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株式会社CARTA HOLDINGS

株式会社CARTA HOLDINGS

CARTA ZERO 開発局 DSP部 機械学習エンジニア

年収

750万円〜1,500万円

勤務地

東京都

職務内容

募集背景

私たちのビジネスコンセプトは「自分たちで創って、自分たちで売る」です。様々なマーケティング課題に対して、自らプロダクト開発を行うことでソリューションを提供し、クライアントの事業の進化を目指しています。自社プロダクトの1つとして、Demand Side Platform(以下、DSP)の開発を行っています。DSPはリアルタイムな広告枠オークションシステムの入札者を担います。

現在、アプリインストール（ユーザー獲得）や商品購入などを成果とするパフォーマンス広告に注力しています。大量の広告リクエストに対して、機械学習などの手法を用い、入札価格の決定やクリエイティブの選択などを動的に最適化することで高いパフォーマンスを実現します。入札価格決定などは単なる技術的な仕組みではなく、ビジネス戦略そのものです。

生成AIによって、日々提案される様々な手法のキャッチアップやPoCのスピードが大幅に向上しました。また、私たちのチームでは、MLパイプラインとA/Bテスト基盤の強化に力を入れ、フィードバックサイクルの質を向上させてきました。今、重要なのはどのような手法を私たちのビジネス戦略に取り入れるかをリサーチ・データ分析・仮説検証する力だと考えています。

データの背景にあるビジネス構造を読み取り、質の高い仮説を立て、高速に検証サイクルを回せる人材を求めています。

業務内容

機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。

具体的に次のようなタスクを担います。

入札ログ等を用いた探索的分析
入札ログの再設計や外部データの活用
CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築
数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築
オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証
大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用
学会参加や論文調査による情報収集
ポジションの魅力

▼ビジネスの生命線を担う

機械学習チームは、入札最適化ロジックの開発を通じてビジネスの生命線を担います。機械学習や最適化の精度が高ければ、多くのユーザー獲得を低コストで実現できます。このパフォーマンスの高さが競争力の源泉になります。どのようなデータを使ってモデルを作るか、どのようなモデルを採用するかの判断一つとっても全てがビジネスの意思決定です。

▼プロダクトの技術課題へのアプローチ

私たちのプロダクトで扱うデータは大規模かつ不均衡です。加えて、オークションに勝利して表示された広告からしかユーザーの反応をみることができないという本質的な難しさがあります。A/Bテストを実施するなどして仮説を確かめながら進むことが求められます。また、機械学習・数理最適化・制御工学など様々な要素を組み合わせて課題に立ち向かう面白さもあります。

業務上触れる分野や技術スタック

▼分野

機械学習
統計学
数理最適化
制御工学
因果推論、計量経済学

▼スタック

Python, Kotlin(一部のみ)
AWS
dbt, Snowflake
Prefect
Terraform
GitHub
Slack
求めるスキル

▼必須スキル

Pythonを用いた機械学習モデルの実装・運用経験（5年以上）
ビジネス課題に対する仮説構築から効果検証（A/Bテスト）までの一連の実務経験
Snowflake・BigQuery等による大規模データの集計・分析経験

▼歓迎スキル

デジタル広告などマーケティングに対するドメイン知識
推薦システム・ランキング領域の経験
因果推論を用いたデータ分析の経験
学会やカンファレンスなどの登壇経験
Kaggleなどの機械学習コンペティションの入賞経験

▼求める人物像

未知の課題に対して積極的に取り組む
高い技術を追い求めるだけでなく、ビジネスサイドとの対話を通じてプロダクト改善に取り組む
学会参加など技術の最新情報をプロダクトに取り入れる
選考について

選考フロー

書類選考
1次面接: エンジニア・データサイエンティスト
2次面接: CARTA ZERO CTO / CARTA HOLDINGS 人事
最終面接: CARTA ZERO 取締役

注意事項

選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります
1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています
入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします
ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します

バックグラウンドチェックについて

選考の途中で、バックグラウンドチェック（リファレンスチェック/コンプライアンスチェック）を実施します。当社と利用契約を締結したバックグラウンドチェックのサービス提供会社に対して、以下に掲げる応募者様の個人情報の開示（第三者提供）を行いますのでご承知ください。

応募者様の氏名
メールアドレス
応募書類（履歴書、職務経歴書など）

<バックグラウンドチェックのサービス提供会社>
back check 株式会社

・同社の個人情報保護方針
https://backcheck.co.jp/policy/privacy
・同社の反社会的勢力に対する基本方針
https://backcheck.co.jp/policy/against_anti-social_forces

※状況に応じて、バックグラウンドチェックを実施しない場合もございます。実施の際は改めて直接ご案内いたします。

事業概要

マーケティングの枠を超えた事業進化パートナーへ。
CARTA ZEROは、クライアントの本質的な課題と真摯に向き合い、成長を支え、可能性を拓くパートナーです。
人を軸に、社会や事業の進化に寄与する存在として、変化の先にある未来をともに創っていきます。

▼統合について

グループの強みを結集し、デジタルマーケティング領域においてより統合的なソリューションを提供するため、2025年7月1日を効力発生日として、株式会社CARTA COMMUNICATIONS（CCI）、株式会社CARTA MARKETING FIRM、株式会社Barrizの３社を統合し、株式会社CARTA ZERO（以下「CARTA ZERO」）として始動いたします。
CARTA ZEROは、グループ3社の強みを結集することで、柔軟なリソース配分による機動性や生産性の向上、サービスや機能の強化等を図り、より統合的なソリューションを提供することで持続的な成長を目指してまいります。
プレスリリース：CARTA HD、グループ会社3社を統合し、新会社CARTA ZEROを始動

▼入社後の配属先について

株式会社CARTA HOLDINGS雇用、株式会社CARTA ZEROへ出向となります。
※福利厚生、雇用形態等に変更はございません。

CARTA HOLDINGS について

 CARTA HOLDINGS（カルタホールディングス）は、東京都に本社を置き、従業員約1,500名を擁する企業です。
私たちは、あらゆる産業を次のステージへ導く「進化推進業」として挑戦を続けています。

そのルーツは日本初のインターネット広告会社として誕生したことにあります。日本のインターネット産業の発展と共に築き上げた「業界を代表するマーケットプレゼンス」と、生活者向けのメディア事業とアドテクノロジー事業を自社で創り上げてきた「事業開発力・技術力」。この二つの特徴を併せ持つのが、CARTAの強みです。

現在は以下の3つの領域で相互に連携し、世の中の課題解決と、あらゆる企業・産業のビジネスの進化を推進しています。

デジタルマーケティング事業
メディア&コマース事業
人材関連サービス事業

グループ内には創業期から成熟期まで複数の事業会社があり、ステージも様々です。事業責任者が中心となり個々に経営を担う一方で、親会社であるCARTA HOLDINGSが経営支援機能に特化し、各事業を強固に支える体制を構築しています。

事業会社が個々に切磋琢磨する一方で、社員は事業領域を超えて互いに連携し、ビジネス開発に携わっています。また、条件が合えば事業間でのキャリアチェンジの機会もあり、多様な経験を通じて成長できる環境です。

そして今、私たちは新たな成長ステージに立っています。 2025年12月よりNTTドコモグループと電通グループの傘下となり、今後は両グループが保有する多様なアセットを組み合わせ、事業の競争力を高め、さらなる成長を目指してまいります。

■関連情報
採用サイト
採用説明資料

企業名

株式会社CARTA HOLDINGS

本社所在地

東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズステーションタワー36F

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険 雇用保険 厚生年金 労災保険

休日休暇

【Holiday】 ■休日休暇 完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始、年次有給休暇、慶弔休暇、ボーナス休暇、ウェルビーイング積立休暇 ■有給休暇（入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります） 1月〜2月入社：14日 3月〜4月：12日 5月〜6月：11日 7月：8日 8月：6日 9月：4日 10月：3日 11月：2日 12月：1日 入社日問わず、次休暇年度より17日

情報更新日

2026/06/25

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AIが推定した求人関連情報

想定給与 想定給与
750万円〜1,500万円
リモートワーク リモートワーク
-
平均年齢 平均年齢
32歳
ポジションの魅力
  • ビジネスの競争力を直接左右するML開発:
    DSPにおける入札最適化ロジックは、単なる技術的な実装にとどまらず、ビジネス戦略そのものです。機械学習・最適化の精度が競争力の源泉となるため、自分の実装がビジネス成果に直結する実感を持ちながら働けます。
  • フルサイクルなデータサイエンス体験:
    仮説構築・データ分析・モデル構築・A/Bテスト・プロダクト実装まで、一気通貫でデータサイエンスの全工程に携われます。特定の工程だけでなく、ビジネス課題の解決プロセス全体を経験できることが大きな魅力です。
  • 最先端技術へのキャッチアップ環境:
    生成AIの活用によってPoCのスピードが向上し、学会参加・論文調査による最新情報のインプットも業務の一部として位置づけられています。研究と実務の両立が推奨される文化があります。
  • NTTドコモ・電通グループの強力なバックグラウンド:
    2025年12月よりNTTドコモグループと電通グループの傘下となり、両グループが保有する多様なアセットとの連携が可能な環境です。大規模な広告データや顧客基盤を活かした開発ができます。
  • 充実した働き方制度と虎ノ門ヒルズの快適オフィス:
    スーパーフレックス（コアタイムなし）とハイブリッドワーク制度を導入しており、働き方の自由度が高い環境です。2023年末に虎ノ門ヒルズステーションタワーに移転し、社内カフェなど設備も充実しています。
必須スキル（ハード）

以下のすべての経験・知見が求められます。


  • Pythonを用いた機械学習モデルの実装・運用経験（5年以上）
  • ビジネス課題に対する仮説構築からA/Bテストまでの一連の実務経験
  • Snowflake・BigQuery等による大規模データの集計・分析経験
必須スキル（ソフト）
  • 未知の課題への積極的なアプローチ:
    前例のない問題や複雑なビジネス課題に対して、自ら仮説を立て、高速に検証サイクルを回せる主体性と行動力が求められます。
  • ビジネス視点を持った技術活用力:
    高い技術力を持つだけでなく、ビジネスサイドとの対話を通じてプロダクト改善に繋げる能力が必要です。入札価格決定などはビジネス意思決定そのものと捉える視座が重要です。
  • データ背景の構造的理解力:
    データの背景にあるビジネス構造を読み取り、質の高い仮説を立てられる分析的思考力が求められます。
  • 技術トレンドへのアンテナ:
    学会参加やカンファレンス、論文調査を通じて最新技術の情報収集を継続的に行い、プロダクトに取り入れる積極性が求められます。
  • チームを超えた連携力:
    機械学習チームだけでなく、ビジネス・プロダクトサイドと協力しながら課題解決を進めるコラボレーション能力が重視されます。
歓迎スキル
  • デジタル広告のドメイン知識:
    DSP・RTB・アドテクノロジー領域の仕組みや、パフォーマンス広告（CPI・CVR最適化等）に関する業界知識があると即戦力として活躍しやすい環境です。
  • 推薦システム・ランキング領域の経験:
    CTR/CVR予測モデルや入札最適化ロジックとの親和性が高く、実務経験があれば業務へのキャッチアップがスムーズです。
  • 因果推論を用いたデータ分析経験:
    オンライン広告のオークション環境特有のバイアス問題や反実仮想の分析において、因果推論の知識は直接的に役立ちます。
  • 学会・カンファレンス登壇経験:
    技術コミュニティへの貢献実績は、最新技術のキャッチアップ力の証明として高く評価されます。
  • Kaggle等のMLコンペ入賞経験:
    実問題に近い大規模データ処理や特徴量エンジニアリング、モデル選定などの実践的スキルを持つ方は歓迎されます。
この求人で得られるスキル
  • リアルタイム大規模データを用いたML実践力:
    数億規模のインプレッションデータを扱いながら、CTR/CVR予測モデルや入札価格最適化ロジックを実装・運用する経験を積めます。実プロダクト環境でのMLOps構築スキルも身につきます。
  • 数理最適化・制御工学の実務応用力:
    機械学習単体にとどまらず、数理最適化・制御工学・因果推論・計量経済学など複数領域を組み合わせてビジネス課題を解く経験を積むことができます。
  • オンライン実験設計・A/Bテスト運用スキル:
    プロダクト環境でのA/Bテスト設計から効果測定まで一貫して担当することで、厳密な仮説検証の実践力が養われます。
  • MLパイプライン・分析基盤構築スキル:
    Prefect・dbt・Snowflake・AWSを用いたMLパイプラインの設計・運用経験を通じて、データ基盤全体を俯瞰できるエンジニアリング力が身につきます。
  • ビジネス貢献を意識したデータサイエンス力:
    ビジネス課題の翻訳から施策立案・検証・実装まで担うフルサイクルな役割を通じて、技術と事業を繋ぐデータサイエンティストとしての総合力が高まります。
キャリアマップ
  • 現在
  • 機械学習スペシャリスト CTR/CVR予測モデルや入札最適化ロジックの精度向上を主導し、DSP領域における機械学習のエキスパートとして認められるポジションです。論文発表や社内勉強会のリードも期待されます。
  • リードMLエンジニア / テックリード チームのML戦略の立案や技術方針の策定をリードしつつ、後進エンジニアのメンタリングも担うポジションです。ビジネスサイドとの要件定義から実装まで全体を牽引します。
  • データサイエンスマネージャー MLエンジニア・データサイエンティストチームのマネジメントを担い、事業KPIに直結する機械学習施策のロードマップ策定と実行を統括します。
  • CTO / プロダクト責任者 CARTA ZEROやグループ会社のCTO、またはプロダクトオーナーとして、テクノロジー全般の戦略立案と組織・事業成長を牽引するキャリアパスも開かれています。グループ内での事業間キャリアチェンジの機会もあります。
AI 口コミまとめ
CARTA HOLDINGSは、スーパーフレックス制度やハイブリッドワークの導入により働き方の柔軟性が高く評価されており、口コミサイトの集計データでも働きやすさを支持する声が多く見られます。虎ノ門ヒルズへの移転によりオフィス環境の充実度も高い評価を受けています。一方で、給与水準は職種・グレードによってばらつきがあり、既存社員の昇給ペースへの不満も一部で見られます。全体的には「挑戦できる環境」「若手に裁量がある」というポジティブな評判と、「評価制度の透明性」「年収の上がりにくさ」というネガティブな評判が混在しています。

【ポジティブな評価】
1. 働き方の柔軟性: スーパーフレックス（コアタイムなし）とハイブリッドワーク（出社率約50%）が導入されており、口コミでも「リモートと出社をバランスよく選べる」「プライベートの時間を確保しやすい」と好評です。月平均残業時間は公式発表で約19時間程度とされています。
2. オフィス環境・福利厚生: 虎ノ門ヒルズステーションタワーの綺麗なオフィス、バリスタが立つ社内カフェなどの設備が高く評価されています。確定拠出年金（月5.5万円相...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り456文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。