求人ID: 32981
350万円~800万円
【アーティストのパフォーマンスを技術で高める】
テクニカルアーティストの仕事は、アーティストとプログラマーの橋渡しです。
それぞれの職種が実現したいことを理解した上で、制作効率の良い環境を構築していきます。
アーティストが制作しやすいようなツールの開発や提案、パイプラインやワークフローの構築と改善、アーティストへの技術的なサポートなどがあります。
アーティストが最高のパフォーマンスを発揮するために、より高度で幅広い技術や知識を必要とします。
【仕事内容】
・ゲーム開発におけるワークフローおよびパイプラインの提案、構築、合理化
・ゲーム開発やデータ管理を効率化するスクリプトやプラグインの開発
・アーティスト、プログラマー、インフラエンジニアとの技術的な連携、折衝
【仕事内容】
・機能実装者と共に、テストコードの作成と、定期的なテスト実施
・テスト後の不具合の把握、原因調査と修正相談、バグチケットの管理
・CI環境の構築、メンテナンス
・デイリービルド環境の構築と、ビルドエラーアナウンス、エラーの早期解決
・パフォーマンスの定期計測と状況の共有、アラート時の対応相談
・メモリ使用状況の定期計測と状況の共有、アラート時の対応相談
・ロード時間の定期計測と状況の共有、アラート時の対応相談
・コードの品質を保つための施策(コードレビュー、静的解析、コード複雑度解析など)
・開発環境トラブルの調査、対応
・成果物提出フローの確立と提出作業
【成果物の品質保証をエンジニアのスキルを用いて実現する】
当社で想定しているQAE(Quality Assurance Engineer)とは、
開発の進捗には直接寄与はしないものの、成果物の品質保証と
その他開発作業を停滞させないための施策をエンジニアの立場から行う人を指します。
当社のQAE体制を確立させていくスターティングメンバーとなる方を募集します。
【仕事内容】
・DCCツール(主にMaya)を用いた、リギング/セットアップ業務
・キャラクターパイプライン(ゲームエンジンとの連携面を考慮した仕様)の構築業務
・PythonやMEL等を用いたMaya向けのスクリプト及びツール作成業務
・キャラクターモデラーと連携した骨階層の検討
【動きの起点となる仕組みを構築する】
モデラーが作成したものにより良い動きを加えられるよう骨を配置し、
アニメーターが動きをつけられるようコントローラーを追加することが主な作業内容です。
ただ仕組みを構築するだけではなく、どのようにすればクオリティーの高い挙動になるのか、
制作物に応じた適切な動きとはどのようなものかを考えることも重要となります。
★あなたのプログラミングセンスを活かし、とことんアソビ創り★
家庭用・モバイルゲームのタイトル別で編成されたチームへ所属し、クライアント側のアプリケーション制作を担当いただきます。
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どのような仕事?
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最もゲームらしい部分を制作するプログラマーのお仕事です。
以下のようなパートがあります。
・主人公の操作 : 活き活きとした動きを実現し、快適な操作へこだわった制作
・敵キャラやモブキャラの思考(AI) : より自然な動き、賢さをプログラミングで実現
・エフェクト、シェーダー : リアルでカッコいい、新しい表現を追求
・ユーザーインターフェイス : 近年注目されているユーザーの遊びやすさに直結する大事なパートを構築
・全体をまとめるシステム設計 : 効率と作り易さの両立が求められるテクニカルな部分を担う
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制作機材は?
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1人1セット
・制作用WindowsPC、iOS用の開発をする場合はMac(iMac, Mac miniなど)
・希望者へはデュアルモニタ
・モバイルゲーム制作の場合、制作用スマートフォンまたはタブレット、コンソール機の場合、開発用コンソール機
・ソフトウェアはおおむね希望のものが利用可能
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。