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

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。

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。

【業務内容】 データから意味のある情報や知識を抽出し、弊社のサービスや社会に貢献するための業務を担当します。 推薦やフィルタリングシステムに応用するための機械学習モデルの開発にとどまらず、 知識を抽出し応用するプロセスの体系化やメタデータ・オントロジーなどのデータ整備のために 必要となる技術の研究開発を担当します。 【求めるスキル・経験】 計算機科学に関する基礎知識 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 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 【歓迎するスキル・経験】 要件定義、ドメインモデリングなどソフトウェア開発の上流工程に関する知識経験 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)に関する実務経験