【募集背景】
DeNAのAI活用を一手に引き受けるAI・データ戦略統括部では、エンターテインメントから社会課題解決まで、多岐にわたる領域でAIプロジェクトが進行しています。しかし、どれほど優れたアルゴリズムも、安定稼働し、継続的に改善される「システム」として実装されなければ、真の事業価値を生み出し続けることはできません。
【ミッション】
本ポジションのミッションは、データサイエンティストが構築した機械学習モデルを実サービスに組み込み、堅牢なシステムとして成立させることです。大規模・高負荷な機械学習システムから、機動力が求められる中小規模の施策まで、技術の力で「価値を最短で届ける」システム設計・開発、運用保守を担っていただきます。
【業務内容】
データサイエンティストやデータエンジニア、事業部のサーバーサイドエンジニアと密に連携し、機械学習システムのライフサイクル全体（設計・開発・運用・改善）をリードしていただきます。
・機械学習システムの要件定義・アーキテクチャ設計
-ビジネス要件に基づき、「リアルタイム性」「コスト」「精度」等のバランスを考慮した最適なシステム構成（API、バッチ、パイプライン等）を提案・設計。
・推論API・学習パイプラインの実装と運用
-GoやPythonを用いた推論APIサーバーの開発や、Vertex AI Pipelines等を活用した学習・推論ワークフローの構築。
・MLOpsの推進（自動化・モニタリング）
-CI/CDの構築、モデルの精度監視、再学習の自動化など、24時間365日安定して改善し続けられる環境の整備。
・チーム開発のリードとナレッジ共有
-コードレビューや技術選定の議論を通じたチーム全体の技術レベル向上。ジュニアメンバーの設計・実装サポート。
【利用サービス / 技術スタック】
Infrastructure: Google Cloud (Cloud Run, GKE, Vertex AI, Spanner, BigQuery)
Language: Python, Go
CI/CD & Tools: GitHub Actions, Terraform, Docker, Kubernetes
AI Tool: GitHub Copilot, Gemini CLI, Cursor, Claude Code (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】
・「機械学習×エンジニアリング」の専門性獲得: 機械学習の深い知識がスタート時点でなくても、データサイエンティストと二人三脚で開発を進める中で、最新のアルゴリズムやデータ特性を理解した高度なシステム設計能力を磨けます。
・多様なドメインでの実装経験: ゲーム、スポーツ、ヘルスケアなど、DeNAならではの幅広い事業領域のデータに触れ、それぞれのビジネス課題に直結した開発が可能です。
・モダンな開発環境とAI活用: Vertex AI等のマネージドサービスを積極的に活用するほか、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。
・裁量の大きさと事業貢献: モデルを作って終わりではなく、いかに効率よく安定運用させるかというエンジニアリングの工夫が、直接的にユーザー体験や事業利益に貢献します。
