【AD Platform】データサイエンス＆ML統括（Director of Data Science ＆ Machine Learning）

以下のいずれかの領域での機械学習実装経験（5年以上）および統計分析・モデリング力、マネジメント経験（2年以上）が必須です。

• 機械学習（ML）実装経験 5年以上
• 入札最適化・フロアプライス最適化・ペーシングアルゴリズム開発経験
• CTR/CVR予測モデルの構築・運用経験
• ターゲティング精度向上（ユーザーセグメント・特徴量設計）経験
• レコメンデーションシステム開発経験
• 統計的手法を用いたビジネス課題解決経験
• 因果推論を用いた施策効果測定経験
• 価格弾性モデリング・eCPM分解分析等の実務経験
• データサイエンスチームのマネジメント経験 2年以上

• 経営層への技術説明力:
  複雑なデータ分析結果や技術的な取り組みを、経営層・事業部門に対して分かりやすく説明し、データドリブンな意思決定を支援できるコミュニケーション力が求められます。
• ステークホルダーマネジメント力:
  PdM・エンジニア・ビジネスサイドなど多様な関係者を横断的に巻き込み、プロジェクトを推進できる調整力・リーダーシップが必要です。
• 若手組織を牽引できるメンタリング力:
  データサイエンスチームは若年層中心の構成であり、高度な知見・経験に基づいて技術力向上施策を立案・実行し、メンバーを育成・牽引できる姿勢が求められます。
• ROI・技術投資判断の説明力:
  技術投資の費用対効果を定量的に説明し、経営判断に貢献できるビジネス視点が不可欠です。
• スピード感と自律的な実行力:
  ベンチャー気質の組織文化のなか、変化の早い市場環境に対応しながら、自律的かつスピーディーに課題を設定・解決していける姿勢が重視されます。

• アドテク企業でのデータサイエンス部門リード経験:
  SSP・DSP等のアドテク企業においてデータサイエンス部門をリードした経験があると、即戦力として活躍できます。配信最適化・ターゲティング精度向上の実績も歓迎されます。
• 生成AI・LLMの広告配信への応用経験:
  最先端のAI技術を広告配信領域に応用した実績や知見を持つ方は、子会社JAPAN AIとの連携においても強みを発揮できます。
• ハンズオン実装能力（Python・SQL・Spark/Flink等）:
  現場レベルでもコードを書ける実装力を持ち、チームメンバーの技術的課題解決を直接支援できる方が歓迎されます。
• 論文執筆・カンファレンス登壇経験:
  アカデミックな知見を実務に応用できる能力や、業界内でのプレゼンス向上に貢献できる実績が評価されます。
• ビジネスレベルの英語力:
  グローバル開発拠点との協業が想定されており、英語での技術的コミュニケーションが取れる方はより活躍の幅が広がります。

• 大規模RTB・アドテクのML実装スキル:
  800億imp/月という国内トップクラスの広告インベントリを対象に、フロアプライス最適化・入札最適化・ペーシング等のリアルタイム機械学習アルゴリズムを実装・運用するスキルを実践的に習得できます。
• 因果推論・A/Bテスト設計の高度実務経験:
  広告配信施策の効果検証において、統計的有意性の担保・価格弾性モデリング・因果推論の実務応用を大規模データで経験できます。
• データサイエンス組織のDirector級マネジメント経験:
  グローバル水準への組織変革をリードし、採用・育成・技術戦略立案まで一貫したマネジメント経験を積むことができます。
• 生成AI・LLMのアドテク応用ナレッジ:
  JAPAN AI株式会社との連携を通じて、最先端のLLM・生成AI技術を広告プラットフォームへ応用する領域の知見を獲得できます。
• グローバルアドテク競争での技術戦略立案スキル:
  大手グローバルアドテク企業と競争する環境下で、技術投資判断・ROI説明・経営層への提言まで行うビジネス×テクノロジーの融合スキルを磨けます。