求人ID: 32223
応相談
■R&D
・ゲーム開発基盤ライブラリ及びツール開発/保守
・ミドルウェア管理/サポート
・社内業務系システム開発/保守
(コミュ二ケーションツール/アセット管理システム等)
・技術調査/研究
・教育研修
などを担当します。
長期的な視点から見た社内全体としての問題解決に軸足を置くのが特徴です。
職種紹介動画はこちら
https://careers.fromsoftware.jp/jp/job_introduction_video.html#egnr
「募集背景」
DMMグループの中核企業であり、国内最大級のオンラインゲームプラットフォームである「DMM GAMES」を運営するEXNOA社では、
新時代の看板タイトルの創出とさらなる飛躍を実現するため、横断組織の強化を進行中!
「事業概要」
DMM GAMESで開発運用をしているゲームタイトルへの横断的な技術支援、共通基盤(プロダクト)のインフラ構築・運用、会社規模での課題への対策立案と実施などを行っている事業部横断の技術組織です。
重要度の高いプロダクトとして、複数タイトルに提供している決済処理およびゲーム内通貨の管理を担保している基盤のインフラ開発・運用を行っています。
近年はクラウドネイティブ化が進行しており、クラウドインフラとAIの融合が進む中で、インフラエンジニアの業務範囲はますます広がっています。
組織の業務の多角化が進む中で組織体制の強化を図るため、 インフラ業務経験者を募集します!
「業務内容」
DMMGAMESで開発運用しているゲームタイトル、決済基盤のインフラ構築/運用だけでなく、技術面のレビュー、技術的な課題解決やサーバ費用の適正化を行っています。
ゲーム開発におけるインフラストラクチャーの品質向上をミッションとして、 ゲームタイトルの開発・運用を縁の下で支えるポジションです。
◆具体的な役割
・開発、運用中のゲームタイトル、決済基盤から技術相談を受け、技術課題への解決策の提案
・運用タイトルのサーバ費用の最適化提案
・リリース前タイトルのインフラ構成レビュー
・一部サービスのインフラ構築/保守/運用
・新技術の調査や技術ナレッジの提供
・AI技術の調査と活用
「開発環境」
【開発マシン】
- WindowsもしくはMac(キーボードはJIS or US選択可)
【利用技術】
- インフラ管理
- Terraform
- コンテナ関連
- Docker
- Kubernetes
- Argo CD
- helm
- CI/CD
- Jenkins
- クラウド
- AWS
- GCP
- TencentCloud
- Azure
- 開発言語
- Python
【ツール】
- Bitbucket
- GitHub
- JIRA
- Confluence
- VSCode
- 生成AI (Gemini,Claude,Cursor )
【コミュニケーションツール】
- Slack
- GoogleMeet
- Zoom
「メンバー構成」
・インフラエンジニア:7名
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。