事業概要
■極予測AIとは インターネット広告業界売上トップクラスのサイバーエージェントの中核を担うシステムです。 効果的な広告クリエイティブの大規模生産に向けて、制作プロセスの最適化に取り組んでいます。
▽具体的な機能例 ・広告を配信した際の効果を制作段階で事前予測し、スコアを表示 ・トレンドや広告効果実績などを多角的に分析し、最適な素材/レイアウトをレコメンド ・オリジナルの人物画像など、高い効果が期待できる様々な画像/動画素材を生成 ・自社LLMとChatGPTを活用し、画像や配信ターゲットに合わせた広告文を生成
■ミッション 情報で溢れる現代において、顧客の興味を推測して効率的に訴求する”ターゲティング広告”の重要性は高まっており、広告事業者にとって「短期間で多種多様かつ良質な広告を継続的に生み出す制作力」と「迅速な運用力」は不可欠です。 一方で、高い効果を発揮・維持させるために必要なアイデアを人手で生み出し続けることには限界があります。
極予測AIは広告制作プロセスに革新をもたらすプロダクトとして ・クリエイティブ制作、運用フローの革新 ・クリエイターの生産性の最大化 を探求しつづけ、広告の「品質」「量」「納品スピード」を向上させるために様々な技術を用いてプロダクトのグロースに取り組んでいきます。
大規模なモデルを開発して各領域に適応させていく取り組みは、世の中的にも未だ事例が少なく、ソフトウェアリングのチャレンジが大きい領域です。 静止画・動画などのマルチモーダルデータや、大規模な広告配信データの活用、ユーザーインタビューを重ねながらUX/UIの設計、新規機能の企画、既存機能の改修など、一気通貫して大きな裁量をもって開発を進めています。
仕事内容
■業務内容 当事業部は個人のキャリアの方向性とミッションを上手くかけ合わせ、強みや伸ばしたい領域を軸にフルスタックにご活躍いただくことが可能です。面談や面接を通じて、それぞれにマッチする形でポジションメイクさせていただきます。
クリエイティブの制作時に活用されるエディター画面の新機能開発や保守運用を主とするチームにおいて、各領域のいずれかを軸に開発をリードしていただける方を求めております。
【バックエンド開発内容例】 ・新機能開発におけるアーキテクチャ選定、設計、実装 ( Python, GoogleCloud ) ・管理画面に表示する広告効果集計クエリの改修 ( Go, BigQuery ) ・管理画面向け API サーバのリファクタリング ( Go, GAE, Cloud Run ) ・データ処理パイプライン設計・実装 ( dbt, Embulk, Argo Workflow, Dataflow ) ・サービスの監視強化 ( GKE, Datadog, Cloud Monitoring ) ・自動テスト・デプロイ・インテグレーションの拡充 ( Cloud Build ) ・サービス保守運用 ( アラート対応、再発防止案策定 )
【MLOps開発内容例】 - 効果予測 API ・生成 APIのリファクタ・アップデート ( Python, GKE, dbt ) - 新機能開発におけるアーキテクチャ選定、設計、実装 ( Python, Google Cloud ) - 機械学習基盤、推論基盤のリファクタ・アップデート ( Python, Kubeflow, Vertex AI ) - データ処理パイプライン設計・実装 ( dbt, Embulk, Argo Workflow, Dataflow, Workflows ) - 自動テスト・デプロイ・インテグレーションの拡充 ( Cloud Build ) - サービス保守運用 ( アラート対応, 再発防止案策定, ダッシュボードの作成)
【フロントエンド開発内容例】 ・プロジェクトや開発の全体を把握し、技術選定などの意思決定をリード ・機能追加における要件定義、UI/UX設計、コンポーネント設計、実装、テストなど一連の開発フローを牽引 ・技術的なリスクや負債を適切に評価し、適切にプロジェクトの安全性と品質を確保 ・周辺チームとのインテグレーション開発 Vue2.0 / TypeScript / Vuetify / Composition API / GitHub Actions Container Presentation Component / TSyringe / Jest / Axios / OpenAPI / GCP
求められるスキル・人物像
【必須スキル】 ◎Pythonの利用経験 （目安:3年以上） ◎DDD, クリーンアーキテクチャなどのソフトウェアアーキテクチャ設計経験（目安:3年以上） ◎Kubernetesなどのコンテナランタイムを利用したWebアプリケーションの設計・開発・運用経験 ◎Google Cloudなど、パブリッククラウドを利用した開発・運用経験 （目安:3年以上） ◎エンジニア 5人以上でのチーム開発経験
【歓迎スキル】 ◯Java, Scala, Kotlin, Go などの静的型付け言語経験 ◯Vuetify を用いた開発経験 ◯MLFlow, Kubeflow, Kedro などの機械学習ワークフローの構築・運用経験 ◯大量データ処理を行うための分散処理フレームワークの利用 ◯巨大なAIモデルを利用したサービス構築・運用経験 ◯アーキテクチャ・技術選定を含む、全体設計・詳細設計の上流工程の経験 ◯フルスタックな開発経験
【歓迎知識】 - インターネット広告における仕組み、構造、用語の理解 - 画像・テキスト・音声・動画などのマルチメディアデータの取り扱い知識 - Google/Yahoo/Facebookなどの広告配信プラットフォームの知識 - 画像認識や自然言語処理などの機械学習経験・知識
＜こんな方におすすめ＞ ・開発者やクリエイターの開発体験、生産性向上に貢献したい ・チームで開発するのが好き ・AIやLLMなど最新技術に興味がある
機械学習を本番環境に取り入れ、ここまで大規模に活用している例はまだ少なく弊社がパイオニアのような存在となっています。
チームの雰囲気や開発内容の詳細など、求人票に記載しきれない情報などもございます。 ぜひカジュアル面談や面接でご紹介させてください。
勤務地・給与・その他情報
開発環境・現場
【ユーザーの声】Why AI now? 広告クリエイティブにAIが必要な理由
このPJ・案件で使われている技術
| プログラミング言語 |
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| フレームワーク・ライブラリ |
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| データベース |
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| クラウド |
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| 支給PC | Mac |
得られる経験・キャリアパス
◆最先端の技術/研究を活用した開発経験 日本有数のAI研究組織 「AI Lab」に所属する、機械学習 / 強化学習 / CV / NLP / LLM などあらゆる分野の研究のトップランナーとともにPJに参画することも多く、革新的な事業成果や研究成果につなげる知見・経験が得られます。
▽AI Lab AI研究をリードするトップ100企業（2022年日本4位、世界49位） https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28134 ▽AI Lab メンバー https://cyberagent.ai/ailab/people/
◆マルチモーダルなAIプロダクトの自社開発 当事業は自社プロダクトのため、「ユーザーに届けたい本質的な価値」を軸に 最適解をチームで探求しながら大きな裁量をもって開発に挑めます。 創業以来インターネット広告を生業としてきた弊社の大規模なデータや、画像 / 音声 / テキストなどマルチモーダルなデータを扱いながらプロダクトへ応用する技術を磨けます。
◆社内屈指の技術組織、AI事業本部 「極予測AI」は組織全体の7割以上が技術職で構成されているAI事業本部に属しています。 技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備に積極投資しております。技術が好きなエンジニアが多く、新しい技術へのチャレンジも活発なため、技術を磨きながら理想のキャリアを描いていきやすい環境です。
▽「NVIDIA DGX H100」を国内初導入 https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28484 ▽独自の日本語LLM（大規模言語モデル）を開発 https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28797
事業内容の詳細
＜参考リンク＞ AIで動画と静止画を横断し広告効果を予測する「クロスフォーマット機能」https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28030
自社LLM技術およびChatGPTの活用により画像やターゲットを考慮した生成が可能にhttps://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28828
AIで育成する「広告効果の出せるAIモデル」 https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=25322
効果を出すAI - サイバーエージェントのAI研究とビジネス実装力 https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=25475
効果を出す「AIの共同研究」東京工業大学 奥村・高村研究室と創る自然言語処理の未来 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=25604
AI Lab 「CVPR2023」にて3本の主著論文採択 https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28678