求人ID: 33972
この求人案件の募集は終了いたしました
500万円~1300万円
仕事内容
事業拡大(グローバル・マルチプラットフォーム)や、機械学習・大規模言語モデルなどの最新技術導入のため、ゲームに関する様々なデータを収集・蓄積・集計・出力するデータ分析基盤の開発・運営を行っていただける方を募集いたします。
データベースやクラウドサービスの選定、データモデルの作成、実装といった技術的な分野に加え、部門外のデータ提供者や利用者との折衝やサービス設計など、幅広いフェーズに携わっていただく予定です。
■主な業務内容
・クラウド環境におけるビッグデータ分析基盤の設計・実装
・データモデルの設計と、データ集計及び出力の最適化
・データ提供プロセスとシステム継続のための保守運用
・データ利用に関するビジネスニーズへの提案・実装・利用サポート
・グローバルで利用されている基盤技術のリサーチと導入検証
・機械学習プラットフォームの構築及び提供
複数のシステム(ゲームのデータ分析基盤2種、BIツール基盤等)を使用して、多種多様なデータを取り扱い、
自身の裁量、考えで組み合わせ、事業に合わせたデータ分析ができる、やりがいのあるポジションとなります。
また、ビッグデータの取り扱い経験や、クラウトサービス上でのデータエンジニアリング経験がつめ、データアーキテクチャの知見を得ることができます。
キャリアバスとしては、現場スペシャリストコース(データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データストラテジスト等)、またはマネジメントコースがございます。
採用要件
■求める人物像
・データエンジニアとしてこれまで実業務を経験されてきた方
・チームリーダーとしてプロジェクト内のユニットを管理された経験のある方
・担当領域において、自ら何をすべきか考え自走できる方
・システムのみならずビジネス領域も意識でき、会社貢献のマインドをお持ちの方
■必須スキル
・データ分析基盤システムの開発・運用経験 3年以上
・チームリーダー経験
・AWS又はGCPによる開発・運用経験
・最低1種類のプログラミング言語による開発経験
・複雑なSQLクエリを扱った経験
歓迎スキル
・ビッグデータの運用経験
・Pythonによるプログラム開発経験
・データを活用した新規案件の受託~導入プロセス経験
・システムやSQLのアーキテクチャを理解し、チューニングを行った経験
・BIツール(Qlik Sense等)による画面開発経験
・プレゼンテーション資料の作成及びプレゼン経験(技術的な社外講演含む)
雇用形態
正社員
※スキルやご経験により、契約社員でのご提示となる場合がございます。
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
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経験・志向に応じて、以下のような分野でお仕事をしていただきます。
・ゲームサーバー構築およびバックエンド開発
・ゲームクライアントで利用するライブラリ開発
・運用補助のためのフロントエンドおよびバックエンド開発
・AWSなどのクラウドサービス上のサーバー構築と保守運用
・システムプランナーと仕様検討
など
ゲームで利用するサーバー全般を担当します。
オンラインコンテンツ開発にあたり、問題となる点のノウハウを持ったスペシャリストです。
今までゲームサーバーの開発ではC++がメインでしたが、近年少しずつRustに移行しつつあります。
実績としてARMORED COREⅥのゲームサーバーはRustで作られ、稼働しています。
Rust、C++のいずれかの経験者を歓迎していますが、他の言語経験者でRust、C++に興味ある方も歓迎しております。
■職種紹介動画はこちら
https://careers.fromsoftware.jp/jp/job_introduction_video.html#egnr
・Unityクライアント向けのバックエンドAPI設計・開発(ASP.NET Core)
・機能追加や大規模トラフィックを見据えたアーキテクチャの設計・見直し
・RDBMS(主にMySQL)のテーブル設計、クエリチューニング等のパフォーマンス最適化
・AWS(Kubernetes)環境におけるコンテナ運用・パフォーマンス改善
・ASP.NET Core(MVC、Razor Pages、Blazor等)を用いた運用・管理画面の開発
・Unityエディターを活用した動作確認・テスト実行と、クライアント側との連携
・AIツール(GitHub Copilot、Claude Code等)を駆使したAI駆動開発の実践・推進