ゲーム開発プログラマー・エイティングの求人情報

2Dデザイン制作業務
管理業務（クオリティ管理や進行管理）

総務人事関連業務全般をご担当いただきます。
将来的には総務・人事部門の中核として、幅広い業務をご担当いただく予定です。

≪人事関連業務≫
◎入社・退職時の各種手続き
◎社会保険関連手続き
◎給与計算・評価制度構築などの労務関連
◎衛生管理業務のサポート

≪総務関連業務≫
◎文書管理、契約書管理
◎規程等の管理改廃手続き等
◎備品等の管理・発注
◎電話対応や来客対応
◎郵便物の手配や管理
◎福利厚生の整備
◎社内行事の企画・運営サポート
◎その他、庶務的な業務全般

エフェクト制作業務
制作物のクオリティ管理業務

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。
ブログを中心とした「Ameba」をリリース。
その後、新しい未来のテレビ「ABEMA」を開局し音楽ストリーミングサービス「AWA」や、LDHのコンテンツを楽しめる「CL」、競輪を“若者が楽しめるエンタメ“にすることを目指した「WINTICKET」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。
業務内容
BucketeerはABEMA発のフィーチャーフラグマネジメント・ABテストシステムで、ABEMAの開発高速化、仮説検証に大きく貢献してきました。
この開発体験と文化をメディア管轄およびCAグループに広めるために組織的に開発生産性向上のスキーム作りや文化醸成にコミットする全社組織Developer Productivity室へ移管を行い、トランクベース開発の文化やフィーチャーフラグ・ABテストといったプラクティスのBucketeerでの実践方法を広くアウトプットしてきました。今後もBucketeerを通じて、フィーチャーフラグ・A/Bテスト・トランクベース開発のベストプラクティスを社内に浸透させていきます。
また、Bucketeerは2022年9月にOSSとして公開されました。OSS化で市場認知を広げ、多くのフィードバックを獲得してさらなるプロダクト強化に繋げたいとか考えています。フィーチャーフラグ・A/Bテスト領域ではまだこれといったデファクトなプロダクトは存在しておらず、その開発手法も広く定着しているとは言い難いところがあります。それ故に、この領域でデファクトを狙えるチャンスが訪れているとも言えます。
今後は、Bucketeerを通してこの開発文化を当たり前に浸透させていくこと、社内SaaSとOSS開発を両立する難しいチャレンジを引き続き行っていきます。このチャンレンジを担う開発メンバーを募集します。
仕事のやりがい
フィーチャーフラグ＆ABテスト基盤を通して、サイバーエージェントの開発生産性の向上へ全社的なコミットに関わることができます。
高負荷なリクエストやデータ基盤のインフラからアプリケーション・各SDKの開発を通して幅広い技術領域で活躍できます。
大きな裁量を持ってプロダクトの競争優位性を高めるための戦略やロードマップを作るプロダクトオーナーシップを発揮できます。
求めるスキル、経験など
必要経験・スキル
開発者の支援に大きな喜びを感じる方、エンドユーザーではなく開発者向けのソリューションに興味があること
Webサービスのシステム設計・開発経験３年以上（BtoB,BtoC問わず）※保守・運用のみは不可
パブリククラウド（GCP, AWSなど）の構築・運用経験がある方
オーナーシップを持ってプロダクトの成長戦略を立案できる方
技術トレンドを追いかけるのが好きな方
歓迎する経験・スキル
トランクベース開発の運用経験
ABテストの運用経験
以下のSREおよびDevOps領域での実務経験：
SRE領域:
Infrastructure as Code (IaC)を用いた構成管理
SLO（Service Level Objectives）およびSLA（Service Level Agreements）の策定と管理
負荷試験の実施とキャパシティプランニング
セキュリティ施策の実装とリスク分析
高度なモニタリングシステムの構築と運用
DevOps領域:
効率的なCI/CDパイプラインの設計と実装
開発生産性向上のためのツール開発または導入経験
Go言語での開発経験１年以上
Kubernetesなどのコンテナオーケストレーションの知識・経験
OSS開発
自身が主導したOSSプロダクトの開発
OSSへのコントリビュート経験
積極的なアウトプット思考
技術者にプロダクトを効果的に利用してもらうためのバリューエンジニアリングスキル
開発コミュニティ運営、勉強会・カンファレンス発表経験

社内アーティストとプロダクションエンジニアとの橋渡し及び両者に対してのサポート

ツール、パイプライン開発

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。