求人ID: 33504
応相談
・iOS/Andorid向けソーシャルゲームの設計/開発/テスト/運用
・基盤研究・環境整備・ワークフロー構築
・UI/UX設計・開発
・サーバーサイドAPIとの連携
・ゲームエンジンの改良
事業内容
ゲームの企画、制作、開発、運営
イラスト/アニメーション/モーション制作
仕事内容
使用ツール
必須:AE、Unity
任意:spine、Live2Dなど
直近ではIPタイトルのパズルゲーム、
今後は開発中の箱庭型のコミュニケーションプラットフォームで使用する
エフェクトの制作全般を行っていただきます。
AE等を使ったVコンテ制作、コンポジット作業や、
Shurikenを使ったUIエフェクト全般の制作をお任せいたします。
開発チームやアニメーションチームなどの部署間を渡り、業務を進めることもあるため
タスクの完結に向けて自走できる方ですと活躍いただけると思います。
当社の想定している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。
同社の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】
・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
【使用ツール・言語】
(主に)C++、UnrealEngine5
【業務内容】
志望・スキル・経験等を考慮の上、主に下記いずれかの業務に携わっていただきます。
▼アクションプログラム
プレイヤーキャラクターの挙動、コントロールの実装全般
▼グラフィックプログラム
レンダリングシステム、シェーダー、VFX、ポストエフェクト、描画に関係するプログラム部分の設計および実装全般
▼インゲームプログラム
ゲーム内のバトルシステム、レベル上での遊び、ゲームコンテンツなどゲームプレイ全般の実装
▼AIプログラム
AI思考基盤、ナビゲーションシステムに関する実装
ノンプレイヤーキャラクター全般の行動 / 思考のプログラミング
▼UIプログラム
インゲームのHUDやアウトゲームのUI等に関する各種の実装
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。
メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。
アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、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。
2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。
WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。
現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。
これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!
ABEMA 会社説明資料は以下のリンクより全ページをご覧いただけます。
ABEMA 会社説明資料
業務内容
WINTICKETの機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。
機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像(競輪など)に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。
WINTICKETにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、(1)データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見(2)課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成(3)アイディアを実現するアルゴリズムの開発(4)実サービスへの適用(5)効果検証(6)運用までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。
本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。
過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。
競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発
本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発
ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発
チームの文化や体制、働く環境について
チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、データエンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。
求めるスキル・経験など
必須スキル
機械学習技術を用いたサービスの開発に携わった3年以上の経験
情報推薦・情報検索・自然言語処理・画像解析など機械学習技術が必要とされる分野のいずれかにおいてソフトウェアの要求分析・設計・実装・運用・改善を行える
1つ以上のプログラミング言語を深く理解している
歓迎スキル
機械学習領域の経験に限らず、Webアプリケーションの開発経験がある
Dockerなどコンテナ技術を利用したサーバ開発経験がある
保守性の高いコーディングができる
AWS / GCPでの開発経験
動画像、音声などに対するリアルタイム処理経験
求められるマインド
関連部署と協力をし、課題解決に向けて主体的に実行できる
技術の習得やベストプラクティスの実施に留まらず、ユーザに価値を届けることまでを実践できる
課題解決につながるコミュニケーションを実践できる