【AIクリエイティブ】バックエンドエンジニア

極予測AIとは 極予測AI（キワミヨソクエーアイ）は AIを活用した「 クリエイターのためのクリエイティブ制作支援ツール 」です。 デザイン制作画面や素材制作、撮影など、あらゆる広告制作プロセスの最適化を目指し、 AIやChatGPT、CA独自のLLMなど最先端の研究技術を活かして開発に取り組んでいます。 従来の広告市場の課題である「クリエイターによる属人性」や「大量制作・大量納品の文化」をAIを用いて解消していくことで、 市場の生産性や広告効果の向上へ貢献しています。 ビジネス・開発・研究組織がシームレスに連携をする組織体制のため、 最先端技術をプロダクト応用する環境 ビジネスユーザーに利用されるまでのスピード 応用結果を基に論文採択を多くだす研究投資 など、研究から事業成果へ結びつける一連のサイクルの質とスピードは国内トップレベルです。 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。 極予測AIでは、AI Labから生まれた自動生成技術などにおける最新技術をプロダクトに応用し、様々な機能を開発しながらAI×クリエイティブでデジタル広告の常識を変えることに挑戦しています。 ▽具体的な機能例 制作段階から広告を配信した際の効果を事前予測し、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 オリジナルの人物モデルの生成、より広告効果の出せるAIモデルへの育成 自社LLM、ChatGPTを活用したコピーの自動生成 <参考> 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 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 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ィアは属人的な能力に依存されやすく、 情報で溢れる社会から時流を掴み、ヒットするアイディアを人手によって継続的に生み出し続けることには限界があります。 このような背景をうけ、弊社では「これまでの膨大な広告配信実績のデータ」と「最先端の研究・技術力」を武器に、効果予測を軸にした「極予測AI」をはじめ、様々なリスティング広告などにあわせたシリーズを展開しています。 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 ・クリエイターのデザインスキルの最大化 を探求しつづけ、広告の「品質」「量」「スピード」を向上させるために 自然言語処理や画像処理などの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。 ▽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』 https://cadc.cyberagent.co.jp/2023/sessions/adv-creative/ 業務内容 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と保守運用を主とするチームのバックエンドエンド領域をリードしていただきます。 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 技術的なリスクや負債を適切に評価し、

- 以下全てを満たす方 ◎Pythonの利用経験 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 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 1年以上 ◎GoogleCloudなど、パブリッククラウドを利用した開発・運用経験 3年以上 ◎エンジニア 5人以上でのチーム開発経験 1年以上

- 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

700万円〜（給与形態：年俸制）

応相談 経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇いたします。

・サーバーサイドエンジニア

AI事業本部

・少数精鋭体制のため、 　1プロダクトにはおおよそ10〜15名の開発メンバーと 　5〜10名のビジネスメンバーがいます。 ・機械学習エンジニアは各プロダクトに1〜4名所属しています。 ・機械学習エンジニア内はもちろんのこと 　ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、 　分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。 ・プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として 　データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や 　実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ・海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

Python

BigQuery

GCP

Datadog

定時時間制

10:00〜19:00

職種によっては裁量労働制適用

東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号渋谷スクランブルスクエア22F

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

受動喫煙防止措置

・共済会（GLTD団体保険、総合福祉団体保険、傷病見舞金制度、等） ・WAP Health Care(過重労働を防ぐ、病気を早期発見・予防する仕組み)

退職金制度、社員持株会制度

124日

土日祝休み、有給休暇、リフレッシュ休暇、年末年始休暇、夏季休暇、慶弔休暇

・フレックス休暇 ・赴任休暇 ・結婚休暇

育児休暇、産前産後休暇

住宅手当