試用期間あり（6ヶ月間）※試用期間中の条件の変更はなし
【雇い入れ直後】デジタルマーケティングを支援するAIエンジニア職
【変更の範囲】 会社の定める業務
画像・動画・自然言語・行動ログなどのマルチモーダルデータを対象とした、AIアルゴリズムの研究開発および実装を担当します。 マーケティングにおける「クリエイティブ（The What）」と「顧客（The Who）」という2つのブラックボックスを、以下の2つのアプローチから科学的に解明します。
1. 非構造化データの「変数化」と「成果予測」（The What）
これまで人間の感覚に依存してきたクリエイティブの質やブランドの状態を解析し、アルゴリズムによって計算可能な変数へと変換します。
・抽象概念のスコア化:
動画の没入度や、SNS上のブランド占有率といった抽象的な概念を、Computer Visionや時系列解析を用いて定量的なスコアとして定義・算出します。
・Quality Filtering（成果予測）:
算出されたクリエイティブ指標（質）と、過去の配信実績（正解データ）を用いて学習を行い、配信前に「このクリエイティブは成果が出るか」を高精度に判定・選別する予測モデルを実装します。
・評価関数の再設計:
単純な広告効果だけでなく、「多様性（Diversity）」や「ユーザー選好性（Preference）」といった新たな評価軸を数式化し、AIがクリエイティブを生成・評価する際の基準を設計します。
2. 顧客理解の深化と「高解像度プロファイル」の構築（The Who）
データが欠損している顧客や、行動・心理が複雑な顧客に対して、生成AIと統計モデルを用いて、顧客像の解像度を高めます。
・高度なクラスタリング:
購買データやアンケート等の定性データを掛け合わせ、属性データだけでは見えない顧客群の本質的な特徴を捉える、高度なクラスタリングモデルを開発します。
・Virtual Customer（仮想顧客）の構築:
断片的な行動ログや流入キーワードから、LLMを用いてユーザーの「迷い」や「思考プロセス」を推論・補完し、仮想の顧客人格（AIエージェント）をシミュレーションします。
【必須条件】
・深層学習フレームワークを用いた開発経験2年以上
- PyTorch, TensorFlow等を用いたモデルの設計・実装・評価の実務経験
・特定領域における深い専門性と実装力
- 以下のいずれかの領域における研究開発、またはプロダクト実装の経験
- Computer Vision: 画像分類、物体検出、セグメンテーション、動画解析など
- NLP / LLM: 自然言語処理、大規模言語モデルのチューニングなど
- Generative AI: 画像生成（Diffusion Models）、テキスト生成などの応用・制御
- AI Agent: AIワークフロー、エージェント構築など
・アカデミックな知見と実装力の両立
- トップカンファレンス（CVPR, ICCV, ACL, NeurIPS等）の論文を独力で読み解き、数理的背景を理解した上でコード（Python）に落とし込む実装能力
具体的には、以下のいずれかにおいてビジネス価値創出レベルの実装力を有する方
1. 非構造化データのMLモデル開発
- 画像・動画・テキスト等のデータから適切に特徴量を抽出し、ビジネスニーズに即した目的関数の設計や解釈性（XAI）の知見を活かして、ビジネス価値を最大化する推論モデルを構築・運用できる能力。
- スキル例: 深層学習（PyTorch）, 表現学習, 画像/動画処理, 自然言語処理, XAI, MLOps
2. 行動データと定性情報の統合解析（特徴抽出・クラスタリング）
- 購買履歴や行動ログ等の時系列データとアンケート等を扱うための特徴量設計を行い、顧客の本質的な特徴を構造化する能力
- スキル例: Feature Engineering, 行動ログ解析, 自然言語処理
3. LLMを用いた「高度な推論システム」とエージェント構築
- 単なるチャットボットではなく、推論の連鎖（CoT）、ツール連携、長期記憶管理等を統合し、複雑な推論を遂行する高度なエージェントシステムを設計・実装できる能力
- スキル例: Agentic Workflow（LangGraph等）, Function Calling, 高度なRAG構成
【歓迎条件】
・ビジネスと技術のブリッジ能力
定性的なマーケティング課題を技術課題に落とし込み、「どのデータを使い、どの技術で解くか」といった解決手段の具体化を行い、最終的にビジネス価値創出につながる新規技術をビジネスサイドに提案し合意形成ができる方
・ ステークホルダーとの協業経験
顧客やビジネスサイドといった異なる利害を持つステークホルダーと協業し、PoCを通じてソリューション提供まで一通り行った経験
・高速なプロトタイピング能力
最新のAIコーディングアシスタントやライブラリエコシステムを駆使し、研究開発のリードタイムを短縮し、スピード感を持って検証サイクルを回せる方。
・ 対外的な研究／技術発信の実績
主要学会での論文採択、技術カンファレンスでの登壇、またはKaggle等のコンペティションにおける上位入賞経験。
・プロジェクトマネジメント経験
研究開発から社会実装までのプロセスにおいて、計画策定・リスク管理・進捗管理を行った経験。
・「なぜ？」を突き詰める科学的探究心
「なぜこの動画は人が見てしまうのか」「なぜこのユーザーは買ったのか」といった人間心理や行動原理に対し、データとロジックで解明しようとする知的好奇心が高い方
・ハッカー精神と行動力
既存のモデルや手法にとらわれず、ビジネス課題解決のために新しい評価関数やアーキテクチャを自ら定義し、高速でプロトタイプを作って検証できる方
・越境するコミュニケーション能力
研究職に閉じず、ビジネスサイド（PdMやプロデューサー）と連携し、難解な技術を「価値」としてわかりやすく翻訳・提案できる方
・ビジネスアウトカムへの高い意識
技術の導入や精度の向上そのものをゴールとせず、それが「いかにビジネス成果に直結するか」を常に意識し、価値創出にコミットできる方
・不確実性を楽しめるマインドセット
技術の進化スピードが極めて速い領域において、変化を恐れず、常に自身のスキルセットをアップデートし続けられる方
【雇い入れ直後】東京本社および在宅勤務を行う場所
【変更の範囲】 会社の定める場所 （在宅勤務を行う場所を含む）
■住所
東京本社：東京都新宿区西新宿8-17-1 住友不動産新宿グランドタワー
最寄駅：東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」出口1より徒歩3分
都営大江戸線「都庁前駅」出口E5より徒歩6分
JR「新宿駅」出口A18より徒歩9分
9:30～18:30 ※フレックスタイム制適用（コアタイム 10:00-16:00）
完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始、年次特別休暇10日間（2年目以降）、創立記念日、リフレッシュ休暇
あり（月平均所定外労働時間：22.4時間 ※2023年12月末Septeni Japan実績）
想定年収550～1,500万円
月額415,000円～1,110,000円（＋インセンティブ）※ご経験に応じて決定いたします
※在宅勤務手当1,000円を含む
※時間外勤務手当45時間分の106,110円～288,585円、40時間分の深夜勤務手当18,880円～51,320円を含む
※上記を超過した時間外勤務手当・深夜勤務手当は別途全額支給
・面接や来社時の交通費は自己負担となります。
・入社時に転居を予定されている方についての転居費用は、距離に関わらず自己負担となります。
