AIプログラマー・－[非公開企業]－コンシューマ系メーカーの求人情報

・武器、ガジェット、乗り物、メカなどの3Dモデル制作

・アニメーションに関連するプログラム制作
・IK、フルボディIKなどの動的なアニメーション制御プログラム作成

・ハイエンドゲームにおける、シナリオ構築に関わる業務全般

職務内容
概要
ゲーム開発プロジェクトにて、描画全般の技術判断・課題解決・性能改善・演出周りの実装を担当していただきます。
世界の多様なスマートフォン、モバイル通信、グローバル配信・マルチプラットフォーム展開の4つが組みあわさった未知の環境にワクワクしながら、業界トップクラスの技術力を持つエンジニア達と切磋琢磨して一緒に開発したい人を求めています。
主な業務内容
ゲームのグラフィックスパイプラインやシェーダーの実装
アニメーション、リグ、ボーンシミュレート周りの実装
カットシーンなど演出周りの実装 ・パフォーマンスチューニング
モデル関連や演出周りのツール作成
【開発環境】
ゲームエンジン：Unity
言語：C#
応募資格

【仕事内容】
・機能実装者と共に、テストコードの作成と、定期的なテスト実施
・テスト後の不具合の把握、原因調査と修正相談、バグチケットの管理
・CI環境の構築、メンテナンス
・デイリービルド環境の構築と、ビルドエラーアナウンス、エラーの早期解決
・パフォーマンスの定期計測と状況の共有、アラート時の対応相談
・メモリ使用状況の定期計測と状況の共有、アラート時の対応相談
・ロード時間の定期計測と状況の共有、アラート時の対応相談
・コードの品質を保つための施策（コードレビュー、静的解析、コード複雑度解析など）
・開発環境トラブルの調査、対応
・成果物提出フローの確立と提出作業

【成果物の品質保証をエンジニアのスキルを用いて実現する】
当社で想定しているQAE（Quality Assurance Engineer)とは、
開発の進捗には直接寄与はしないものの、成果物の品質保証と
その他開発作業を停滞させないための施策をエンジニアの立場から行う人を指します。
当社のQAE体制を確立させていくスターティングメンバーとなる方を募集します。

DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。
本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア（LLM）として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。
業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。
職務詳細
ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。
展開中の主なプロジェクト例
AI英会話アプリ
LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学習体験の構築
AI受験コーチング
手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発
AIネイティブゲーム
AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造
ミッション
LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる
個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する
評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る
業務内容
LLMワークフローの設計・実装
多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装
LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善
ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計
LLMマイクロサービスの実装
評価用・アノテーション用社内ツールの実装
プロダクト開発・運用改善
PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索
ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり
立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発
本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理
LLMOps・評価基盤の構築
入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計
評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築
LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化
プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備
レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視
利用技術・開発環境
開発言語
Python
SQL
LLM / AIアプリケーション
OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API
LangChain、LangGraph
RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント
LLM-as-a-judge
インフラ
Google Cloud
Cloud Run
Cloud SQL
BigQuery
Vertex AI / Agent Builder
Cloud Logging
Docker
Terraform
GitHub Actions
開発支援ツール
GitHub
Claude Code
Codex
Cursor
Devin
働き方
週5日の渋谷オフィス出社を前提としています。
0→1フェーズの小さなチームでの密なコミュニケーションを重視しているため、基本的にはオフィスでの勤務となります。ただし、体調不良やご家庭の都合など一時的なご事情によっては、一部リモート勤務とすることもご相談可能です。