未来の広告は、１対１のパーソナライゼーションです。そこにたどり着くためには、自社の商品やブランドとユーザとの関係を根本的に理解することが欠かせません。
その意味で、Criteo AI Labはまさに完璧なタイミングで設立されました。Criteo AI Labでは、より魅力的な広告体験を通じて広告主が顧客との関係を強化するための高度な機械学習モデルの開発に取り組んでいます。また、最先端のAI開発だけでなく、ブランドがCriteoのプラットフォームを活用して広告配信の方法を変革することも、Criteo AI Labのミッションです。
ほかにも、Criteo AI Labで実現したいことはたくさんあります。そこでCriteoでは、私たちの壮大な事業に参加してくれる人材のためにポストを用意し、AI研究や今後のアドテク業界の発展をともに支えてくれる情熱あふれる人材を募集しています。
研究者やデータサイエンティスト、あるいはエンジニアで、アドテク分野の変革に興味があるなら、Criteoはあなたにとって最高の職場になるはず。理由は次の５つです。
1.AI業界の発展につながる話し合いの場
Criteo AI Labは、AIと機械学習の発展に向けた議論の最前線であり、またその中心となる場所です。私たちは学会やプレゼンテーション、ウェビナー、ホワイトペーパーなどを通じて、積極的にメッセージを発信しています。
たとえば今年のはじめ、CriteoはWiMLDS（Women in Machine Learning & Data Science）と共同でテクノロジー分野で活躍する女性を対象としたネットワーキングイベントを開催し、AIが広告にどんな変革をもたらすかについて議論しました。
このイベントでは、Criteoの研究副社長兼Criteo AI Lab所長のSuju RajanとリサーチサイエンティストのFengjiao Wangが、何十億もの予測を処理し、データを効果的にカタログ化するための機械学習システムのスケーリングについてアドバイスしました。また、Criteoの上級ソフトウェアエンジニアのDiane Gasselinは、機械学習を活用したターゲティングの最適化と、顧客へのレコメンドを大きく推進するためのヒントを示し、イベントを締めくくりました。以下の動画でイベントの様子をご覧いただけます。
Criteo AI Labの最新情報は、MediumのCriteo Tech Blogでいつでもご確認いただけます。
なお、Criteo AI Labはアドテク業界の内外で、機械学習の発展を推進する多くの主要なイベントをサポートしています。イベント情報については、こちらをクリックしてご確認ください。
2.AI活用広告の標準を確立
Criteo AI Labでは、お客様の広告パフォーマンスを改善することを目的に研究開発に取り組んでいますが、それとは別に「インターネットをより良いものにする」という大きなミッションも掲げています。
通常、リサーチラボは単独のグループとして構成されますが、Criteo AI Labの場合、２つの主要部門（CriteoリサーチとCriteo機械学習プラットフォームエンジニアリングチーム）で構成されています。つまり、Criteo AI Labは、AIシステムをCriteoのプロダクションシステムに統合する技術力を備えているということです。
Criteo AI Labは、過去3年間で2300万ドル（2000万ユーロ）もの投資を受けており、AI開発とデジタル広告のパフォーマンス向上に真剣に取り組んできました。私たちは最も効果的とされるモデルが有効である理由や、それらの汎用化に向けた機能の研究、またそれらのモデルの弱点をテストすることで、世界中の人々にこうしたテクノロジーへの理解を深めてもらいたいと考えています。
パーソナライゼーションを通じて広告の関連性やインパクトを高めることによって、私たちの研究はエンドユーザやCriteoのお客様、パブリッシャーの皆様、そしてCriteo自身にも恩恵をもたらしています。
3.イノベーションを生み出すコミュニティの育成
AIコミュニティへの投資は、そのコミュニティの育成を意味します。Criteo AI Labは、開発やオープンなコミュニケーションを通じて、より幅広い視点からAI業界をサポートしています。
たとえば、主要なカンファレンスでの研究成果の発表やオープンソースソフトウェアの公開、一般向けワークショップの開催、オンラインの機械学習レポジトリへの貢献、公用データセットの定期的なリリースの他にも、Criteoは一般向けに世界最大の機械学習データセットを公開した実績があります。データのサイズは1テラバイト、イベントの行数は40億行に上るほど大規模なものでした。
最近では、業界知識の普及とAIのイノベーターをつなぐアウトリーチプログラムの一環として、Crito AI Labでディープラーニングに関する短期集中コースを開催しました。このワークショップでは、「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow（邦題：scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習）」の著者であるAurélien Géron氏が講師を務め、参加者はTensorflowを使用するための専門的なコツを学び、Géron氏と会話する機会を得ることができました。以下の動画でコースの様子をご覧いただけます。
4.機械学習の未来に向けて
Criteoは、オープンなインターネットを推進するために設立されました。私たちはオープンなインターネットがすべての人々に機会と選択肢、自由を与えられると信じています。このミッションに忠実であり続けるために、私たちは広告の分野で機械学習とAIの限界を試そうとしているのです。
Criteo AI Labから発表される数多くの研究出版物 は、私たちの研究者の心の窓、つまりマインドを反映するものです。また、Criteoのリサーチサイエンティストに対しては、国際的なカンファレンスでの研究成果の発表をはじめ、学術分野のパートナーとの連携、特許の出願、データセットのリリースなどを奨励しています。そして何より最も重要なこととして、機械学習の未来に向けて中心的な役割を担うことが期待されています。
彼らの研究は大きな影響力を持っており、たとえばCriteo AI LabのStephen BonnerとFlavian Vasileによる論文「Causal Embeddings for Recommendation（レコメンデーションの因果関係）は、RecSys 2018カンファレンスで最優秀論文賞を受賞しました。彼らの研究によって、広告主は広告を見た消費者の行動が実際に変化するかどうかを理解できるようになるかもしれません。
5.優秀な人材との協働
優れた実績を上げるためには、周囲に優れた人材がいなければなりません。Criteoの人材の国籍は91にも上り、それぞれのキャリアや個人的なバックグラウンドも実にさまざまです。Criteoの採用担当者はダイバーシティを尊重しており、世界各国のCriteoの拠点でより良い職場環境の整備に尽力しています。
Criteo AI Labに新たに参加する人材は、この分野で最も優秀かつ国際的なチームに所属することになります。同僚にはPatrick Gallinariや、金融業界で15年のキャリアを積んだ後にCriteoのエンジニアリングプログラムマネージャーとなり、Criteo AI Labでも最大級のプロジェクトを成功に導いたDavid Lagardereなどがいます。あるいは、バイオインフォマティクスからグラフ理論まであらゆるトピックから着想を得て学び続ける、Amélie Heliouも在籍しています。彼女は忙しい出張時にも研究をおろそかにせず、熱心に取り組んでいます。
Criteoでは今、機械学習の研究に取り組む優れたサイエンティストを世界中から募集しています。データ収集、クリーニング、モデリング、実装、公開、プレゼンテーション等のスキルをお持ちの方からの応募をお待ちしています。現在募集中の求人情報は、こちらからご確認ください。
