総合職(eスポーツ事業)・HITの求人情報

eSports、Webクリエイティブを中心に事業展開をしています。
【業務内容】
人材に関する課題を解決する自社サービスの開発をお任せ。SNSやWebをメインにお客様に合うサービスを展開し、人材採用に関する支援を行います。

eSports、Webクリエイティブを中心に事業展開をしています。

【業務内容】
■プロeSportsプレイヤー
Lゲームを通して就労支援などのビジネスを展開しており、プレイヤーとして大会へ参加することが業務内容です。

■プレイヤーマネジメント
LeSportsプレイヤーの育成やマネジメントを担当して頂きます。

■イベント企画
LeSportsに関わるイベントの企画・運営を担当します。

eSports、Webクリエイティブを中心に事業展開をしています。

【業務内容】
大手通信キャリアの店舗販売を担当。単なる販売以外に、店舗の経営コンサルや現場メンバーの育成など、上流工程の業務もお任せします。

事業概要
■DMMが展開する60以上のサービスの中で、エンターテインメント＆EC本部は、エンタメコンテンツを中心に複数事業を展開しています。
今回の募集ポジションは業界最大規模のオンラインくじサービス「DMMスクラッチ」のアライアンス営業及び新規サービスにおける営業担当を募集します。
▼DMMスクラッチ
https://scratch.dmm.com/
今後はDMMスクラッチのシステムをエンタメ商材だけではなく、日常の生活用品などにも商品展開を行います。
今まで獲得できていない新規ユーザーの獲得、既存ユーザーのさらなる満足度向上を実施します。
今回の募集ポジションは下段に記載の一般商材メインの営業ポジションになります。
＜DMMスクラッチ取り扱いジャンル一覧＞
▼ライセンス商材
アニメ/漫画/YouTuber/VTuber/アイドル/タレント/2.5次元舞台/アーティスト
▼一般商材
日用品/家電/ホビー/食品/化粧品/雑貨/文房具/お酒 など
募集背景
これまでは、アニメ/漫画等の2次元商品を中心に展開してきましたが、今後は日常の生活用品にも注力展開していくにあたり、一般商材や小売店の営業経験がある方を募集します。
業務内容
これまでのご経験をもとに、新規営業業務をお任せいたします。
▼業務内容
・商品展開（タイアップ）候補の選出、リサーチ
・新規アポイントの取得
・一般法人、メーカーなどジャンルを問わない折衝
・プロジェクトに関わる関係各所と取り交わす契約書の準備作成
・条件交渉/進行管理/納品管理/商品登録等
・プロモーション手配
・効果検証（数値分析）
※ご経験スキルを鑑みて版権元への営業も行なっていただく場合がございます。
ポジションの魅力
①裁量の大きさ
複数の案件をプロデュースしてもらいます。
企画の考案から商品構成、プロモーション面まで一気通貫で携われるのがこのポジションの魅力です。
②様々なジャンルの商品に幅広く携わる事ができる
今回のポジションは一般商材への営業をメインに担当いただきます。
一般商材はまだ前例が少ない分野のため、未開拓ジャンルへの挑戦や、
ご自身の得意分野を活かし、人気企画を生み出すことも可能です。
チーム体制
スクラッチグループ：19名体制

当部門では、コンシューマーゲームタイトル（例：ソニック、ぷよぷよ など）の
インゲームデータを活用した製品・サービス改善を推進しています。
データを単に可視化するだけでなく、「何をどう変えるべきか」を導く分析を強化するため、
データサイエンス技術に強い分析者を募集します。

【業務内容】
●コンシューマーゲームのインゲームデータ分析におけるモデル構築・検証
●Pythonを用いたデータ分析、機械学習モデルの設計・改良
●統計モデリングや予測モデルによるプレイヤー行動分析・施策効果検証
●SQLを用いたデータ抽出・加工、および分析基盤改善（エンジニア連携含む）
●分析結果をもとにした示唆出し・施策提案

【求める人物像】
●課題の本質を見抜き、目的から逆算して筋道を立てて考えられる方
●芯を持って意見を伝え、調整を前に進められる方
●新しい分析手法・技術を吸収し、実務に活かす意欲を持つ方
●プレイヤーの視点を持ち、データからゲームの面白さを読み解ける方

【業務概要】
データサイエンティストとしてビジネス・開発課題の分析やモデリングを行うと共に、
その解決策となるAIシステム・ツールの設計から開発・実装までを
一気通貫で担当していただきます。
【具体的な業務内容】
ご経験やスキル、ご興味に応じて、以下の業務を幅広くお任せします。
◆ 分析・モデリング
・ゲームのログデータやユーザー行動データ等を用いた、課題発見のための探索的データ分析
・機械学習・深層学習・LLM等を用いた、予測・最適化・異常検知・生成モデルの設計、開発、評価
・最新のAI関連論文のサーベイ、アルゴリズムの有効性検証とプロトタイピング
・分析結果やモデルの評価を開発チームや企画チームにフィードバックし、議論を主導
◆ 開発・実装
・AIモデルを組み込んだ、社内クリエイター向けツールの設計・開発
・大規模データに対応した、学習・推論パイプラインの設計・構築
・MLOpsの観点からのCI/CD導入や、効率的なモデル運用・管理体制の構築
・クラウドサービス（GCP, AWS等）を活用したAI開発基盤の構築・運用