現在の仕事内容は？
システム開発部で機械学習エンジニアをしています。 主に、Real-Time-Bidding (RTB)におけるCTR/CVR予測や入札アルゴリズムなどの研究・開発を担当しつつ、データサイエンスチームのリーダーとしてチームの運営をしています。 広告配信における課題感を整理し、機械学習や数理最適化で解決できる問題設定に落としこむところから始まり、そこから論文のサーベイ、実験、開発、運用までが業務内容になります。 期待する広告効果を達成するためには、どのタイミングで広告をいくらで入札するかを決める入札戦略がとても重要です。会社の利益に直結する部分であり非常にやりがいを持って仕事をしています。
マイクロアドに入社を決めた理由は？
機械学習をプロダクトに導入する上で、研究・開発に関する幅広いスキルを身に付けたかったからです。 就活当初は機械学習を仕事で使いたいという漠然とした考えしか持っていませんでしたが、いろいろな企業を見ているうちに実際にサービスとして機械学習をどのように使っているのかという部分に興味を持ち、ビジネス的な課題を機械学習で解決するための調査から実際にシステムに導入して運用するまで全てに携わりたいと思うようになりました。 そこで、自社プロダクトで機械学習を利用しており、研究と開発どちらも行えるような会社を探していたときにマイクロアドと出会いました。 話を聞いていく中で、自分の身に着けたい能力を得られる会社だと思ったことを理由に入社を決めました。
これまでのキャリアは？
大学の学部時代はバイオインフォマティクスを専攻しており、大学院に進学するタイミングで研究室を変更し機械学習の研究をはじめました。研究室では主に病理画像に対する機械学習の応用の研究をしており、卒業後も機械学習に携わった仕事がしたいと考えていたところで縁あってマイクロアドに入社しました。 入社後はCTR予測やRTBにおける入札最適化をはじめとしたアドテク領域全般に携わってきました。 4年目からはデータサイエンスチームのリーダーを任されています。
仕事で大切にしていることは？
「最新情報のキャッチアップを怠らないこと」と「問題を正しく理解すること」です。 ここ数年は特にですが、機械学習の分野は技術革新が非常に早いです。 自分の中の情報をできるかぎりアップデートし続けることが成果を出し続けることに繋がると思っています。 論文や文献は増え続けるので、リソース的にも全てを網羅することは不可能ですが、問題解決のための引き出しを増やしていくためにも情報感度を高く保つように心がけています。 また、機械学習を用いた業務改善はビジネス的に解決したい問題を機械学習で解決できる問題に落とし込むところから始まると思っています。 問題によっては機械学習を使うことがベストな選択とは限りません。適切な選択をするために、問題を背景から深く理解することを心がけています。