【開発】クライアントエンジニア・KLabの求人情報

職務内容
概要
経営企画担当として、経営方針策定、資本政策（ファイナンス）立案・実行、各種アライアンス、M&A戦略立案・実行・PMI等、主にファイナンスやM&Aの知識・経験が必要な専門領域にて、企業価値向上に向けた様々な取り組みを企画・実行するポジションです。
固定概念に捕われず合理的に考え、失敗を恐れず挑戦を続けて行くことを大事にしている社風ですので、経営陣や他部門を巻き込みながらリーダーシップを発揮し、多種多様な経験が積めることが魅力です。

主な業務内容
以下の業務の中から、本人の経験や志向にあわせて担当を決めます。また未経験の領域は、経験者や専門家のサポートがつきますのでご安心ください。
「攻め（M&A・戦略）」と「守り（関係会社管理・ガバナンス）」を横断的に担当。
グループ経営計画・予算策定
資本政策(資金調達)の立案、推進
M&A、PMI、アライアンス推進
その他各種経営・経営管理に関する企画・立案、推進
関係会社管理体制の構築、モニタリング
重要会議体運営
これらに付随する業務

職務内容
概要
機械学習グループのマネジャーとして参画して頂き、自動UIテストツール「ゴリラテスト」の開発・運用や各ゲームタイトルの担当チームと組織横断的に連携し、機械学習を用いてタイトルの開発・運用などの支援を推進していただきます。また、AIの社内推進業務にも携わって頂きます。
マネジメント業務がメインとなりますが、必要があればご自身もエンジニアとしてプロジェクトに関わって頂きます。
参考記事：
https://www.klab.com/jp/about/ai/
https://www.klab.com/jp/blog/pr/2021/g.html
https://www.klab.com/jp/press/release/2021/0301/klab_3.html
https://www.klab.com/jp/blog/tech/2022/motion-search.html
https://www.klab.com/jp/press/release/2022/1226/geneliveaiklabaaai-23.html
https://www.klab.com/jp/press/release/2024/0314/cmu.html
https://www.klab.com/jp/blog/tech/2024/jsai2024-llm-ai.html
主な業務内容
機械学習プロジェクトの推進
機械学習を用いた新規サービス・機能の開発、既存サービスの改善
プロジェクト計画の立案、進捗管理、課題解決、成果報告
関係部署との連携、調整
チームマネジメント
チームメンバー（エンジニア、リサーチャー等）の指導、育成、評価
チーム目標の設定、進捗管理、モチベーション向上
1on1ミーティング等によるメンバーの個別サポート
チームビルディング、コミュニケーション促進
技術力向上
最新技術の調査、研究開発
論文執筆、学会発表、技術ブログ執筆等による情報発信
※業務を進めるにあたっては、ゲーム周辺・他分野の新しい技術などを積極的に吸収して業務を進めていただきます。

職務内容
概要
開発チーム・プロジェクトマネージャ・外部開発会社など多様なステークホルダーと連携しながら、AWSを中心としたゲームサービスのクラウドインフラを設計・構築・運用します。
単にインフラを維持するだけでなく、サービスの安定性・スケーラビリティ・コスト効率を継続的に改善していくことが求められます。

主な業務内容
開発チーム・外部ベンダーからのインフラ要件ヒアリングと仕様策定
AWS等を用いたクラウドインフラの設計・構築・運用
Linux / OSS を活用したサーバ構築（VM / コンテナ）
負荷試験の設計・実施とパフォーマンスチューニング
障害発生時の原因切り分け・復旧・再発防止策の立案
運用効率化のためのスクリプト・自動化ツールの開発
クラウドベンダーとの技術相談・折衝・コスト最適化
不正アクセス・Bot対策を考慮したセキュリティ設計
将来的には、グループ技術方針の策定・推進、メンバー育成・マネジメント、上位組織との方針調整など、グループリーダーとしての役割も期待する

業務内容
大規模オンラインRPGをはじめとする当社サービスを支える自社バックエンドシステムに対して、サイト信頼性エンジニアリング (SRE) を遂行していただきます。
私達のチームではSREを「コードが開発・実行されるクラウド環境全ての信頼性に対して責任を負うエンジニアリングを遂行すること」であると定義しており、幅広い裁量と責任範囲を担っています。
具体的には、IaCによるクラウドインフラ管理、CI/CDパイプラインの構築、APIの性能改善、SLOの定義と可視化、ログ基盤・監視基盤の改善、オブザーバビリティの活用促進、セキュリティ管理、AI活用による業務効率化など幅広い業務を通じて、システムの信頼性向上のためのエンジニアリングに従事していただきます。
この仕事の面白み
・スクウェア・エニックスのゲームを支えるバックエンドシステムのパフォーマンスをモニタリングしながら、SREに関する幅広いエンジニアスキルを磨くことができます。
・ボトムアップでの改善提案や新規技術の導入を推進することができます
・SREプラクティスの実践によりシステムの信頼性向上を達成することで、エンドユーザーのゲーム体験に直接貢献することができます。
必要なスキルと経験など
・AWS, Google Cloudなどのパブリッククラウドを利用したシステムの構築・運用経験
・Docker, Kubernetesなどのコンテナ技術に関する知識や業務での利用経験
・UbuntuなどのLinuxに関する知識や業務での利用経験
・TerraformなどのIaCを用いたシステムの構築・運用経験
・複数チームが関わる業務を円滑に推進することのできるコミュニケーション能力
・現状に対して積極的な改善提案ができる姿勢
あると望ましいスキルと経験など
・SLOやCI/CDなどのSREに関するプラクティスの実践経験
・MySQLなどのRDBMSに関する知識や業務での利用経験
・NewRelic, Datadogなどのモニタリング基盤の構築・運用経験
・Elastic CloudやCloud Loggingなどのログ基盤の構築・運用経験
・SysdigやSecurity Command Centerなどのセキュリティ監視基盤の構築・運用経験
・高負荷環境でのシステム運用やパフォーマンス最適化の経験
・AIを用いた業務改善や自動化の実践経験
・障害対応やトラブルシューティングの経験
・チームやプロジェクトのリーディング経験
・開発・運用を自動化するためのコーディングスキル (Go, Pythonなど)

・ゲーム内のネットワークモードのプログラム設計と実装を行う

募集背景
DeNAのデータ・AI活用を一手に引き受けるAI・データ戦略統括部では、ゲーム・スポーツ・ヘルスケア・ライブストリーミングなど多岐にわたる事業領域で、データを起点とした意思決定とサービス改善が並行で進行しています。
これらの事業活動を下支えするのが、データ基盤部です。事業横断の組織として、各事業に最適化されたデータパイプライン・データウェアハウス・データプロダクトを設計・提供し、ビジネスサイド・データサイエンティスト・MLエンジニアが価値創出に集中できる環境を構築しています。
事業の拡大と多様化に伴い、データ基盤への要求も急速に高度化・複雑化しています。本ポジションでは、特定の事業ドメインに固定されない、柔軟に案件をリードできるデータエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、あらゆる事業でスケールするデータ基盤における案件の牽引者として技術選定からリリース・運用まで一気通貫でリードすることです。
「データを使う」ことではなく「データを使えるようにし続ける」ことを担う立場として、複数の事業ドメインの異なる要件・制約・スピード感を読み解きながら、再利用可能で属人性の低いデータ基盤を設計・実装・運用していただきます。特定の事業ドメインや技術スタックに閉じず、組織・案件の状況に応じて柔軟に担当領域を横断していく動き方を前提とします。
業務内容
データサイエンティスト、MLエンジニア、各事業部のソフトウェアエンジニア、アナリストと密に連携し、データ基盤のライフサイクル全体をリードしていただきます。
データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ
事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計
前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定
データパイプライン・データ基盤の実装と運用
BigQueryを中心としたデータウェアハウス／データレイクの設計・実装
バッチ／ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション
dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善
SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進
データマネジメント・非機能要件の推進
データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装
標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ
案件リードとステークホルダー折衝
担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成
事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出
チーム・組織への貢献
コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート
チーム～部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング
利用サービス / 技術スタック
Cloud : Google Cloud（BigQuery, Cloud Composer, Pub/Sub, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Batch など）
Data : dbt, Dataform, Apache Airflow, Spark
BI : Looker, LookML
Language : Python, SQL
CI/CD & Tools : GitHub Actions, Terraform, Docker
AI Tool : GitHub Copilot, Gemini, Cursor, Claude Code, Devin（事業・プロジェクトごとのガバナンスに準拠）
ポジションの魅力
事業横断で得られる経験の幅: ゲーム・スポーツ・ヘルスケアなど、ビジネスモデルもデータ特性も大きく異なる複数のドメインに関わることができ、特定ドメインに閉じない普遍的なデータエンジニアリング力を磨けます。
0→1から運用・改善までを一気通貫で: 既存基盤の改善だけでなく、新規データ基盤の立ち上げや前例のない要件への挑戦など多岐にわたるなど、案件の中心人物としての機会・裁量と影響範囲が大きいポジションです。
モダンな開発環境とAI活用: マネージドサービスを積極活用し、AI Agentツールを用いた開発の自動化など、常に最新の生産性向上策を実践できる環境です。
専門家と協働するナレッジ密度: 社内のデータサイエンティスト・MLエンジニア・アナリストと議論し、データの利活用文脈を理解した上で基盤を設計する経験が積めます。