ゲームプログラマ【リーダー】・ゲームフリークの求人情報

・コンシューマゲーム開発における、人物キャラクターのモーション制作および制作環境の整備
・人物モーション表現のテイスト決定/仕様設計/クオリティ管理など
・人物モーション表現の制作パイプラインおよび制作フロー整備など

※担当領域は人物メイン・ポケモンメイン・人物とポケモン両方の可能性がございます。
※どの領域を担当していただくかはプロジェクト状況や適性を考慮して決定いたします。

業務内容
・オンライン技術を使った新しい遊びや遊びの幅を広げる提案・研究開発の推進
・コンシューマゲーム開発における、通信プログラミング業務

社員対談
・開発責任者メッセージ
https://www.gamefreak.co.jp/message/
・プログラマ対談
https://www.gamefreak.co.jp/recruit/crosstalk-programmer/
・システムプログラマ対談
https://www.gamefreak.co.jp/recruit/crosstalk-system-programmer/

業務内容
・方針に基づく次世代グラフィックス表現の研究開発
・グラフィックスライブラリの開発、最適化

必要書類
スキルシート

当社のゲーム開発における技術的に難易度の高い案件に携わるシニアエンジニアのチームに参画し、新たな価値提供をしていただけるエンジニアを募集しています。
対応範囲は多岐にわたりますが、主にはゲームクライアントおよびクライアント基盤（ツール・ライブラリ等）の開発をご担当いただきます。
プロトタイプ開発のような小規模のチームでは、担当範囲にこだわらずに複数の役割を担い、開発のイテレーションを高速で回すことが求められます。
一方で大規模開発においては、生産性やパフォーマンス、リリース後の運用を見据えた継続的な機能追加や拡張性を考慮した設計・実装を行うことが求めれます。
このような、プロジェクトの規模やフェーズごとに適した開発を、周囲をリードして進めることができるエンジニアを募集しております。
以下、当社のゲームクライアントエンジニアが対応してきた事例です。同種の案件に携わっていただく想定です。
【担当業務詳細】
・ゲーム設計・実装
・ゲームコアシステム設計・実装
・UIシステム設計・実装
・ゲームライブラリやフレームワークの設計・実装
・キャラクタ制御（PC・NPC・AI）
・イベントロジック設計・実装
・マルチプレイシステムの設計・実装
・ゲームシステムにおけるリソース管理
・パフォーマンス・チューニング

自社開発ゲームにおいてクライアントサイド・サーバーサイドの開発をご担当いただきます。

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。