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【エンジニアコース】サキドリ選考

職種
エンジニアコース

募集職種・業務内容

※職種についてはサイブラリー内の「エンジニアコース・オンライン会社説明会」もご参考ください。

 

▼バックエンドエンジニア

・プロダクト(サービス/広告/ゲーム)
メディアサービス(AbemaTVなど)、広告プロダクト、ゲームなど、日本最大級のユーザ数、トラフィック量を支えるためにプロダクトの設計、開発を行います。 Golang, Java, Scala, PHPなど多種多様な言語に加え、パブリッククラウドやコンテナを中心としたミドル・インフラストラクチャも含めた幅広い領域の業務に携わります。
#Golang #Kotlin #Scala #Node.js #PHP #Java #Docker #AWS #GCP #Kubernetes
・基盤(プロダクト共通基盤/大規模データ処理基盤)
プロダクトを横断して使用される、管理画面自動生成システム・モバイル端末検証管理システム・画像最適化配信システムなどの共通基盤や、
AbemaTVやアメーバブログをはじめとしたメディアサービスが持つ大規模データを収集・蓄積・活用するための、OSSベースの大規模データストア・ストリーム処理基盤・検索基盤などの開発・運用を行います。
#Docker #AWS #GCP #Kubernetes

▼インフラエンジニア
・SRE
各サービスやプロダクトの利用用途に応じて、パブリッククラウドからプライベートクラウド(Openstack)、オンプレミスなど複数の環境を利用し、インフラの設計・構築・運用管理から耐障害性や継続的な改善を取り組みます。
Dev側とコミュニケーションを取りながら連携し、CI/CDパイプライン・監視・パフォーマンス・コスト改善を行います。
SRE、DevOpsエンジニア、個別プロダクトのインフラエンジニア、コンテナスペシャリスト、パブリッククラウドソリューションアーキテクト、データベースエンジニアなどを目指せます。"
#AWS #GCP #Docker #Kubernetes #Monitoring #Database
・プライベートクラウド
自社データセンター内でプライベートクラウドをベースとした共通基盤の設計・運用・実装やネットワーク・ストレージ/ハードウェアの管理などを行います。
様々なOSSを積極的採用し、時には自社用にOSSから拡張実装を行い利便性の向上や耐障害性の改善のサイクルを回します。
コンテナスペシャリスト、ハードウェアエンジニア、ネットワークエンジニア、データセンターエンジニア、プライベートクラウド開発エンジニア、インフラ購買などを目指せます。
#OpenStack #Network #Datacenter #Kubernetes #Storage #Container

▼Webフロントエンドエンジニア
HTMLやCSS、JavaScriptなどのWeb技術を用いてサービスのクライアントサイドの設計・開発を行います。 また、パフォーマンス・アクセシビリティ・セキュリティなどの観点から継続的なWebの品質改善に取り組みます。
#HTML #CSS #JavaScript #React.js #Vue.js #flux #redux #Node.js #BackendForFrontend #a11y

▼iOSエンジニア
クリエイティブレベルの高いiOSアプリの実現のために、UIやアニメーション・インタラクションの設計・開発、エンドユーザーに寄り添った機能開発・運用、iOSに関する深い知識を用いたアプリパフォーマンスの改善、テスタビリティの向上などスケーラビリティのあるプロジェクトへの本質的改善作業、AppleWatchやAppleTVなどのマルチデバイス対応、広告配信・トラッキング・課金のためのSDK開発などを行います。
#MVVM #MVP #CleanArchitecture #Redux #Bitrise #CircleCI #Carthage #SwiftGen #CocoaPods #Fastlane #git #EmbeddedFramework #Danger #SwiftLint #Bundler #GitHub #XcodeGen #XCTest #Quick #Nimble #DI #リアクティブプログラミング(RxSwift, ReactiveCocoa)

▼Androidエンジニア
クリエイティブレベルの高いAndroidアプリの実現のために、UIやアニメーション・インタラクションの設計・開発、エンドユーザーに寄り添った機能開発・運用、Androidに関する深い知識を用いたアプリパフォーマンスの改善、テスタビリティの向上などスケーラビリティのあるプロジェクトへの本質的改善作業、タブレット、Android TVなどのマルチデバイス対応、広告配信・トラッキング・課金のためのSDK開発などを行います。
#Kotlin #ArchitectureComponent #MVP #MVVM #CleanArchitecture #Flux #DI #Bitrise #CircleCI #Fastlane #Danger #git #リアクティブプログラミング(RxAndroid, RxKotlin)

▼ゲームエンジニア(ネイティブ)
当社では、決断速度を上げ、速いサイクルで開発を回すために、ゲーム部門を多くの会社に分割しています。
各社それぞれ、アクションゲーム、カジュアルゲーム、通信対戦、コマンドバトル、美少女、戦国、イケメンなど、様々なゲームジャンルに特化した特徴を持っています。
その中で、ゲームエンジニア(ネイティブ)は、UnityやCocos2d-xなどのゲームエンジンを用いたスマートフォンゲームの開発・運用や、Android/iOSアプリに関する技術検証などを行います。
担当領域は、インゲーム、アーキテクチャ、グラフィック、UI、AI、VR/AR等、非常に多岐にわたり、面白いゲームを開発するために、プランナー・クリエイターなど関係する職種と協力し、ゲーム仕様に関する設計や決定にも関わります。
また、ゲームだけでなくバーチャルキャラクター事業やアメーバピグ事業でもUnityやCocos2d-xなどの技術を用いています。
挑戦や技術成長の機会を増やすため、各社間の交流や技術共有を重要視しており、会社を跨いだ情報のキャッチアップや問題解決などを通じて成長することもできます。"
#Unity #Cocos2d-x #3D #UI #AI #VR #AR #アーキテクチャ #シェーダー #リアルタイム通信 #データ分析

▼機械学習エンジニア/データサイエンティスト/リサーチサイエンティスト
・機械学習エンジニア
メディア事業では、AbemaTVやアメーバブログに代表される大規模なサービスを運営しています。各サービスでは、サービス改善を目的として日々大量のデータを収集しています。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。

扱う課題は幅広く、必要となる技術も多岐に渡ります。課題の一例として、サービスの安全性と信頼性を維持するための、悪質な投稿の検知・ユーザにとってより良いコンテンツを配信するための推薦・収益性の高い広告セグメントを作成するためのユーザ属性推定などがあります。こういった課題に対し、情報推薦・情報検索・画像解析・自然言語処理などの知見に基づいて、コアとなるアルゴリズムの開発から成果を様々なサービスに展開するための基盤開発までを進めています。

開発した技術を実サービスへ適用することを重視しています。そのため(1)サービスの課題を発見する分析、(2)課題解決につながるアイディアの提案、(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)効果の検証、(6)運用までを、様々なチームと協働しながら繰り返し行います。異なるサービスであっても、有害コンテンツの検出や類似アイテムの推薦など、要望が共通していることが多々あります。そのため、あるサービスのソリューションを別サービスへ展開していくための基盤開発に協力をします。
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。

また広告事業においては、広告配信ログ、広告クリエイティブ(画像・動画データ、テキストデータ)などを利用した機械学習のワークフローの開発・運用を行います。
主にデータの前処理やモデルの学習・推論、監視などをプロダクトに導入し、安定した機械学習モデルの運用の実現を目指します。
必要に応じてモデリングやデータ分析、技術調査などを行い、プロダクトのサービス改善に努めます。 広告配信以外にもチャットボットの対話ログや位置情報などのデータを利用したプロダクトも存在します。

※ゲーム事業においては、現在募集はございません"
#Python #Java #C++ #SQL #機械学習 #DeepLearning #Tensorflow #Keras #PyTorch #画像解析 #映像解析 #音声解析 #自然言語処理 #情報推薦 #Scala #R #Julia #Chainer #CV #NLP
・データサイエンティスト
メディア事業において、サービス価値向上に資する統計モデル構築や、経営判断最適化のための指標策定やデータ解析などを行います。
サイバーエージェントは業界屈指の規模を誇るサービスを多数展開しています。その豊富なデータを基に解くべきビジネス課題を見定め定式化することや、ステークホルダーに役立つ結果を得られるように分析を遂行することを通じて、広い分野で問題解決ができるデータサイエンティストとしてのキャリアを歩むことができます。

広告事業においては、テキスト広告、バナー広告、動画広告といった広告表現の制作をするための機械学習プロダクトを開発します。広告代理店業務のデータを元に、どういった広告表現が望ましいのかを検証し、デザイナー支援、表現の自動生成などの機能を軸にした新しいプロダクトを作ります。
必要に応じて自然言語処理、画像認識、コンピュータグラフィックス分野の最先端の研究論文を実装したり、技術調査を通じて望ましい機能を自らプロトタイピング、サービスアーキテクチャの設計をします。"
#Python #R #SQL #統計学 #NLP #CV #CG #ML
・リサーチサイエンティスト
機械学習、計量経済学、コンピュータビジョン、自然言語処理、HAI/HCIなどの研究領域で、デジタルマーケティングを取り巻く様々な課題の定義及び解決に取り組みます。また、高度な研究技術を持ち実用化に積極的な研究室との産学連携や国内国外の学会への論文投稿も精力的に進めます。主に扱うデータは広告配信のログや広告クリエイティブ画像、広告テキストになります。希望者は入社までに取り組みたい研究テーマを決めていただきます。応募条件に修士号、あるいは博士号が必須となります。
#Python #R #Julia #TensorFlow #Keras #PyTorch #Chainer

スケジュール

8/1(木)~ プレエントリー

8/30(金)~9/29(日) 本エントリー (本エントリー完了後、随時選考)

選考フロー

書類選考 → 面接複数回 → 内定

新卒採用募集概要

募集対象、給与、評価・報酬、勤務地、勤務時間、休日休暇、各種保険、福利厚生、などの新卒採用募集概要については

こちらをご確認ください。

 

https://www.cyberagent.co.jp/careers/about/

募集条件

▼機械学習エンジニア/データサイエンティスト/リサーチサイエンティストを志望の場合:

志望職種に関連する研究を行っており、学会発表や論文誌への投稿のご経験がある、

もしくは予定している方 または、志望職種に関連した、企業のインターンやアルバイトでの経験がある方

 

▼上記以外を志望の場合:

業務での開発経験がある方 または、3日間以上の期間で企業の開発系インターンシップに参加したことがある方