AI・MLエンジニア／マスコミ（広告・制作）の求人・転職情報

◆求人内容
1.AI/MCPを活用した次世代マーケティング基盤「学習ループ×エコシステム」の構築・推進担当 （企画・ディレクション・システム実装推進）
2.得意先（製薬メーカー）の営業利益に直結する処方逸機シーンの課題解決に向け、属人的な暗黙知を会社の知的財産（IP）へと変換するエコシステムの設計・運用を担っていただきます。

◆詳細な仕事の内容
「人間の目利き・企画力（人的資本）」と「自社固有のAI能力（トークン資本）」を掛け合わせたデータ循環の仕組み（学習ループ）を構築し、以下の3つのエコシステム実装と運用を推進していただきます。

◆社内IP育成ループ憲章（クレド）
●私たちの将来像
「自社オリジナルの文化と、市場で圧倒的に戦える知見（モート）を持つ」 AIをただの道具で終わらせない。日々の現場の知恵を自社MCPサーバーへ蓄積し、人とAIが共に進化する独自の生態系（エコシステム）を創り上げる。

〔補足〕
1.製薬メーカーの医療用医薬品マーケティング部門と安全性管理部門が主のクライアントです。
2.企画提案営業をべースとしたコミュニケーションプランニングサービスを提供します。
3.これまで培ってきた企画や取材、編集等のコンテンツ制作力に加え、今後は単なる資材の受託制作にとどまらず、最新のAI/MCP連携を活用し、製薬企業の営業・マーケ活動の最適化を駆動する「インテリジェンス・パートナー」へと進化することを目指しています。
4.クライアントの潜在・顕在ニーズをコミュニケーションから掘り起こし、独自の「学習ループ×エコシステム」を通じて高付加価値な課題解決・資材提供を図ります。

・おすすめ機能や検索機能の要件定義、目標指標の設計、技術の選定。
・ユーザーの行動ログやコンテンツの特徴を抽出するデータ処理の仕組みを設計、運用。
・LLMや埋め込み（Embeddings）技術を使い、コンテンツの理解や、検索の基盤を設計、運用。
・推論パイプラインや、LLM/機械学習モデルの開発・運用体制（LLMOps / MLOps）の仕組みを設計し、より良い状態にする。

【プロジェクト例】
・ユーザーの行動とコンテンツ情報に基づいた推薦エンジンの開発と改善。
・コンテンツを適切に分類する仕組みの開発と改善。
・記事評価機能の開発と改善。その運用をチームで支援。
・信頼性・安全性を高めるためのフィルタリング。具体的には、悪意ある行動を検知し、LLMで判断する機能です。
・古くなった機械学習基盤を最新の技術に更新し、性能と費用の改善。
・新規事業における検索・おすすめの仕組みの企画、開発、改善。

技術スタックや開発環境についてはこちらの記事をご覧ください！
https://note.jp/n/nf8dc954f41bc

また、今年度取り組む課題については、ぜひこちらの記事をご覧ください。
https://engineerteam.note.jp/n/nae0f799a491a

ポジションの魅力：
・多様なコンテンツとコミュニティから生まれる、ユニークなデータを扱って開発ができます。
・国内でも有数のデータ規模を持つコンテンツプラットフォームで、運用経験を積むことができます。
・LLMを推薦に活かす、実践的な知見を蓄積できます。
・最新のAI技術を積極的に取り入れ、発信することが奨励される文化があります。
・技術選定や開発計画（ロードマップ）の決定に大きな裁量を持ちます。基盤構築の核として活躍できるポジションです。


■開発環境について
【プログラミング言語とフレームワーク】
機械学習システムの開発は言語として主にPythonを使用しています。
ライブラリに関してはタスクに応じて適切に選択できますが、Databricks上で実行できることを前提にしています。
システム間通信のためのスキーマ言語としては、Protocol Bufferを採用しています。

【開発環境】
Jupyter Notebook on Databricksを利用しています。
Pythonプロジェクトとしてパッケージする時にはrye(uv backend)を利用しています。

AIコーディングエージェントはいずれかから利用可能です。
Claude Code
Cursor
Codex

【データ処理基盤】
SnowflakeかDatabricksのSparkを利用して、大規模データの処理をしています。
Snowflakeがnoteのデータ基盤なので、noteのデータを利用する際にはこちらを利用しています。
DatabricksはAI・ML基盤として利用していて、Snowflakeのデータを一部コピーして訓練・推論をする時に利用しています。

【マネージドクラウドサービス】
Databricks on AWS
Qdrant
■その他社内で使われている技術スタック
開発言語: Ruby、Python、Go、JavaScript、TypeScriptなど
フレームワーク: Ruby on Rails、Nuxt.js、Next.js、など
データベース: MySQL、Redis、DynamoDBなど
CI/CD: Circle CI、GitHub Actions、Cloud Buildなど
DWH: Snowflake, Databricks

社内の基幹システムやEPR関連のDXによる業務効率化、データ自動抽出・分析ツールの開発、新たな技術の導入などを行っていただき、組織の生産性の改善をリードする仕事を行っていただきます。

各事業部から寄せられる「こんなシステムがあればもっと便利なのに…」という漠然とした要望を、具体的なシステムへと落とし込み、実現へと導きます。
外部のベンダーや開発パートナーと連携しながら業務を進める為、今までご経験をされた要件定義から実装まで一通りの知識が活かせる環境です。

【仕事内容補足：その他労働条件備考に記載しております。】
※ご経験に応じて、順々にお任せ致します

【Hakuhodo DY ONEについて】
Hakuhodo DY ONE は、インターネット広告黎明期より培ったデジタル広告の知見とノウハウを活かし、統合的なデジタルマーケティングサービスを提供しています。

マーケティング戦略立案力、クリエイティビティ、高度な運用力と技術開発力、媒体社・プラットフォーマーとの強固な関係性を強みとし、国内外のクライアント企業に対して、デジタル起点でのマーケティング戦略やテクノロジー活用を包括的に支援します。

【職務概要】
顧客のマーケティング課題を解決する為、マーケティングコンサルタントとともに課題に向き合い、CDP(顧客向けデータ分析基盤)の構築、AIAgent基盤の構築を行うプロジェクトを推進して頂くことがミッションです。

※詳細はこちらのURLをご覧ください。
https://solutions.hakuhodody-one.co.jp/blog/cdp-basic


【内容】
・アジャイル型システム開発プロジェクトのリーディング／マネジメント
・開発要件整理
・開発進行管理/調整
・品質管理
・開発リソースの管理
・社内外ユーザ部門、関連システムなどステークホルダーとの調整　など

インターネット広告黎明期より培ったデジタル広告の知見とノウハウを活かし、統合的なデジタルマーケティングサービスを提供しています。

マーケティング戦略立案力、クリエイティビティ、高度な運用力と技術開発力、媒体社・プラットフォーマーとの強固な関係性を強みとし、国内外のクライアント企業に対して、デジタル起点でのマーケティング戦略やテクノロジー活用を包括的に支援します。

【職務概要】
顧客のマーケティング課題を解決する為、課題に向き合い、Saasソリューション上で設計や設定を行い、施策を実現することがミッションです。

具体的には
・MAツールを使用した施策提案
・MAツールを使用した施策設計及び実装
・Saasソリューションを使用したデータ収集/データ統合/データ抽出の実装/運用


【本ポジションの魅力】
・システム的な知識とともにマーケティング知識も業務を通じて習得でき、ビジネスインテリジェンス領域にも触れる機会がある為、幅広い知見/経験を得ることができます。
・また、将来的にはプロジェクトを推進する立場として、プロジェクト管理に関する知識/経験を得ることも可能です。

(得られるスキル）
・マーケティングオートメーションに関するシステム知識/経験
・デジタルマーケティングに関する知識/経験
・データ管理に関するシステム知識/経験
・プロジェクト管理に関する知識/経験

クライアント企業のオウンドサービス、EC、アプリ、Webサービス等のデジタルプロダクトを支えるマーケティングシステム基盤、データドリブンな施策を支えるデータ基盤の全体最適を意識しながら企画・設計・構築して頂くポジションです。
中でもデータリッチ化、利活用の高度化の案件拡大が見込まれており、データ関連を主軸に業務に取り組んで頂くことが想定されます。
クライアント企業の業界は日系・外資問わず、金融・メーカー（自動車、製薬、消費財）・サービス（広告、外食）など多岐に渡ります。


■業務一例
・マーケティング施策のパフォーマンス分析と改善
・データマネジメントの内製化支援
・データ分析基盤の導入と活用支援、最適化
・AIなど先端技術を活用した業務効率化支援
・CDP,DMP,MA,タグマネージメントの各種サービス選定, 設計, 導入, 運用
・データカタログ基盤やBI基盤の設計・構築
・データパイプラインの設計・構築
・DWH,データマートの設計・構築
・Docker等


■取り扱うソリューションの例
・CDP/DWH
BigQuery, Redshift, Snowflake
・ETL
Trocco, Airbyte, Embulk, Fivetran, AWS Glue など
・Transform
dbt, Dataform など　
・Archestration
Digdag, Airflow, Cloud Composerなど
・BI
Looker, Tableau, PowerBI など
・AIプラットフォーム
Dataiku　など


■ポジションの魅力
特定の事業やサービスに縛られることなく、様々な業種業態の様々なプロジェクトにシニアデータエンジニアとして関わっていただくことになるため、様々な経験値を積んで頂くことが可能となります。
また、多数のマーケティングテクノロジーベンダーとの連携により、最新のテクノロジー動向を把握することも可能となるため、短期間で成長することができる環境です。
マーケティングシステムにおける総合的な業務経験に加え、新規事業・組織立ち上げ、ソリューション開発等を経験することが出来ます。博報堂ＤＹグループ全体を俯瞰しながら戦略的な重点領域としてこの領域の事業を拡大していくことで、新規事業創出のキャリアを積みながら、経営目線で業務に従事することが可能となります。


■業務上の課題
・クライアント企業向けの業務ゆえ納期が決まっており、同時並行で多種多様なテーマのプロジェクトを進捗する必要があります。
・クライアント企業からのご要望に応じて、これまで対応したことの無いサービスやシステムに関しても早期に理解し業務に落とし込む必要があります。


■3～5年後の想定されるキャリアパス
・ご自身のチームを持って頂き様々なプロジェクトを横断するエンジニアリングマネージャー。あるいはエンタープライズ・アーキテクトの様なポジションでプロジェクト支援に関わって頂く、等のキャリアパスがあります。
・キャリアパスは一方向ではなく、様々な可能性がありますので、相談しながら決めていきたいと考えています。

・バックエンド・データ基盤の設計・構築・運用
・BigQueryに移行するプロジェクトの推進
・クライアントの要件に応じたレポート作成
・自社独自の推定処理（性別・興味関心など）の開発・改善・精度検証
・データの品質管理・保守・最適化
・データのセキュリティ・プライバシーの確保