ンターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。これらを開発・運営する「メディア統括本部」には、現在立ち上げ中のものも含めて実に約50個もの事業やサービスがあるのが特徴です。中でも、開局から約2年で3,000万DLを突破した「AbemaTV」や、会員数約5,300万人(2016年8月時点)の「Ameba」は日々多くの方々にご利用いただいております。do株式会社サイバーエージェントとその子会社は、AbemaTVやアメーバブログに代表される大規模なサービスを運営しています。秋葉原ラボでは、データを活用してサービスと会社の発展に寄与することを使命としています。その中で秋葉原ラボの機械学習チームは、サービスに蓄積された大規模なデータとメンバーの専門性をかけ合わせて、サービスの継続的な成長を支援することを目標としています。秋葉原ラボの機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。秋葉原ラボの機械学習チームが扱う課題は幅広く、必要となる技術も多岐に渡ります。課題の一例として、サービスの安全性と信頼性を維持するための、悪質な投稿の検知・ユーザにとってより良いコンテンツを配信するための推薦・収益性の高い広告セグメントを作成するためのユーザ属性推定などがあります。知見に基づいて、コアとなるアルゴリズムの開発から成果を様々なサービスに展開するための基盤開発までを進めています。do秋葉原ラボの機械学習エンジニアは、開発した技術を実サービスへ適用することを重視しています。そのため(1)サービスの課題を発見する分析(2)それを解決するアルゴリズムの開発(3)実サービスへの適用(4)効果の検証(5)運用まで様々なチームと協働しながら行います。異なるサービスであっても、有害コンテンツの検出や類似アイテムの推薦など、要望が共通していることが多々あります。そのため、あるサービスのソリューションを別サービスへ展開していくための基盤開発に協力をします。本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした研究開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。秋葉原ラボの機械学習チームは、ユーザの皆様に満足してサービスをご利用頂けるように、高度な専門技術を用いてサービス改善を支援していきます。大きく3つに分かれています。以下に具体的な業務内容を紹介をします。posts制作会社から29歳で転職、3年後には事業責任者へ。Ueki入社3年目で営業マネージャーに。