【AD Platform】国内最大級広告配信プラットフォーム/データサイエンス部長

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データサイエンスまたは機械学習を用いた予測モデルの設計・開発・運用経験
• Python・R等を用いた大規模データ分析・統計モデリング経験
• アドテクノロジー（RTB・DSP・SSP・DMP等）に関する実務知識
• データサイエンス組織・チームのマネジメント経験
• PMやビジネスサイドとの横断的なコミュニケーション・プロジェクト推進経験

• 戦略的思考力:
  データサイエンティスト目線でプロダクトの将来像を描き、技術戦略を組織全体に落とし込める構想力が求められます。
• リーダーシップとチームマネジメント力:
  優秀な若手エンジニアを束ね、個々の強みを引き出しながらチームとして成果を最大化できるマネジメントスキルが必要です。
• ビジネスサイドとの橋渡し力:
  PMや社内ビジネス部門と円滑に連携し、技術的な複雑な概念をわかりやすく伝え、プロダクト価値に変換できるコミュニケーション力が求められます。
• スピード感ある意思決定力:
  ベンチャー気質の組織文化の中で、不確実な状況でも迅速かつ主体的に意思決定し実行できる推進力が期待されます。
• 変化への適応力と学習意欲:
  AI・機械学習技術が急速に進化するアドテク領域において、最新技術のキャッチアップを継続し、自ら学び続ける姿勢が不可欠です。

• 広告オークション・入札ロジックの設計経験:
  RTBや広告オークションに関連する予測・最適化モデルの設計・改善経験があれば即戦力として活躍できます。
• 大規模分散処理・リアルタイム処理の実務経験:
  毎日30億インプレッションをミリ秒単位で処理するような超低レイテンシ環境でのデータ基盤・処理設計経験は高く評価されます。
• グローバルアドテク企業（The Trade Desk・Google・Amazon等）での勤務経験:
  グローバルレベルのアドテクロジックの知見を持つ方は、同社が目指す「グローバルアドテク相当のロジック実現」に直接貢献できます。
• 技術広報・採用活動への参画経験:
  エンジニア採用や技術ブランディングへの関与経験は、優秀な若手エンジニア獲得に向けた組織強化に役立てられます。

• 超大規模リアルタイムデータサイエンスの実践知識:
  月間900億Impressionという国内最大級の広告データを用いた予測モデル設計・運用を通じ、グローバルレベルのデータサイエンスの実践知識が深く身につきます。
• アドテクノロジー領域の高度な技術スタック:
  RTB・DSP・SSP・DMPなど広告テクノロジーの最先端領域における予測モデル改修・機能開発の経験を体系的に習得できます。
• 組織マネジメント・テクニカルリーダーシップ:
  部長として開発組織を統括する中で、エンジニアチームのマネジメントや技術戦略の立案・推進など、ハイクラスなリーダーシップスキルが磨かれます。
• プロダクト開発における事業連携スキル:
  PMやビジネスサイドとの協働を通じて、技術とビジネスを繋ぐプロダクト思考や事業戦略立案に関する実践スキルを習得できます。
• AI・機械学習の最新技術応用経験:
  最新のAI・機械学習技術をプロダクトへ実装する環境の中で、理論だけでなく実用レベルでのAI活用スキルを継続的に積み上げることができます。