サイバーエージェントのメディアサービスのデータを活用することで、サービス及び会社の発展に寄与しています。今日はその秋葉原ラボの機械学習エンジニアである福田にミッションや、やりがいについて話を聞きました。


福田 鉄也
秋葉原ラボ ソフトウェアエンジニア。
音楽配信サービスのデータ集計基盤の開発・運用に携わった後、2016年6月サイバーエージェント中途入社。入社後は秋葉原ラボに所属し、推薦システムの開発に携わっている。


ーー 現在の具体的な業務について教えてください

推薦システムの開発と運用を担当しています。
このシステムは、インターネットテレビ局「AbemaTV」や「Amebaブログ」などサイバーエージェントが提供するメディアサービス向けの推薦基盤です。この基盤自体は私の入社以前からあり、現在は自分以外にあと6名程で担当しています。

推薦基盤では閲覧履歴や購買履歴などの大規模データを活用して、ユーザ一人一人に合ったコンテンツのレコメンデーションを提供しています。私は主にAbemaTVで利用するための機能の開発を担当していますが、AbemaTV向けに作った機能はなるべく他サービスでも使えるようにしています。


ーー 今回増員することで、どんなチャレンジをしたいと考えていますか?

推薦システムを導入したいが、まだ使えていない部分がいくつもあります。例えば、AbemaTVの放送枠や、Abemaビデオトップページのモジュールの並び順などです。また、既存の部分でも、コンテンツのメタデータや、より多様なユーザ情報の活用などのアルゴリズムの精緻化に取り組んでいきたいと考えています。


ーー どんなところにやりがいを感じますか?

ここ1,2年で大規模データの活用に取り組む会社が増えてきたように感じますが、秋葉原ラボが約8年、継続的にこういった技術に取り組めているのはやはりすごいと思います。
今まで蓄積された知見もありますし、実際にサービスに適用するところまで回していけているのが秋葉原ラボの強みだと思いますし、やりがいを感じる点でもあります。

また、複数のサービスを横断するシステムを作る機会は少ないと思うので、魅力的だと感じます。

もちろん、データ量の大小や、ユーザの行動の特性など、サービスごとに異なる部分はありますが、その中でも共有できる実装や知見は多くあります。AbemaTVの推薦システムも、多くの部分が他のサービスのために実装された機能を活用しながら作られています。

また、AbemaTVは視聴時間を伸ばすことが目標になっていますが、売上を指標にしているサービスもある。各サービスによって目標も違うので面白いですね。

基盤を支えながらサービスの売り上げに貢献できる

上記に挙げたこともそうですが、一番はサービスの目標数値や売り上げに貢献できることかと思います。基盤を扱う部署がサービスの目標数値や売り上げに密に関われることは少ないと思うので、数字の推移を見ながらアクションを考えることは良い刺激になっています。


ーー 現場の雰囲気を教えてください

そうですね、大学の研究室が近い感じですかね笑
月一で社内勉強会が開かれていたり、率直な議論ができる環境が良いなと思います。



ーー どういう方が向いていると思いますか?

技術面でいうと、機械学習を含むアルゴリズムの部分と、いわゆるWebアプリケーション開発の両方に興味がある方は活躍できると思います。推薦システムは、Webサービスのコンポーネントの1つとして動くシステムです。また、推薦アルゴリズムを設計する部分と、それをサービスに提供するためのレイヤーをきれいに分業するのは難しくなってきていると感じています。なので、ある程度両方の分野に興味を持っている方と一緒に働けたら嬉しいですね。

また、各サービスの担当者とディスカッションをし提案を決めたり、サービスのやりたいことによって提案内容を考えたりするので、コミュニケーションを取るのが得意だと更に良いと思います!

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