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[DataTech] AIエンジニア

【AIエンジニア】マーケAI時代の「石油」となる存在へ。MCPを基盤としたAIエージェント/AIプロダクトの開発を主導するエンジニア募集(週4リモート/フレックスOK)
【冒頭:ミッション】 REVISIOは、独自開発の人体認識技術を用い、家庭内のテレビ視聴を「誰が・いつ・どんな姿勢で(アテンション)」見ているか、秒単位で取得・分析しているデータテックカンパニーです。 累計250社以上のナショナルクライアントに導入され、ビデオリサーチ社との資本業務提携を経て、テレビ×動画広告業界のデファクトスタンダードを創るべく進化を続けています。 現在、生成AIの進化によって「人が時間をかけてデータを分析する時代」から「AI(マーケティングAI)が分析や提案を自動で行う時代」へと大きな転換期を迎えています。 今後、世の中のさまざまなマーケティングAIが最適な意思決定を下す際、その「判断の根拠」として絶対に欠かせないのが、当社の持つ注視データです。私たちは、あらゆるAIから頼られる「マーケAI時代の石油」となるポジションを目指します。 弊社の保有するビッグデータを、MCP基盤を活用して社内外のAIエージェントと繋げることで、これまでにないスピードと精度でマーケティングの意思決定を自動化・最適化し、根底から変えていきます。 ■ 全社統合型分析プラットフォーム「REVISIO One」とは 「REVISIO One」は、宣伝・広報から経営層、広告会社まで、テレビCMに関わるすべてのステークホルダーが共通の「注視データ」を指標に迅速な判断を行うためのSaaS型プラットフォームです。 これまで分断されていた「メディアプランニング」「クリエイティブ評価」「地上波・CTVの統合評価」を一気通貫で可視化。「何となく流れていた広告」を「心に届く広告」へ。注視データを全工程の共通言語にすることで、科学的なPDCAを実現する独自の統合基盤です。 ■ 募集背景:AI機能を実装したプロダクト開発 主力プロダクト「REVISIO One」とは別に、蓄積された膨大な注視データをAIで解析し、人間では到達できない深いインサイトや最適解を自動提案する「AIエージェント型プロダクト」を新たに立ち上げております。 (将来的に「REVISIO One」に統合する可能性あり) 私たちが扱うのは、秒単位で発生する膨大な視聴ログと視線データです。求められるのは、単なるUIの実装ではありません。「巨大なデータ群をストレスなく可視化し、AIの複雑な解析結果を直感的なインサイトへ変換する」——この技術的アウトプットの質が、顧客の数億円規模の意思決定を左右します。 そのため、単に仕様通りに作るエンジニアではなく、「どうすれば顧客を動かせるか」という目的から逆算し、技術の力でプロダクトをあるべき姿へ導ける方を求めています。エンジニアリングの枠を超え、事業インパクトにコミットしたい方の挑戦を待っています。 ■ 業務内容 テレビ・CTV(コネクテッドTV)の視聴データを統合し、生成AI機能をフル活用することで、マーケティングを劇的に進化させる、AIプロダクト/AIエージェントの開発をリードしていただきます。 1. 技術的リーダーシップと開発文化の牽引 技術的な意思決定を通じて、組織全体のクオリティと開発速度を最大化させます。 ・アーキテクチャの定義: フェーズに合わせた最適な技術スタック(FastAPI, Rust, Angular等)の選定および全体設計の主導 ・エンジニアリング品質の担保: コードレビューに加え、高いスケーラビリティと再利用性を備えた共通基盤の整備 ・技術文化のアップデート: 生成AIや自動化技術を積極的に導入し、チーム全体の生産性を向上させるアクションの主導 2. AIモデルを実装したプロダクト/AIエージェントの開発 PdMやデータサイエンティスト(DS)と共創し、ユーザー価値を起点とした開発を推進します。 ・AIモデルのプロダクト化: DSと協働し、クリエイティブの自動評価や視聴予測アルゴリズムをプロダクトへ組み込み、最適化を実施 ・生成AI(LLM)の活用: 分析結果の自動要約・言語化を行う「AIレポーター機能」の開発、およびユーザー体験の継続的改善 ・フルスタック開発: 高いパフォーマンスが求められるAPI開発から、複雑なデータを整理するフロントエンド実装まで 3. 超大規模データ基盤・インフラの高度化 毎秒発生する膨大なログを、意思決定に即座に活用できる超高速基盤へと昇華させます。 ・超高速クエリ基盤の構築: Snowflakeを軸に、膨大なデータをミリ秒単位で処理する高スケーラブルなAPI開発 ・データモデリング: 地上波とCTVの異なるデータ特性を統合し、横断的な評価を可能にするスキーマ設計 ・DevOpsの実装: Terraformを用いたIaCの推進、CI/CDパイプラインの最適化による開発サイクルの高速化
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