求人ID: 30581
500万円~900万円
業務内容
・コンシューマゲーム開発における、ゲームプレイ全般の実装業務
・ゲーム内のバトルシステム、プレイヤー挙動、レベルデザインに関する遊び・コンテンツ、UIなど、ゲームプレイ全般の設計・実装に関して、仕様に沿ってだけではなく、企画立案時にプリプロを行い、遊びのコアを実現から携わる
・プランナーからの要件に対する整理や仕様調整
・研究開発部への技術調査依頼や新規仕組みの提案など
※ご自身のご経験や強みを活かせる分野のチームに所属していただきます
業務内容
ゲーム開発プロジェクトへのITサービス提供を目的としたオンプレミスおよびクラウド環境における、インフラ基盤の安定稼働とセキュリティ維持をミッションとし、サーバ、仮想化基盤の運用・構築・改善を幅広く担当していただきます。
・各種基盤、アプリケーションのバージョンアップの計画策定、推進、実行
・担当システムの障害発生時の原因調査、暫定対応、恒久対応策の策定と実行
・VMware/AWS上でのサーバ構築・運用
※日常業務のイメージ
・各種基盤、アプリケーションのバージョンアップに向けた、手順確認、影響調査、検証、本番適用計画の策定を、担当者として推進、実行します。
・監視システムからアラートが通知された場合、ログを確認して障害の一次切り分けと原因調査を行い、その後の再発防止や安定稼働に向けた改善策の実行までを担当します。(アラート監視自体は別チームが担当)
・開発チームからの依頼に基づき、新規サーバ(主にRHEL)の構築や、リソースの変更を行います。定常作業は、Ansibleやシェルスクリプト等を用いた自動化・効率化を企画・実装します。
求める経験/スキル
【必須】
・Linuxサーバの構築・運用経験3年以上
・VMwareを用いた仮想基盤の運用経験3年以上
・AWS または Azure を利用したインフラの構築・運用経験
・担当システム障害発生時の原因調査、暫定対応、恒久対応の策定と実行までの一連のご経験
【歓迎】
・オンプレミスの物理サーバ、ストレージの運用経験
・監視サーバ、ジョブ管理サーバ、バージョン管理ツール(Perforce尚可)の運用経験
・Ansible、シェルスクリプト等を用いた運用自動化・効率化の経験
・物理機器やOS、ミドルウェアの脆弱性対応 (情報収集、影響調査、適用計画、実行) の経験
・小規模なインフラプロジェクトのリーダーまたは推進担当のご経験
・障害対応や構築時のトラブル対応において、ベンダーサポートに適切な助言・提案を行いながら困難な状況を解決したご経験
必要書類
ご経験やスキルが分かるもの(形式自由・PDFにてお送りください)
LLMフルスタックエンジニアは、AIがコアバリューとなる新規サービスの開発において、PoC(概念実証)、MVP(実用最小限の製品)、そして本開発まで、すべてのフェーズをリードする開発職です。
現在DeNAでは、「AIオールイン」を掲げる全社戦略に伴い、ゲーム、エンターテインメント、ヘルスケア、教育といった多様な事業領域で、生成AIを活用した新規サービス開発を積極的に推進しています。本ポジションでは、大規模言語モデル(LLM)の応用はもちろんのこと、フロントエンド、バックエンド、さらにはLLM/音声合成 (Text-to-Speech / TTS)の研究開発まで、幅広い技術領域をご担当いただきます。
※「AIオールイン」戦略
https://fullswing.dena.com/archives/100165/
開発業務にとどまらず、プロダクトマネージャー(PdM)と密に連携し、企画、要件定義、システム設計、そしてサービスへのインテグレーション、リリース、運用まで一貫して携わっていただきます。
<利用技術>
- 開発言語 Python, Go, Dart(Flutter), TypeScript
- 技術スタック LangChain,LangGraph, RAG, Node.js
- インフラ Cloud Run, Cloud SQL, BigQuery, Firestore
- ツール Github Actions, Terraform
- AI開発ツール Cursor, Devin, Claude Code, Lovable, Bolt
事業概要
AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化するプロダクト 「価格エージェント」 を開発・提供しています。
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格(クーポン等)最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。
大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績もあります。
ミッション
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。
本ポジションの役割
価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。
PHASE 2|モデル開発(主担当)
価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客データに対する探索的データ分析(EDA)と特徴量エンジニアリング
既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める
PHASE 3|オフライン/オンライン検証(主担当)
最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証
検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す
PHASE 1・4|要件定義・プロダクト化(協働)
分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画
プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
新たな差別化要素の研究開発
知財保護のためのシステム構成設計(CA環境でのモデル構築・BQ連携等)や特許出願にも関与
プロジェクトの進め方:
1案件あたりデータサイエンティスト1~2名がアサインされ、分析PM・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。
本ポジションの魅力
?? 世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。
?? トップクラスの研究者との協業
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。
?? 経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減(最大70%)や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。
必須スキル
Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の 実務経験(目安:3年以上)
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
統計学・機械学習に関する体系的な知識と実装経験
歓迎スキル
因果推論・Uplift Modeling・CATE推定などの高度な分析手法の経験
機械学習アルゴリズムの設計・実装・運用経験
A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験
事業課題に関連する論文の調査・読解・再現実装の経験
経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験
求める人物像
因果推論・機械学習の技術を深め、プロダクトを高度化することに意欲をお持ちの方
モデルの精度・再現性・堅牢性にこだわり、高品質な実装をやり切れる方
分析・モデルの成果を経営インパクト(売上改善・コスト削減)につなげる意識をお持ちの方
課題発見や解決策の立案を主体的に進められる方
研究者と協業し、最新の知見を事業に応用することに興味がある方
チームの雰囲気
データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。