【博報堂DYグループ／Python、Go】自社プロダクト開発エンジニア（テックリード）

■圧倒的なデータ量を保持
具体的には、2兆レコード/月以上のログデータを処理する基盤の開発や、画像や動画広告の効果を予測するシステムなどを、Python, Rを用い Google Cloudまたは、AWS上でのサービス化を行っております。
社内には、AI・機械学習の研究者が複数名おり、一緒に最新の研究成果を元にしたアルゴリズムの開発などにも挑戦中です。

■オフィス環境
業務に集中できる「執務エリア」、休憩時間にリラックスできる「リラクゼーションエリア」、また一人だけで作業できる空間「集中ブース」など複数の異なる空間があります。2019年11月には、社員数増加に伴いフロア増床をおこないました。アクティブベースドワーキング（ABW）を導入したオフィスフロアで、フリーアドレスや固定席などのさまざまな種類の席があることが特徴で、その時どきに合わせた最適な席のタイプを選べます。

【開発環境】
アプリケーション開発：React、Vue.js、Python、(Java)
データ基盤：Google BigQuery、Treasure Data、AWS

▼現在公開中のプロダクトリスト

Per-SONAR Powered by Marketia （Per-SONAR）
https://www.irep.co.jp/news/detail/id=29039/

Weatherdio（ウェザディオ）
https://www.irep.co.jp/news/detail/id=44673/

■動画学習サービス「Schoo」
約4,500本の授業を自由に受講可能です。キャリアアップや担当業務でのスキルアップができるように、社内全体の自発的な学びと成長支援を目指す取り組みのひとつです。

■動画学習のプラットフォーム「RUUUN」
アイレップでは社内勉強会や研修の動画を公開しています。撮影した動画は見やすく編集され、参加できなかった勉強会・研修の動画を活用した自学習が可能です。

■最新技術共有・勉強会の実施
エンジニアメンバー同士で勉強会を開催し、最新の技術をキャッチアップできる場を用意しています。

■入社時基礎研修
アイレップやデジタルマーケティング業界についての概要をご説明する場をご用意しております。

縦横回転できるタイプを含んだ液晶ディスプレイを支給。
最大1TBのRAM搭載オンプレサーバを所持しており、必要に応じて大規模メモリー空間での解析が可能な環境。
また超並列計算環境ではクラウドで256コアCPUによる計算が行える。
個人割り当ての環境としては基本的に1人1枚のGPUで64GB−RAMメモリが与えられており、m.2の256GBストレージとSSD4TBデータストレージ、クラウド上に256TBのデータレイクがあり、ディープラーニングが気軽に行え、メモリーマップで大規模演算が出来る環境です。
またAthenaとTreasureデータに数十億のデータを管理しており欲しいデータにすぐにリーチ出来る状態を維持しています。

プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム

TreasureData、BigQuery

【チーム構成／開発スタンス】
3つのグループで組織が構成されており、開発プロダクトによってチームを組みます。1プロダクトで、およそ8名程度です。スクラムマスター、機械学習エンジニア、プロダクト開発エンジニア、サービス企画、データアナリストなどの役割を持つメンバーで構成されます。

推進グループ
プロダクトのロードマップを考え新規機能の開発や機能改善プロジェクトを推進し、新しいサービスの企画を行います。

データサイエンスグループ
機械学習の最新論文の調査や研究活動を通じて、プロダクトに最高のアルゴリズムを提供します。

プロダクト開発グループ
推進グループの企画をプロダクトに実装するチームです。 扱うデータ量は１億レコード/日を超えており、その１年間分のデータを処理、分析をするシステムなどを作るため、最新の技術を駆使してデータ処理をする基盤の構築なども行います。

基本的に2、3人のチーム制で業務をおこない、製品の付加価値を高めます。
統合マーケティング、機械学習/統計解析を活用したマーケティングを見据えて、事業開発を自社内で行う新しい組織です。
機械学習などの解析スキルを活かし、広告・マーケティング領域の高度化・自動化や新たなビジネス開発を行うことがミッションです。
自らアイデアを考え、ビジネスモデルやロジックを開発することが可能です。