【企業紹介】 REVISIOは、テレビとデジタルの境界がなくなる“視聴の再発明”をリードするデータテック企業です。 家庭内テレビに設置された独自開発の人体認識センサーにより、1秒単位で「誰が・どれだけ注視したか」 を測定できる、日本でも数少ない注視データプラットフォームを提供しています。 このデータを基盤に、テレビCM・番組・YouTube/Netflix等のコネクテッドTV（CTV）の効果測定、クリエイティブ改善、メディア投資の最適化を一気通貫で支援。 従来の視聴率では捉えられなかった「視聴の質」を明らかにし、広告主・広告会社・放送局に新しい意思決定軸を提供しています。 【事業内容】 テレビを対象としたメディアリサーチ、テレビCM・番組の効果測定分析サービスの提供 【ミッション】 統合データプラットフォーム「REVISIO One」におけるアプリケーション領域の技術戦略をリードし、 新機能開発・アーキテクチャ設計・品質向上を通じてプロダクト価値を継続的に最大化することがミッションです。 【仕事内容】 ＃技術的リーダーシップ ・REVISIO Oneのアプリケーション領域におけるアーキテクチャ設計・技術選定の主導 ・レビューを通じた品質管理だけではなく、開発基盤や技術文化のアップデートまで含めたリード ・AI/自動化などの新技術を取り入れ、開発速度と品質の両立を実現する技術的意思決定 ＃プロダクト開発（主担当） ・FastAPI / Rust / Angular を用いた、横断的なフルスタック開発 ・データサイエンティストと協働し、新しい分析アルゴリズムのプロダクト実装 ・大量の視聴データを扱うサービスのパフォーマンス最適化、UX改善 ＃データ基盤・インフラ連携 ・アプリケーション目線からのデータ基盤要件定義、API設計 ・Terraform/IaC、CI/CD改善による生産性と安定性向上 ・新規事業に向けた技術検証・PoCと、データ基盤との連携設計 【やりがい・魅力】 ・高速成長する1stパーティ視聴データを扱うプロダクトのコア開発担当 ・AIが広告クリエイティブを変える未来を実装レベルで創る ・アプリ開発に集中できる明確な役割分担 【その他】 ■開発体制（データテクノロジー本部） REVISIOのプロダクト開発は、データ収集 → モデリング → 分析 → アプリケーション実装 までをワンストップで担う「データテクノロジー本部」が中心となって推進しています。 本部内には専門性の異なるメンバーが集まり、 プロダクトサイクルを高速に回すためのクロスファンクショナルな開発体制 を構築しています。 ▼リーダーシップ 本部の統括は、森下光之助（執行役員 / CDO） が担当。 データサイエンスとエンジニアリング双方に深い知見を持ち、「データを価値に変える」プロダクトづくりを技術トップとしてリードしています。 データテクノロジー本部 本部長 森下光之助（執行役員/CDO） https://x.com/dropout009 ■最近の取り組み 博報堂ＤＹホールディングス、REVISIOの広告視聴質データを活用した生成AIによる「CM企画＆映像（Vコン）自動生成ツール」を開発、社内PoCを開始 https://www.hakuhodody-holdings.co.jp/news/corporate/2025/08/5774.html フリークアウト・ホールディングスのグループ企業GP社と CTV上のYouTube広告におけるアテンション最適化を目指す共同研究開発を開始 https://revisio.co.jp/news/TAShTotT DATA DRIVER OF THE YEAR受賞（2023） https://revisio.co.jp/recruit/interview/OooYUNJ8 ビデオリサーチと資本業務提携契約を締結 https://revisio.co.jp/news/G7Jq-N97 「TBS CROSS DIG with Bloomberg」にて CEO郡谷康士とQuizKnock伊沢拓司氏による対談動画を公開 https://revisio.co.jp/news/kHXFgQ-n

・Webアプリケーション（バックエンド・フロントエンド）の設計・開発・運用経験（3年以上） ・AWS, GCP, Azureいずれかを用いたクラウドネイティブ開発・運用経験 ・RDBMS等を活用したデータモデルの設計・開発経験 ・コンテナ技術を用いた開発環境、本番環境の構築運用経験 ・チーム開発における技術的リーダーシップ（設計レビュー、メンタリング等）の経験

・マーケティングや広告業界でのご経験（テレビCMやデジタル広告に触れたことがある方） ・お客様への提案活動や、複数人でのプロジェクト推進経験 ・統計やデータ分析に興味があり、学習した経験がある方（独学・スクール問わず） ・BIツール（Tableau、Lookerなど）を使ったことがある、または使ってみたい方

【こんな方は特にマッチ】 ・大規模データ（視聴ログ、広告ログ、行動データ等）を扱うサービスのアーキテクチャ設計またはパフォーマンス改善経験 ・データ基盤と連携したSaaSプロダクトの開発・運用経験