■ 研究組織「AI Lab」
株式会社サイバーエージェントでは、インターネット広告、対話システム、ロボットサービス等のサービスの核となる人工知能技術研究を行うための組織「AI Lab（エーアイ・ラボ）」を保有しています。「AI Lab」には各研究領域の専門家が所属しております。研究領域は大別して、機械学習 / コンピュータビジョン / 自然言語処理 / HCI / HAI / 計量経済学 / メカニズムデザイン / 強化学習 / ゲーム理論 / ハイパーパラメータ最適化 / CGがあります。本求人は上記の組織におけるリサーチサイエンティスト職の募集です。

■ ミッション
AI Labのリサーチサイエンティストは研究を遂行し、成果を事業に還元するとともに論文として社外発表することが業務となります。研究は事業実装を前提として進行し、中長期のチャレンジングな目標に対し、短期のプロトタイピングとフィードバックを繰り返しながら市場に対応する形でアウトプットすることが求められます。

■ チーム体制
研究領域ごとに数名ずつのチームで、組織全体で20名程度（インターン生、内定者バイトを数名含む）

■発表実績
AI Labではこれまでに研究成果を以下のような国際会議で発表した実績がございます。
AAAI, CVPR, HCII, ECML/PKDD, ICML/IJCAI/AAMAS Workshop, COLING, HRI

詳細についてはホームページをご覧ください。

リサーチサイエンティストとして以下の業務に従事して頂きます。
・事業に関わる研究課題のコンサルティング
・事業データの分析と課題発見
・アルゴリズム・システムの開発
・研究成果の論文発表
・内外研究コミュニティへの貢献
・大学や公的機関との共同研究

研究課題は領域チームごとに以下のようなものがございます。

■ Creative Research
コンピュータビジョンや自然言語処理を駆使したデジタル広告表現の自動生成 / 制作支援について研究開発します。グラフィックス要素の自動配置、広告自然文の自動生成、クリック率の予測、といったテーマで研究開発を遂行します。

■ HCI
企業とユーザ間のコミュニケーション手段としての対話エージェントについて研究を行います。具体的には、チャットボットによる商品推薦、ロボットとヒトとの信頼関係と情報推薦、ロボットがヒトと対話を開始する技術、遠隔操作ロボットといった課題の解決を目指します。主な研究領域はHAI・HRI、対話システム、ロボット制御、自然言語処理、画像処理などで、大阪大学 石黒研究室とともに研究を進めています。

■ AD Econ
「次世代の意思決定技術を作る」ことを目指し、広告の因果効果の評価や改善手法について、計量経済学の見地から研究を遂行します。例えば、因果推論を応用したバンディットアルゴリズムのオフライン評価、マーケティングサイエンスの知識を応用したバンディットアルゴリズムの提案、Feedbackの遅れを考慮した購買予測、広告のブランド認知や売り上げに対するIndividual Treatment Effect/Heterogeneous Treatment Effectの推定（GRF, Uplift Modeling）といった研究課題に取り組みます。

■ ML最適化
人工知能技術における非生産的業務の圧倒的効率化を目指し、少ない計算コストでのハイパーパラメータ最適化、バンディットアルゴリズムによるカテゴリカルなハイパーパラメータの最適化、MLパフォーマンス最適化、麻雀AIの研究開発といったテーマを研究しています。

■ CG
CGの広告クリエイティブ活用を見据えた最新技術の実装と制作効率化 / 自動化を目標に研究開発を進めています。例えばフォトリアリスティックなCGモデルの生成やスキャン後のモデルデータを対象としたクリーニング作業の自動化に取り組んでいます。

【必須スキル・経験】
・修士号、できれば博士号の学位保持者
・機械学習、画像処理、自然言語処理、計量経済学などの人工知能関連分野に精通する方

・第一著者で論文を書いて、査読を通すことができる能力
-査読付きの学会2本以上、ジャーナルなら1本
-出来れば国際学会、国際ジャーナル

・以下の専門分野いずれかでの研究経験
-機械学習
-自然言語処理
-ヒューマン・コンピュータ・インタラクション
-画像・動画認識
-3次元コンピュータグラフィックス
-数理最適化
-計量経済学
-マーケティング・サイエンス
-地理空間情報処理

・論文の追実験を行うことができる
-Java, C++, Pythonなどでの実装、および再現

【あると望ましいスキル・経験】
・研究内容をわかりやすく人に伝えるプレゼンテーション能力
・新しい課題に対し自ら解決策を考案し実証する能力
・国際会議での発表が可能な英会話能力
・研究機関での就業経験
・OSSなどのプロジェクト開発経験
・勉強会などのコミュニティでの発表

■AI事業本部
サイバーエージェントグループのデジタルマーケティング分野に特化した開発・研究をすすめています。
AI事業本部では下記の５つの部門を有しており、それぞれ異なるアプローチで課題の定義および解決に取り組んでいます。
・アドテクノロジー（広告配信）
・小売DX（販促/需要予測）
・AIクリエイティブ(自動生成)
・AIシフト(チャットボット/音声対話事業)
・新規事業

■ミッション
AI事業本部の広告配信プロダクトに対して、分析や機械学習モデルの改善を通じて、ビジネス上の課題を解決することです。
膨大なで多様なデータを扱うことができ、アルゴリズムやモデルの良し悪しがそのままビジネスにインパクトするため、重要かつやりがいのあるミッションです。

■業務内容
業務内容例
アドテクノロジー（広告配信）領域
以下のようなプロダクトでのアルゴリズム改善
・広告のクリック率 / コンバージョン率などの予測モデル
・ダイナミックリターゲティング広告での商品レコメンデーション
・広告クリエイティブ選択アルゴリズム
・オークション理論などを用いた入札戦略

小売DX（販促/需要予測）領域
・来訪予測や行動予測、購買予測の精度の向上
（ユーザーの来店店舗予測をはじめ、広告接触による来店率および来店購買率や
GPS精度の低い場所での来店者数の推定など）

■業務フロー参考
ビジネス課題に対し仮説立て・オフラインでの調査・検証・アルゴリズムの改善提案
・プロダクト実装・A/Bテスト等によるオンライン実験

■チーム体制/文化
・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。
・データサイエンティストは各プロダクトに1〜4名所属しています。
・データサイエンティスト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。

■使用技術（一部）
#因果推論 #計量経済学 #機械学習#アップリフトモデリング#実験デザイン
#A/B Testing #バンディットアルゴリズム
#Python #R #tableau #AWS #GCP

【必須スキル】
・仮説構築からデータ分析まで、機械学習や統計モデリングの手法を用いて、
研究もしくはビジネス課題を改善・解決するまでの一連の経験
・Pythonなどを使った分析・モデル作成・可視化の経験
・機械学習の基本的な理解
・事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること
・事業課題にあった論文の調査やそれを読解してトレースが出来る能力

【あれば尚良】
いずれかに該当する方
・国内外での論文投稿、論文発表、勉強会登壇実績
・データ分析から事業案を提案した経験

■AI事業本部
サイバーエージェントグループのデジタルマーケティング分野に特化した開発・研究をすすめています。
AI事業本部では下記の５つの部門を有しており、それぞれ異なるアプローチで課題の定義および解決に取り組んでいます。
・アドテクノロジー（広告配信）
・小売DX（販促/需要予測）
・AIクリエイティブ(自動生成)
・AIシフト(チャットボット/音声対話事業)
・新規事業

■ミッション
事業内容・課題を各エンジニアや責任者と議論して理解し、機械学習アルゴリズムを用いて、ビジネス課題を解決することです。
また、データサイエンティストとも連携し、収集されたデータの利用方法を検討、新しいモデルを試作をする事も求めます。

■業務内容
事業内容・課題を各エンジニアや責任者と議論して理解し、「事業で収集した大規模データ活用（配信における予測・最適化）」や、「AIを活用したクリエイティブの制作支援、最適化」等を適切な機械学習タスク設計を行い、アルゴリズム開発を実施していただきます。

（業務の例）
・DSPのクリック確率予測やCV確率予測
・ダイナミックリターゲティング広告での商品レコメンデーション
・ウェブ行動履歴からのデモグラや興味・嗜好などのユーザプロファイル生成 etc..
・クリエイティブ選択のためのアルゴリズム導入
・検索連動型広告の自動生成（NLP）
・広告クリエイティブの制作支援および自動生成
・音声対話事業の信号処理、音声処理（ASR, VADなど）
※プロダクトは約20程あり、各プロジェクトごとに使用している技術や領域が異なります。

業務フローは配属されるプロダクトによって異なります。
配属先については直接ディスカッションの上、挑戦したい技術や領域に応じて決定します。

【必須スキル・経験】
・機械学習・自然言語処理・音声・画像・最適化アルゴリズムのいずれかの分野においての専門知識
・機械学習の実問題への実務レベルでの応用経験
・事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること
・PythonやR などを使った分析・モデル作成・可視化を得意としている

【あると望ましいスキル・経験】
・論文を読解してそのトレースが出来る能力
・レコメンドシステムの開発経験
・広告配信最適化の開発経験
・画像処理の開発経験
・音声対話システムの開発経験
・自然言語処理の開発経験
・国内外での論文投稿、論文発表、勉強会登壇実績
・データ分析から事業案を提案した経験

■AI事業本部
サイバーエージェントグループのデジタルマーケティング分野に特化した開発・研究をすすめています。
AI事業本部では下記の５つの部門を有しており、それぞれ異なるアプローチで課題の定義および解決に取り組んでいます。
・アドテクノロジー（広告配信）
・小売DX（販促/需要予測）
・AIクリエイティブ(自動生成)
・AIシフト(チャットボット/音声対話事業)
・新規事業

これまでの20年、インターネットを軸足に広告やゲーム、メディアなど幅広い事業を展開してきたサイバーエージェントですが
これからの20年、「インターネット」に続く次の成長トレンドとなる「AI」や「DX」にシフトし事業展開の先陣を切るのがAI事業本部です。

■ミッション
AI化の前と後ではインターネットの登場前後と同じように生活環境や仕事内容が大きく変わります。
この転換期にAIを活用した新たな事業機会を創出し続けていくことが私たちのミッションです。

・アドテクノロジー事業
従来の広告技術をAIで進化させ、広告取引のありかたを再定義していきます。月間5000億を超える広告取引データを元に予測モデルを構築しリアルタイムに広告入札やクリエイティブの最適化を行います。

・小売DXセンター事業
小売業界全体の取引額が年290兆円と言われるマーケットでデジタルとリアルを横断した購買体験を生み出すプロダクトを社会に提供していきます。この大変革期だからできる、テクノロジーで日本の小売を変えるチャンスです。

・AIシフト事業
「AI導入を検討している企業」と「AI開発技術を保有している企業」のハブとなるAI導入支援事業をおこなっています。
特に今後労働人口の減少により日本社会が直面するカスタマーサポート業務の空洞化をテクノロジーにより解決すべく、AIチャットボットや音声自動対話システムの開発をしています。

・AIクリエイティブ事業
広告やサイネージを中心とした人の目に触れるものに対しAI技術を取り入れ、”今までみたことのない表現”を生み出すことに注力します。
株式会社CyberHuman Productionsではリアルタイムに人物と3DCGを合成しレンダリングする撮影システムを導入し、「バーチャルプロダクション」を提供しています。

ほかにもいくつかの新規事業プロジェクトが進行中で、2020年4月に設立した株式会社MG-DXでは薬局やドラッグストア向けにオンライン服薬指導の推進をはじめとした医療のDX推進をするための事業を展開しています。

■部署の雰囲気
継続して価値を提供するためにチームとしての力を最大化して開発しようという組織風土があります。最新の情報キャッチアップできるようGoogle I/OやAWS re:Invent、国際学会などの海外で開催されるカンファレンスへの参加制度、勉強会やゼミ制度などがあり、切磋琢磨できる環境があります。最近ではサーバサイドエンジニアも対象とした機械学習ハンズオンやKaggle形式のデータサイエンスコンペティションなども実施されています。
日々最新技術やマーケット情報が飛び交う環境下で
技術感度の高いエンジニアと一緒に
この大きな時代の転換期にこそできる挑戦をしませんか？

■お任せすること
現在約20近くのプロダクト開発チームがあり、開発をリードするポジションをお任せします。
具体的には
・プロダクトの企画から携わり、機能要求を満たすサービス・システムの設計・開発を行う
・機械学習エンジニアやデータサイエンティストと協力し機械学習をプロダクトに実装する
・低レイテンシ・高スケーラビリティ・大規模規模データ処理を実現するアーキテクチャ設計と実装を行う
・機能改善を繰り返し、増加し続けるトラフィックに対応しながら継続的デリバリーを行う

配属先については相談の上、挑戦したい技術や事業領域に応じて配属となります。
ご希望に応じて、ゼロから新規事業を立ち上げるチームへのジョインや、新規事業自体を提案する機会があります。

■開発言語/環境等(一部)
#Scala #Go #Python #R #Java #Rust
#Swift #Kotlin #TypeScript #React #Vue.js
#AWS #GCP #Docker #Kubernetes
#ApacheSpark #TenstorFlow

【必須スキル・経験】
・マーケットの中でどのような事業機会があるかを捉え、それを技術でどう実現出来るか提案が出来ること
・ Webアプリケーションの開発、運用経験
・テックリード経験

【あると好ましいスキル】
・Scala, Goのいずれかを使ったWebアプリケーションの開発、運用経験
・AWS,GCPを利用したインフラ環境の設計、構築、運用経験
・高トラフィックサイトの開発運用、リクエスト処理経験
・パフォーマンスチューニングの経験

■AI事業本部
サイバーエージェントグループのデジタルマーケティング分野に特化した開発・研究をすすめています。
AI事業本部では下記の５つの部門を有しており、それぞれ異なるアプローチで課題の定義および解決に取り組んでいます。
・アドテクノロジー（広告配信）
・小売DX（販促/需要予測）
・AIクリエイティブ(自動生成)
・AIシフト(チャットボット/音声対話事業)
・新規事業

■ミッション
サイバーエージェント AI事業本部では独自のKubernetes as a Service基盤（AKE）を開発・運用しており、その基盤上で様々なサービスを稼働させています。事業ドメイン特化なワークロードに対応するためのパフォーマンス・チューニングや、プライベートクラウド連携の作り込みなど、Kubernetes を理解した上で独自実装を行っています。また、マネージドな環境にするために、クラスタ運用を自動化するような仕組み（Controller/Operator）や、GPUaaS on Kubernetes などの開発、Kubernetes関連プロダクトを用いた基盤（Prometheus、etc）の開発を行います。Kubernetes 関連技術のキャッチアップを行い、提案フェーズからAI 事業本部で利用する Kubernetes 関連基盤の開発・運用など幅広く携わる事が可能です。

価値あるものを開発するために、チームの力を最大化して開発しています。
要件定義・基本設計・プロダクトの企画（改善案）から携わり、
機能要求を満たすインフラの選定 / 設計に基づいた実装・検証・リリース・運用・保守改善・リリース後の機能改善 /スケールアウト、チューニングなどを一貫して行っております。

■次に作るものはどうやって決められるか
事業戦略にもとづき、チームメンバー全体で次の戦略や改善案などを話し合います。スケジュールや見積もり、今後の展開や取り組むことまで考えます。また、コミュニティに積極的に関わりながら最新の情報をキャッチアップし、新技術の検証・検討をチームメンバーが自ら考え行動しています。

■タスクの見積もり、スケジュール管理
適宜、最適なツールを選定し進めています。
また、ミーティングやチャットツールなどで対話を行い、タスクの量・大きさのコンセンサスを取りながら分担して実施しています。

■開発フロー、デプロイフロー
チームメンバーで合意した開発フロー、デプロイフローを利用しています。都度、最適なものを検討し改善をしながら利用しています。

■コードレビュー
GitHub で Pull Request でコメントをもらいレビューを行っています。

【必須の経験・スキル】
・Docker/Kubernetesの経験
・Linuxの知識と経験
・PublicCloudの利用経験
・OS、ミドルウェアの検証・運用監視経験
・PythonやGoなどによる開発経験

【歓迎する経験・知識】
・機械学習を用いたサービスに関わった経験
・OpenStackなどのPrivateCloudに関する知識や運用経験
・AnsibleやTerraformなどを用いた環境構築経験
・仮想化環境(VMware, Hyper-V, Xen, KVM等)の知識と経験