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

秋葉原ラボは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です サービスから日々生成されるユーザーのアクセスログや行動ログなどを大規模に集積、処理する基盤を整備し、その基盤上のデータを機械学習や自然言語処理技術などを用いてサービスに活かせるシステムを構築、提供していきます

①KPI設計とレポーティング 秋葉原ラボでは、「AbemaTV」や「AWA」などの各サービスが日々追いかけるべき指標、すなわちKPI（Key Performance Indicator/重要業績評価指標）を適切に設計する役割を担っています。 KPIは、各サービスのプロデューサーやマーケティング部門と連携することで事業目標を把握し、データ解析基盤「Patriot」で収集されたデータを分析することで設定します。 また、設定されたKPIを定期的に把握するための定常レポートの作成も行っています。 「Patriot」で収集されたデータは非常に膨大なため、中間処理を行った集計済みのデータをGoogle BigQueryに集約し、BIツール「Tableau」を用いてレポートの作成と可視化を行います。 このようにして、サービスの関係者がKPIを常に確認できる環境を整備しています。 ②ユーザプロファイリング 秋葉原ラボではデータ処理基盤「Patriot」を用いて集められた大量で多種多様なデータを対象にした分析を日々行っています。 「AbemaTV」や「アメーバブログ」等のメディア事業におけるデータ分析を通して、ユーザーがそれらのサービス内でどのように行動しているかを明らかにすることが我々の役目となっています。 分析の結果はKPIの設計や施策の新提案、レコメンドへの改善等に活かされています。以下に具体的な事例を2点紹介します。

【業務内容】 秋葉原ラボのデータアナリシスエンジニアは、 サイバーエージェント メディア統括本部の提供するプロダクトの成長を、データ利活用を通じて支えています。 今回、以下業務に携わるデータアナリシスエンジニアを各1名ずつ募集しております。 ①自社展開サービス（AbemaTV、アメブロ等）のデータ分析を通して、サービスの発展に寄与する。 ②自社で運用するアドテクプロダクトのデータ分析を通して、プロダクトの改善・発展に寄与する。 【業務フロー】 - サービス担当者からヒヤリング - 要件整理 - アウトプットイメージの定義 - スケジュール調整 - データ取得・加工 - 分析実施 - アウトプット報告 - システム化 - 運用・PDCA化 【歓迎の経験】 ・PythonやRなどを用いたデータ分析経験(前処理、ライブラリを用いた分析、knitrやjupyter notebook等でのレポーティングができるレベル) ・SQLでデータの抽出ができる(window関数が難なく使えるレベル) ・機械学習の素養(SVM, randomforest, boosted tree, L2-Logistic Regression, CNN, LSTM等の説明ができて適材適所を述べることができるレベル)かモデリングの素養(自分で回帰モデルを考え、stan等で実装できるレベル) ・Github, Jira等を用いたチーム開発(分析)経験 ・要件定義、分析設計の経験 ・わかりやすさを意識したレポーティングとプレゼンテーション ・アドテク業界の知識・業務経験 ・AWS等のクラウド環境利用経験 ・Linux OS上での分析経験 ・機械学習系の英語論文を読んで最新の技術を自分でキャッチアップできる ・実はKaggle master ・要件定義、分析設計の経験 ・Tableau等のBIツール利用経験 ・BIツールが使う用のテーブル設計、構築経験 ・学会/論文発表経験