映像やエンタテインメントに特化した転職エージェントサービス
【映像しごと.com】

【雇入れ直後】
【業務概要】
注目が集まっているリテールメディア。3rd Party Cookie規制等の影響もあり、その重要性が増しています。
Retail Adsカンパニーでは、小売企業が運営するリテールメディアを活用し、新たな収益を生み出す広告配信サービスを提供しています。

小売アプリに対してリワード広告・バナー広告を提供する「Retail Booster」と、ECサイト内の検索連動型広告を提供する「Retail-X」の2つのサービスがあり、それぞれの開発・運用を行っています。日本のリテールメディア領域はここからです。

RetailAdsで出来ること
・広告システムの設計・開発・運用
・最新のアドテク技術への取り組み
・パフォーマンス・スケーラビリティの追求
・フロントエンドからインフラまで幅広い技術スタック
・異なるシステム間の統合設計
・直接的な売上貢献を実感できる開発
・小売と広告を繋ぐ新しい価値の創造

一緒にリテールメディアを牽引できるプロダクトを作っていきましょう！

【業務内容】
・広告配信サーバー、管理ツールの設計／開発／運用
・高負荷に耐えうるインフラ基盤の設計／開発／運用
・プロダクトの企画からサービス・システムの設計／開発

▼開発言語
Go言語、TypeScript、SQL

▼フレームワーク等
Next.js、NestJS、Vite

▼開発環境
AWS（ECS／Lambda／StepFunction／ElastiCache／DynamoDB／S3／CloudFront／Kinesis）、Snowflake、OpenSearch

▼開発／運用環境
Github、Terraform、DataDog、Docker

【変更の範囲】
なし

【雇入れ直後】
【業務内容】
当社社員が業務を効率的に進められるようITに関するサポートからIT機器／SaaSシステムの運用、管理をお任せします。

【具体的には】
・社内ITヘルプデスク、サポート
・各種SaaSシステムの運用、管理、導入
・IT機器のキッティング、管理、導入

【変更の範囲】
なし

【雇入れ直後】
【業務内容】
ABEMAでは、GCPやAWSなどのパブリッククラウドを活用し、Kubernetesを中心としたプラットフォームを構築しています。ABEMAセキュリティチームは、このプラットフォーム上で稼働するプロダクトや、従業員が利用する業務システムを含む組織全体のサイバーセキュリティを担当します。

具体的には、ABEMAのSOCとして、WAF、CSPM、SIEM、SOARなどのクラウドネイティブなセキュリティツールを活用します。また、Zero Trust Network Accessを用いた適切なアクセス制御を徹底し、Attach Surface Managementを用いた継続的なリスク評価など、組織全体へのセキュリティアーキテクチャの立案と浸透を図ります。

ABEMAが「社会のインフラ」としてふさわしいセキュリティレベルを実現するため、適切なセキュリティソリューションを活用した戦略を立案し、内外の関係者と緊密に連携しながら、サイバーセキュリティの現代化に取り組みます。

【チームの文化や体制、働く環境について】
「21世紀を代表する会社を創る」ためのABEMA本体であるサイバーエージェント流のカルチャーがあります。「挑戦と安心はセット」という組織文化、そして挑戦においては「自由と責任をセットで」という考え方です。
「社会のインフラ」になり「世界に誇れる新メディア」を目指すABEMAでは、安心して個人やチームが挑戦をし続けれる環境を大事にしており、そのための制度や抜粋制度などを用意します。
社会や会社が大きく変化していく中で、スキルだけで選ぶのではなく、私たちのカルチャーにフィットする人を求める方針は変わりません。

【変更の範囲】
なし

【雇入れ直後】
【業務内容】
事業戦略に沿ってAJAのデータマネジメントのあるべき姿を描き出し実行までをお願いしていただきます。
そのために必用な人員の獲得（採用）や育成をしながらあるべき姿を実現していただきます。

▼具体的な業務内容
・データ基盤戦略立案
・データ基盤構築
・データセキュリティ強化
・アクセスコントロールの適正化
・データモデリング

▼チームの文化や体制、働く環境について
AJAでは、技術でブランド広告のあり方を変えることを目指し、日々エンジニアとビジネスサイドのメンバーが一緒に議論しながらプロダクトの開発・提供を行っています。
エンジニアとビジネスメンバーが密接に連携するスモールチームで働いているため、コミュニケーションロスがなく、開発スピードが非常に速いです。
また、設計や技術選定はエンジニアに一任されており、オーナーシップを持って最適な開発を推進しています。
これにより、最新の技術トレンドを積極的に取り入れつつ、事業のニーズに的確に応える開発を行い、事業成果にコミットしています。

▼主な利用技術
Golang／GCP／GKE／Terraform／ArgoCD／BigQuery／Datadog／Tableau

▼その他ツール等
Notion（ドキュメント・プロジェクト管理）／Slack

【変更の範囲】
なし

【雇入れ直後】
【業務内容】
サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。
横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。
具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。

▼このプロジェクトで経験できること
・GCPを使ったデータ基盤の整備
・データアーキテクチャの設計・実装
・ETL開発、BI／レポーティング環境の整理

▼主な利用技術
BigQuery／Dataform／Cloud Functions／GitHub Actions／Terraform／Dataplex／Tableau／Google Apps Scripts／SQL／Python／Go

【チームの文化や体制、働く環境について】
チームには、データエンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、機械学習エンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。

【変更の範囲】
なし

【雇入れ直後】
【業務内容】
YouTubeアナリティクスやトレンドの分析を用いて、弊社で管理しているYouTubeチャンネルの最適化や課題解決に関わっていただきながら、弊社公式SNS（XやTikTokなども含む）の各種公式コンテンツの運用業務を担当していただきます。

▼具体的には
会社が運営するYouTubeチャンネル／SNSにおける
・コンテンツを分析の上、施策を立案／実施を行う
・動画のネタ選定から公開までの各種確認および連携を行う
・国内と海外チームの連携（海外状況の正確な報告・国内ノウハウを海外に活かすために必要な連携を担う・各種チェックの可視化）
・弊社所属ライバーが抱える課題へのデータアプローチによるサポート
など

【変更の範囲】
なし

【雇入れ直後】
【業務内容】
社内の業務支援システムの開発、運用を行っていただきます。

▼具体的には
・業務支援システムの開発、運用、保守
・要件定義、実装、テスト、レビュー、検証、リリース、運用保守など横断的なプロダクト開発業務

【主な開発環境】
▼社内業務自動化、ツール開発環境
バックエンド：PHP（Laravel）、TypeScript(Node.js), Ruby(Ruby on Rails)
フロントエンド：JavaScript(Vue.js)、TypeScript(Next.js)
データベース：MySQL
インフラ；Amazon Web Services

【開発体制について】
積極的な要望ヒアリングや、運用から考える仕様提案など保守運用ではありますが常に改善を意識する体制を構築しております。
新規開発、保守運用ともにバックエンド、フロントエンド専任ではなく横断的に開発を行っています。
開発内容の詳細については、担当エンジニアに裁量が任されており、チーム内の相談はありますが自由度の高い開発ができる環境となっております。

【変更の範囲】
なし

【雇入れ直後】
【業務内容】
YouTubeアナリティクスやトレンドの分析を用いて、弊社で管理しているYouTubeチャンネルの最適化に関わっていただきながら、弊社公式SNS（TwitterやTikTokなども含む）の各種公式コンテンツの運用業務を担当していただきます。

▼具体的には
会社が運営するYouTubeチャンネル／SNSにおける
・コンテンツを分析の上、施策を立案／実施を行う
・動画のネタ選定から公開までの各種確認および連携を行う
・コミュニティ投稿やファンコミュニケーションツールの運用

【変更の範囲】
なし

【雇入れ直後】
【業務内容】
当社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題に対してデータサイエンスを駆使して解決し、事業の可能性を高めます。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。

本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。

・ユーザーの新規獲得に関する施策の効果検証や改善提案
・ユーザーの成長を支援する機能開発のための意思決定支援や予測モデルの構築
・既存ユーザーのアクティベーション促進のための行動分析や仮説検証
・スポーツテック領域におけるリサーチサイエンスとサービス適用

【チームの文化や体制、働く環境について】
チームには、データサイエンティスト3名、機械学習エンジニア1名、データエンジニア1名が所属しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。

【変更の範囲】
なし

【雇入れ直後】
【業務内容】
WINTICKETの機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。

機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像（競輪など）に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。

WINTICKETにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。
そのため、
（1）データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見
（2）課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成
（3）アイディアを実現するアルゴリズムの開発
（4）実サービスへの適用
（5）効果検証
（6）運用
までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。

本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。

過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。

・競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計／開発
・本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発
・ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発

【チームの文化や体制、働く環境について】
チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、データエンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。

【変更の範囲】
なし