Job Description

■チームミッション ：AI時代における革新的なクリエイティブ・ワークフローを開拓し、広告クリエイティブの価値を最大限に引き出す。

■自組織の強み・事業責任者からのコメントなど
・プロダクトは全て内製となっており、ロジック考案からリリースまで短いサイクル
・博報堂DYグループが持つ大規模で豊富なデータアセットを活用しつつ、ベンチャー企業のスピード感を併せ持ったハイブリッドなカルチャー
・当社は、NVIDIA社製のGPUを複数台保有しており、豊富な計算資源と最新のコンピュータビジョン技術を活用した革新的な広告ソリューション開発を目指しています。

〈採用背景〉
■チームや業務上の課題
博報堂テクノロジーズではAIを活用して、バナー広告や動画広告などの広告クリエイティブに対して、制作ワークフローの効率化を目的としたSaaSを開発しており、当チームでは広告クリエイティブの自動生成・効果予測するモデル・アルゴリズム開発をミッションとして担っています。バナー画像や動画広告はテキスト、画像などマルチモーダル情報を含む生成対象であり難易度が高く、先端技術を駆使した技術開発が求められています。

■なぜ採用したいのか？
近年、バナー広告周りの技術は生成AIをはじめ予測モデルの観点でも進歩は非常に早く、他社との差別化を図るためには社内の独自データを活用し、最新の画像処理技術を組み合わせ広告特化型のモデルを構築する必要があり、画像処理に関わる新たなモデル・アルゴリズムを検討しなければなりません。このチャレンジングな開発を導くシニアデータサイエンティストを募集しています。

〈職務内容〉
■本ポジションのミッション・期待役割
・ユーザーヒアリングなどを通じた問題把握から、広告代理店の立場から画像処理に関わるチームとして解くべき課題の設定
・上記課題に対する適切なソリューション策定
・ソリューションの検証、実装指示。必要に応じて自ら手を動かし検証、実装実行。

■業務の概要
バナー広告などの静止画像を対象として、デザイナーやプランナーの静止画制作をアシストする機械学習機能の開発メンバーとしてジョインいただきます。
具体的には、以下のタスクのうちいずれかのタスクに関わっていただくことになります。

・広告画像・素材の評価技術の開発
・バナー広告などの広告実績データを元にした予測精度分析、モデル改善提案 改善提案に基づいた効果推定モデルの改良
・複数媒体への横展開
・広告画像、素材生成技術の開発広告
・効果をより高める可能性がある素材をリコメンドする技術の開発
・広告の素材を一から生成したり、既存素材にバリエーションを与える技術の開発
・広告素材やキャッチコピーを組み合わせたバナー広告のレイアウト生成、最適化
・ロゴ、フォント、トンマナなどのデザイン要素の自動生成 〈募集要件（Must）〉
■スキル
画像処理の基本原理、手法、およびアルゴリズムに精通していること
機械学習と深層学習アルゴリズムの理解、特に画像処理タスクへの適用能力
画像データの前処理・正規化・特徴抽出技術の習得
モデルの評価とチューニング手法、および適切な評価指標の選択能力
画像処理に関連するデータセットの収集・整理・分析能力

■経験・知識
AI関連分野に関する研究もしくは開発チームのリード経験
データサイエンスのうち、画像処理分野における3年以上の経験
画像処理関連プロジェクトでのモデル構築、評価、改善の実施経験
1つ以上の画像処理タスク（例：Classification、Object detectionなど）の実務経験
深層学習フレームワーク（例：TensorFlow、PyTorchなど）を用いた1年以上の実務経験
チーム内外での技術的課題を発掘し、成果まで繋げた事例（1件以上）

〈募集要件（Want）〉
■スキル
マルチモーダル技術への知見（例：Vision Language Model）
音声合成や画像生成技術（拡散確率モデルなど）に関する知識
オンライン広告やマーケティング業界への関連知識
勾配ブースティング手法（例：LightGBM、XGBoost）の理解
因果推論の基本原理への精通

■経験
プロジェクトマネジメントの経験
メンタリングやチームメンバーの育成経験
Kaggleなどのデータ解析コンペ参加経験（入賞経験尚可）
国際学会や英文ジャーナルへの論文投稿経験（採択論文尚可）
画像処理、数理統計、経営工学、情報通信学などの関連分野での博士号取得

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