【テレシー Notionサイト】 https://telecy-engineer-career.super.site/ 【事業について】 テレシーは7兆円の広告業界に革命を起こすゲームチェンジャーを目指しています。 テレビCMを効果分析しながら運用出来る「運用型テレビCM」を中心にクライアントのマーケティング・パートナーとして、戦略策定、クリエイティブ制作、オンライン、オフラインのトータルメディアプランニング・バイイング、特許技術を取得した効果測定に至るまで、顧客の事業成長をマーケティング側面から支援するマーケティングソリューションカンパニーです。 【開発プロダクトについて】 これまでテレシー開発チームでは、テレビCMの効果を分かりやすく可視化・分析できるSaaSプロダクト「テレシーアナリティクス」を開発してきました。分析モデルは特許取得、独自指標においては商標取得するまでに至りました。 テレシーアナリティクスの提供によって、広告主様が時間と労力をかけていたテレビCM効果分析が、短時間で簡易に分析できるようになりました。 テレビCMを実施したことのないスタートアップ企業中心とした広告主様や、今まで効果改善に満足できておらず、費用対効果を高めることができないままテレビCM実施を止めてしまった広告主様の問題を幅広く解消し、テレビCM出稿の機会が増えていきました。 今後については、分析精度向上・取り扱いデータの増加・新たなCM効果分析手法の研究開発を通じて顧客に選ばれるプロダクト作りを進めていきます。

【事業立ち上げ背景】 「オフライン広告の価値の再発掘を通じ、日本経済の活性化を実現する」 2020年にテレビCM領域に足を踏み入れてまず感じたことは、効果把握におけるアナログ性でした。事業への直接的な貢献を示す数値が見えづらく、またその限定的な数値でさえ即時には見られないことが一般的でした。 一方で、テレビCMの圧倒的多数に向けて一気にリーチできる力に大きな可能性を感じました。 ネット広告での当たり前を、テレビCMやその他オフライン広告領域に持ち込み、価値を再発掘する。そして、世にまだ知られていない良いモノやサービスを広げるお手伝いをすることで、広告主の事業成長、その先の消費者の豊かさの増幅、ひいては経済の活性化をテレシーという事業を通じて実現して参ります。 【目指す未来】 「テレシー」が取り組む大きな目的のひとつは、広告領域における課題である、テレビCMをはじめとしたオフライン広告とインターネット広告の統合的なプラットフォームをつくっていくことです。 テレビCMだけで完結するのではなく、インターネット広告とどうつながるかは重要な視点です。マスとデジタルにまたがった統合プランニングや、統合PDCAをうまく回せるようなプラットフォームへと「テレシー」を育てていきたいのです。 同じ効果であれば少ない予算で、同じ予算であればより大きな効果を出せるような仕組みを「テレシー」でつくっていくことが、新しい需要喚起につながり、テレビ広告市場・インターネット広告市場においてもプラスに働きます。 今後は、広告主様にサービスを提供していく中で、さまざまな要望を開発にフィードバックしていき、テクノロジーで解決できることはテクノロジーで解決していきます。 そのような中で、人でしかできない役割をテレシーのプロフェッショナルな人材が広告主様と協力して果たすことによって、より満足度の高いサービスに進化させていきます。

テレシーの開発組織は、2023年4月時点で13名で構成されています。テックリードを含め、業務に向き合う際のエンジニア同士の関係性は常にフラットであるように心がけています。現状アプリケーションエンジニアが5名、データサイエンスエンジニア6名、デザイナー1名、プロダクトマネージャー1名のチームとなります。 業務を遂行する際、一人のエンジニアが誰かを待たずに開発を行うという点を大事にしています。誰かが仕様を決めて、それをただ実装するだけのエンジニアはチームにいません。以下のようなシステム開発のライフサイクルを一貫して行うことがほとんどです。 ・ヒアリング、調査 ・意思決定 ・実装、テスト ・デプロイ ・モニタリング ・改善 もちろん得意・不得意な領域は当然あるので、メンバー同士でお互いにフォローし合いながら、チームとして前に進むように心がけています。

【業務内容】 ▼テレビCM視聴データ × 顧客レスポンスデータ（KPIデータ）からテレビCMの投資効果の可視化 ・放映エリアの投資効果分析 ・テレビCM枠(番組)の効果分析 ・テレビCM視聴傾向の分析 ・テレビCM素材の効果分析 ▼テレシーアナリティクスの基盤整備 ・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用/実装 ・機械学習ワークフローの設計/構築/運用/実装 ・infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 ・サービス監視設計/運用 ・パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 ▼R&D 将来的には、テレビCMのみならずオフライン媒体や、デジタル媒体の効果分析にも取り組んでいきます。 【必須条件】 ・Linux系コマンドの利用経験 ・Pythonでの機械学習モデルの開発経験 ・機械学習モデルのパフォーマンスチューニング経験 ・Webアプリケーションの開発経験 ・AWSなどIaaS環境での開発経験 【歓迎条件】 ▼機械学習の経験 ・統計・機械学習の知識 ・機械学習モデルの開発/運用経験 ・Luigiによるパイプラインの設計経験 ・AWS SageMakerなどの機械学習モデルサービング技術の開発/運用経験 ・機械学習基盤の開発/運用経験 ・MLに興味があり、コードの書けるインフラエンジニアの方 ・インフラ基盤整備に興味のあるMLエンジニアの方 ▼MLOpsの経験 ・データエンジニアリングの経験 ・SRE（Site Reliability Engineering）の経験 ・Linuxサーバーの運用経験 ・オーケストレーションツール(Amazon ECS, Kubernetes)の運用経験 ・Istioなどの Service Mesh 運用経験 ・Terraformを利用したインフラ構築自動化の経験 ・CircleCI/GitHub Actionsなどを利用したCI/CD構築や運用経験 ▼パフォーマンスチューニングの経験 ・スケーラビリティを考慮した大規模Webアプリケーションの設計経験、負荷対策を行った経験 ・外部へのコミュニティー経験 ・自作ライブラリの公開やOSSなどへのコントリビュート経験 ・社外勉強会、カンファレンスなどでの登壇経験 【求める人物像】 ・たとえ地味に見える業務だとしても、目標達成のために諦めずに努力し続けられる方 ・常にインプットを怠らず、自己成長に貪欲な方 ・変化を楽しむことができる柔軟な方 【業務の魅力・やりがい】 機械学習の適用がまだ不十分なTVCMの効果測定という分野に対して、主体的に自らの知見・経験を応用していける点です。言われたこと、作業をそのままやるのではなく、主体的に作っていくことができます。分からないことや必要な知識はその都度調べ、同僚との情報共有で身につけていくことで自己成長にも繋がります。 また、答えのないものに対して試行錯誤しながら挑戦していくことができるので、自らの判断でサービス成長を支えていくことが可能です。 組織内の各部署との連携も多く、分析に関して営業担当にレクチャーしたり、他部署やクライアントの手助けが出来ていると感じられるのも1つのやりがいになります。 【その他】 本求人はCARTA HOLDINGS雇用、テレシー出向になります。 ぜひまずはカジュアルにお話ししましょう！ご応募お待ちしています。