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職業紹介(（許可番号:13-ユ-040418）

サイバーエージェントのエンジニアは、広告配信・メディア・動画など桁違いのトラフィックを相手に、SLOを握ってアーキテクチャから改善を決め切れるポジションです。
Go/Kotlin/TypeScript×Kubernetes/BigQueryで、A/Bテストと計測を前提に仮説検証を高速回転。レコメンドや入札ロジックを数字（CVR・レイテンシ・コスト）に直結させる“事業に効く開発”がやりがいです。

弊社転職エージェント「ムービン」では書類作成から面接対策までサイバーエージェントへの転職を徹底サポートしておりますので興味のある方は是非お気軽にご相談ください。

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サイバーエージェントでは様々なエンジニアポジションで中途採用を実施しています。ここでは一部エンジニア職種を抜粋して、役割・求められるスキル要件に加えてSIer・SEからキャリアシフトしたい方に向けて親和性の高いアピール経験をご紹介します。

広告・メディア・配信基盤のAPIやバッチ、マイクロサービスを設計・実装・運用する役割です。RDB/NoSQL、キャッシュ、スループットやレイテンシ最適化、CI/CD、クラウド運用の総合力が求められます。
SIer・SEご出身の方は、大規模バッチの高速化やDB最適化、モノリスの分割・段階移行といった“スケールと変更容易性の両立”の実績を数字でご提示ください。p95短縮や処理時間◯％削減、N+1解消などの定量成果が響きます。

SLO/SLI設計を軸に、インフラの自動化・信頼性・コスト最適化を担います。Kubernetes、TerraformなどのIaC、監視・可観測性、Incident対応や容量計画の経験が重視されます。
SIer・SEの方は、オンプレからクラウドへの移行、Blue/GreenやCanaryによる無停止リリース、アラートチューニングでの誤検知削減、MTTR短縮、DR設計（RTO/RPO達成）を事例と数値でアピールいただくと親和性が高いです。

高速かつアクセシブルなUIを作り、計測とA/B検証で事業指標を押し上げる役割です。TypeScript、モダンFW、SSR/SSG、Web Vitals、E2Eテストやデザインシステムの運用力が求められます。
SIer・SEの方は、初期表示短縮やバンドル最適化、コンポーネント設計の再利用性向上、UI実験でのCTR/CVR改善など“体験の数値改善”をご提示ください。パフォーマンス計測のBefore/Afterが効果的です。

大規模ユーザーのアプリ開発とリリース運用を担い、起動時間・描画・クラッシュ率などを継続改善します。Swift/Kotlin、クリーンアーキテクチャ、非同期制御、CI/CDや段階配信、Feature Flag運用の実践が鍵です。
SIer・SEの方は、起動時間◯％短縮・クラッシュ率◯％低減、SDK統合やOS権限対応の品質担保、ストア審査やロールアウト設計など“運用まで含めた品質改善”を強調いただくと評価されます。

広告・メディアの巨大データを扱い、DWH・ストリーミング基盤、ETL/ELT、スキーマ設計やデータ品質を整えます。ワークフロー管理、コスト最適化、リネージや監査対応の経験が望まれます。
SIer・SEの方は、DWH再設計によるクエリ時間/費用削減、バッチからストリーミングへの転換、再実行耐性やidempotency設計、品質SLAや監査ログ導入の事例を定量でお示しください。

予測・ランキング・入札制御などを開発し、オンラインでA/B検証を回してKPIへ直結させます。特徴量設計、評価指標、オンライン推論、ドリフト検知やフィードバックループまで一貫した実装力が必要です。
SIer・SEの方は、需要予測・異常検知などのモデル導入でのMAPE/ROC改善、ルールベースからMLへの置換、推論レイテンシ最適化と運用監視体制の構築をご提示いただくと親和性が高いです。

学習・推論パイプライン、Feature Store、Model Registry、監視・権限・配布を標準化し、MLの“土台”を整えます。パイプラインオーケストレーション、CI/CD、可観測性、コスト最適化の実務が重視されます。
SIer・SEの方は、再現性・ロールバック可能なMLパイプラインの標準化、データ系譜や説明可能性への対応、モデル切替のSLO達成、GPU/推論コストの削減実績を数値でアピールください。

品質戦略の設計とテスト自動化を推進し、信頼性と開発速度を両立させます。Unit/E2E/Contractの自動化、品質メトリクス設計、シフトレフトやCI連携、負荷・セキュリティ観点まで求められます。
SIer・SEの方は、回帰工数◯％削減や不具合流出率低下、契約/コンシューマドリブン・テスト導入での独立性向上、品質ゲート設計でのMTBF/MTTR改善などを“数字で”伝えてください。

仮説立案から実装・計測・意思決定までを一気通貫で担い、北極星指標を伸ばします。Web/モバイル実装、バックエンド、計測・ダッシュボード、実験設計、要件定義の総合力が必要です。
SIer・SEの方は、上流〜運用までの一貫リード、指標設計とA/B実験でのCVR/継続率改善、テックデット返済と新機能開発のバランス運用といった“事業成果に直結する技術判断”をご提示ください。

技術方針・アーキ設計・品質基準・レビュー文化をドライブし、採用や育成も担います。スケーラブル設計、SLO思考、トレードオフの言語化、設計ドキュメント、組織横断の推進力が求められます。
SIer・SEの方は、全社/部門横断の標準化（CI/CD・Observabilityなど）やレガシー刷新ロードマップの成功、コスト/リスク/速度の根拠を示した合意形成の事例を、成果と再現性でご説明ください。

サイバーエージェントのエンジニアの平均年収は約882万円です。
※上記年収は有価証券報告書から抜粋しており、サイバーエージェント全体の平均年収となっているため、正確な平均年収は職種・役職によって異なります。

日本のインターネット関連企業のエンジニアの平均年収は592万円となっているため、サイバーエージェントのエンジニアの年収水準が高いことがわかります。
※経済産業省「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」参照

個人・職種・役職（等級）・配属組織によって手順や回数は異なる場合がございますが、エンジニア職では概ね次の流れが一般的です。

書類選考
面接複数回/適性検査/課題選考
内定

職務経歴の「現職での成果」やスケール、再現性が重視されます（例：p95/スループット改善、障害対応の再発防止策など）。
面接前にGitHub/ポートフォリオ提出を求められるケースもあります（求人票記載の要件・提出物に依存）。

一次で現場エンジニア／マネジャー、以降で部門責任者・人事など。候補者の技術深掘りとカルチャーフィットを丁寧に確認する傾向があります。

・なぜ転職を考えていますか？その背景と、転職で解決したい課題は何ですか？
・なぜサイバーエージェントですか？当社の事業・技術環境のどこがあなたの経験と親和しますか？
・直近1〜2年で最も事業インパクトを出した開発は何ですか？KPIや数値で説明してください。
・技術選定で大きなトレードオフに直面した例と、最終判断の根拠を教えてください。
・可用性・性能・コストのバランスをどう設計・運用で担保しましたか？（SLO/SLIやp95等）
・障害やインシデントの対応経験は？原因分析〜再発防止までの具体策を教えてください。
・計測とA/Bテストを用いた改善の事例を教えてください。仮説→実装→検証の流れで説明してください。
・クロス職能（PM/データ/デザイン）との協業で難しかった点と、合意形成の進め方は？
・技術的負債の返済と新機能開発をどう両立させましたか？優先度設計の基準を教えてください。
・直近の主要リリースで品質とリスクをどう管理しましたか？（テスト戦略、可観測性、段階配信、ロールバック、成功指標）

求人や配属に応じて、オンライン実装課題・アーキ設計レビュー・ケース課題等が実施されることがあります

SPI系の基礎力・性格検査や、レファレンスを行う場合があります

サイバーエージェントでは多数のエンジニア職で中途採用が進んでおり、個人での情報収集だけでも相当な時間がかかります。
転職エージェントを活用いただくと、皆さまのご経験・ご志向に合う求人の選定に加えて、書類添削・面接対策・推薦文作成・面接日程の調整・年収や入社日の交渉まで、転職活動を一貫して無料でサポートできます。現職が多忙な方、効率的かつスピーディーに選考を進めたい方、経験に見合うオファー条件を得たい方に最適です。

弊社転職エージェント「ムービン」は1996年創業以来転職支援実績があり、NHK、PIVOT、ABEMA等でのメディア出演や、転職関連書籍出版など、情報発信の透明性も高いため安心してご利用いただけるかと思います。

転職サポートするキャリアアドバイザーは、Amazon、IBM、アクセンチュア、富士通、NEC、シンプレクス、デロイト、PwC、KPMG、EY、エムスリー、リクルートなどIT・メガベンチャー/コンサル業界に精通。サイバーエージェントの職種特性を踏まえ、“サイバーエージェント仕様”の職務経歴書整形、想定問答の準備、選考に強い実績タグづくりまで実務ベースで伴走します。

今すぐの転職をお考えでない方も歓迎していますので、エンジニアとしてのキャリアに疑問・不安をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。

 

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