コンピューターサイエンスの知識を活用し、広告配信のパフォーマンスを引き上げるための予測アルゴリズム（クリック率、コンバージョン率、入札勝率等）の開発を担って頂きます。 ■具体的には ・ログデータ分析及び参考文献を調査し、新たな予測モデル考案、設計 ・予測モデルの実装及びパフォーマンスの改善 ■データ規模 ・2000億req/月　15億ユニークブラウザデータ ■開発環境 　Linux (CentOS, Ubuntu), Docker, MySQL, TyotoCabinet, Github, Jenkins, Ukigumo, Puppet,Ansible Perl, Java, Scala, C/C++, Python, Go Hadoop, Hive, Spark, HBase AWS (EC2, S3, ELB, CloudFront, LVS, VPC, Route 53), BigQuery, Travis CI, Mackerel Fluentd, Elasticserch, Kibana, Norikra ■プロジェクトの進め方 ・チケット駆動による機動的な開発・構築 ・最短数分のメンテナンス・運用業務と、１ヶ月〜数ヶ月かかる大規模な構築業務があり、 運用から構築、開発まで含め広く担当します。