【開発】グラフィックスエンジニア（シニア）・KLabの求人情報

職務内容
概要
スマートフォン向けゲーム開発プロジェクトにてクライアントサイドの開発をお任せします。
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。
また、KLabでは自分の役割範囲にとらわれず、フットワーク軽く行動できる人、能動的かつポジティブに行動できる人が評価される風土です。
このため、クライアントエンジニアがサーバーサイドを担当したり、エンジニアがゲームの企画に参加する、といったことを積極的に推奨していますし、そういうことをやりたい方と一緒に仕事をしたいと思っています。
主な業務内容
ゲーム内キャラクター、AI、ギミック等の実装
画面のデザインに合わせたUIの実装
他職種との連携や開発、運用に必要なツールの開発
パフォーマンスチューニング など
【開発環境】
ゲームエンジン：Unity
言語：C#

職務内容
概要
弊社の「KLab AI Entertainment」Creative.&Production Centerにおいて、全社の制作・技術部門を統括し、品質（Quality）、コスト（Cost）、納期（Delivery）の最適化および、AI技術戦略（Technology）の策定・実行を担っていただきます。
「制作（Production）」と「技術（R&D）」の双方を管掌し、最新のAI技術を即座に制作ワークフローへ落とし込むことで、他社を圧倒する生産性とクオリティを実現する体制を構築していただきます。
事業部間の利害調整を行いながら、限られたリソースを最もビジネスインパクトの大きい案件へ配分する、経営視点を持った制作統括機能としての役割が求められます。
主な業務内容
制作本部全体の組織マネジメントおよび採用計画の実行
全社的な制作パイプラインの設計および品質基準（QA）の策定
AI技術導入ロードマップの策定およびR&D投資判断
事業部門との折衝およびエスカレーション案件の最終判断
上記に付随する業務
応募資格
必須要件
以下のいずれかの業界での就業経験があること
Web、映像、ゲーム、IT、制作プロダクション業界
上記の業界で制作部門長またはCTOやVPoEとして、3年以上の就業経験があること
クリエイティブ職とエンジニア職の混成チームのマネジメント経験
制作フローの自動化やシステム化による業務効率化の実績
歓迎要件
AIまたはML（機械学習）技術の実務への導入経験
大規模プロジェクトのPMO経験

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。
応募資格
必須要件
エンジニアチームにおけるリーダー経験（1年以上）
メンバーのタスク管理、コードレビューの実施、および不確実な要望を実装可能なタスクへ分解する実務経験
現場の進捗や技術的リスクを、ビジネスサイドへ分かりやすく言語化して報告できる能力
自らも手を動かし、実装や技術的な課題解決を主導できるプレイング能力
LLMアプリ等、ML技術を取り込んだシステムの本番運用経験（1年以上）
Webアプリケーションの基礎知識（フロントエンド/バックエンドの開発・運用）
クラウドの基礎知識（AWS/GCP等）
機械学習・統計学の基礎知識
ビジネスレベルの日本語能力
歓迎要件
ゲーム制作に関する職種やワークフローの理解
エンジニア採用・広報活動のリード経験
技術発信への関心
英語などの外国語能力
機械学習関連の論文執筆、学会発表経験
求める人物像
チームワークを重視し、周囲と協調性をもって仕事に取り組める方
自ら課題を見つけ、積極的に解決策を提案できる方
最新技術への関心が高く、常に学習意欲のある方
コミュニケーション能力が高く、メンバーを指導・育成できる方
事業目標達成にコミットできる方
責任感があり、最後までやり遂げる力のある方
変化に柔軟に対応できる方

「事業概要」
『プラットフォーム技術開発本部_プラットフォームインフラ部』
当部では、DMM GAMES/ FANZA GAMESのプラットフォームを支えるサーバ・ネットワークインフラをサポートしています。
国内外におけるゲームプラットフォームの拡大、拡張に伴い、オンプレミスにとどまらずAWSやGoogle Cloudなどのパブリッククラウドを活用し、最新のミドルウエア、API、インフラサービスを構成に組み入れ、アプリケーションや各種システムの機能ごとに最適な構成を提供していく取り組みを行っています。
効率化、安定化を目的とした自動化や構成管理ツール(IaC)を積極的に活用した運用も行っています。
現在、部門のクラウドネイティブ化や、事業のさらなる飛躍のために次世代ゲームプラットフォームへの改修、開発をすすめており、 当部門ではこれらに参画していただけるインフラ業務経験者を募集しています。
「業務内容」
【DMM GAMES / FANZA GAMESのゲームプラットフォームにおける】
・プラットフォームプロダクト部門とのインフラ領域での要件定義、調整、案件進行
・インフラ設計構築、運用保守
(AWSをメインとしたパブリッククラウド、DMMのオンプレミス)
・各種ミドルウェアをはじめとする技術要素の検証・選定や障害対応、トラブルシューティング
・部内外へのインフラ関連の技術支援
・部門長の各種業務サポート
・各種セミナー、勉強会への企画、参加、社内へのフィードバック 他
上記は例となります。まずはインフラエンジニアとしての一連の業務を経験いただいた後に、あなたのスキルやキャリア志向、チームの状況などを考慮し、他部署との調整や案件進行、組織のマネジメントなど、必要に応じた役割・施策を担当して頂きたいと考えております。
「業務環境」
メンバー：約9名
平均年齢：36歳
「開発環境」
【開発マシン】Mac（JIS or US選択可）
【管理ツール】Google Workspace, Confluence, JIRA
【コミュニケーションツール】Slack, Zoom, Google Meet
【部門内利用技術一例(こちらは参考程度です)】
- OS： Linux
- パブリッククラウド : Amazon Web Services, Google Cloud
- プロビジョニング : Ansible, Terraform, CloudFormation
- ミドルウェア : Nginx, MySQL, MongoDB, Redis
- CDN：CloudFront
- 監視・モニタリング・解析 : Datadog, Zabbix, Grafana
- CI/CD : GitHub Actions, ArgoCD
- コンテナオーケストレーション : Amazon ECS, Amazon EKS, Google Kubernetes Engine
- 言語： Python, PHP, Go, Java
「担当工程」
・非機能要件定義
・調整、案件進行
・インフラ設計、構築
・運用保守
・技術検証、業務改善

【業務内容】
ゲームAPIの設計/開発/テスト/運営
ツールの開発（運用、デバッグ、自動化ツールなど）
コードレビュー、リファクタリングなど最適化
他セクション、外部スタッフ、他社との調整
プロダクトでの採用技術の選定
業務フローの改善
メンバーのタスク管理
【使用ツール】
ゲームエンジン　：　Unity
エディタ　：　PHPStorm、Visual Studio Code、Cursor 等、ご自身の使い慣れたエディタをご利用いただけます
AIアシスタント　：　ChatGPT、Claude、Gemini などの生成AIを活用した開発が可能です
バージョン管理　：　Git
コミュニケーションツール　：　Chatwork、Google Workspace
【得られる経験、知識】
メンバーをリードし、メンバーの出力を上げるよう行動し、セクションをまとめて開発・運用や問題解決にあたります。
メンバーや他部署と連携し自走、しメンバーをリードする力が必要です。
直近～長期のスケジュールの策定と調整、プログラムの設計、設計したものの共有、ドキュメント作成、PRのレビューアーとしてのスキルを磨いて頂きます。

チーム規模によりますが、開発・運用フェーズのさまざまな段階で、ご経験・強みに応じて、コア部分の開発、局所的・全体的のワークフローの整備、ツール開発、API開発、DBの設計、負荷試験などの開発業務を行います。

【入社後の業務イメージ】
入社~6か月
　まずは一週間程度でProject全体のプログラムの構造を理解してもらい、一つの塊部分の担当をリーダーとして受け持って頂きます。
6か月~1年
　既存Projectのサブリードエンジニア、またはリードエンジニアを担当してもらいます。
3年~5年
　スペシャリストとして開発チームで腕を振るいながらエンジニアの後進育成に取り組んで頂くか、開発業務割合を減らしプレイングマネージャーとして組織開発、人材開発を部長を補佐するかいずれかのルートを選択して頂きます。
【キャリアパス】
より深くプログラムを極めて行く場合：テクニカルエンジニア
→ これらが必要：開発全般の最低限の知識、極めて行きたい分野の知識量、極めて行きたい分野の周辺の知識などが必要です。

PJを超えて開発部全体をまとめていく場合：エンジニアマネージャー候補
→ これらが必要：開発全般の最低限の知識、小～中程度のチームをまとめた経験、スケジュールとクオリティを考え他部署とコンセンサスをとったって進行したなどが必要です。

※クライアント→サーバー、サーバー→クライアントのように横断してスキルを磨く事も可能です。

会社概要
1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。
メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。
アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。
2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。
WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。
現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。
これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています！
ABEMA 会社説明資料は以下のリンクより全ページをご覧いただけます。
ABEMA 会社説明資料
業務内容
WINTICKETの機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。
機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像（競輪など）に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。
WINTICKETにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、（１）データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見（２）課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成（３）アイディアを実現するアルゴリズムの開発（４）実サービスへの適用（５）効果検証（６）運用までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。
本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。
過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。
競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発
本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発
ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発
チームの文化や体制、働く環境について
チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、データエンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。
求めるスキル・経験など
必須スキル
機械学習技術を用いたサービスの開発に携わった3年以上の経験
情報推薦・情報検索・自然言語処理・画像解析など機械学習技術が必要とされる分野のいずれかにおいてソフトウェアの要求分析・設計・実装・運用・改善を行える
1つ以上のプログラミング言語を深く理解している
歓迎スキル
機械学習領域の経験に限らず、Webアプリケーションの開発経験がある
Dockerなどコンテナ技術を利用したサーバ開発経験がある
保守性の高いコーディングができる
AWS / GCPでの開発経験
動画像、音声などに対するリアルタイム処理経験
求められるマインド
関連部署と協力をし、課題解決に向けて主体的に実行できる
技術の習得やベストプラクティスの実施に留まらず、ユーザに価値を届けることまでを実践できる
課題解決につながるコミュニケーションを実践できる