広告配信最適化に関わる研究開発

ポジションコード: DS-8-96

該当コース

データサイエンスコース

※上記のコースより希望の就業先部署（ポジション）として選択可能です。

業務内容

広告配信におけるユーザーデータおよび広告データを活用した最適化に関わる以下の研究開発に取り組んでいただきます。
テーマはメンターと相談の上で決定します。

• LLMを使った広告商材カテゴリ推定およびLLMOps改善
• ユーザー属性推定モデルの改善およびMLOps改善
• 検索クエリの類似度計算モデルの改善およびMLOPs改善
• その他、分析テーマ

それぞれのテーマにて、過去データを用いたオフラインでの性能検証の実施、実際の広告配信によるオンラインでの性能検証、検証に必要となるシステム開発といった一連の業務を担当していただく予定です。

必要な経験・スキル

• Linuxの基礎的な知識
• Spark、SQLなどの基礎的な知識
• 分析、統計、機械学習、最適化に関する基礎的な数学の知識
• コンピュータサイエンスに関する基礎知識（データ構造・アルゴリズム）
• GitHub、Docker、Pythonを用いた開発経験
• TensorFlowなどの機械学習ライブラリによる機械学習モデルの実装経験

あると望ましい経験・スキル

• Kaggleの入賞経験
• 国際学会での発表経験
• 関連分野の英語論文を読んで解説、再現実装ができること
• デジタル広告のビジネス理解
• 大規模データに対するETLの経験

期間

2025年08月18日~2025年10月10日 （8週間）

※期間は相談可です。
※土日祝日を除き原則週4日以上です。
※就業時間は原則10:00〜18:45（休憩1時間）です。
※詳細は入社時に決定します。

開催形式・開催場所

ハイブリッド

※インターンシップはリモートワークを中心としたハイブリッド（一部出社もあり）の予定です。
※詳細はご入社時に就業先組織（ポジション）とご相談いただきます。
※本ポジションの出社時の拠点は紀尾井町オフィスまたは大阪オフィスです。

待遇

• 時給2,600円
• PC貸与
• オフィス出社時の交通費および宿泊費支給（上限あり）※

※支給条件を満たす場合

応募条件

• 現在在学中で、正社員としての就業経験がない方（高校生を除く）
• 日本での就労資格を持つ方
• 自宅に業務遂行可能なネットワーク環境がある方
• インターンシップ開催期間中に日本国内に居住の方

選考ステップ

• Step1

  コース選択

  4月15日（火）〜5月19日（月）10:00
• Step2

  Webテスト

  5月19日（月）〜
  5月26日（月）10:00
• Step3

  面接

  6月上旬〜
• Step4

  結果連絡

  6月中旬〜7月上旬

※Webテスト受験の際にご希望の就業先部署（ポジション）を確認します。
※Webテストの受験結果とご希望内容をもとに、就業先部署（ポジション）での面接を調整します。

応募締め切り

2025年05月19日 10:00

※締め切り後にWebテストを配信します

注意事項

• Webテストの提出時に希望の就業先部署（ポジション）を複数回答していただきます。
• 同一コース内の就業先部署（ポジション）のみ併願が可能です。
• 一度選択されたコースの変更を希望される場合は5/19（月）10:00までにマイページよりご連絡ください。