リーダーエンジニア・ランド・ホーの求人情報

・スマートフォン向けゲームの開発、運用ディレクション業務
・コンシューマ向けゲームの開発ディレクション業務

・アプリの受託開発、運用ディレクション業務
・WEBサイトの受託開発ディレクション業務

ゲーム開発における3Dグラフィックスプログラミング、パフォーマンスチューニングなど

職務内容
概要
機械学習グループのマネジャーとして参画して頂き、自動UIテストツール「ゴリラテスト」の開発・運用や各ゲームタイトルの担当チームと組織横断的に連携し、機械学習を用いてタイトルの開発・運用などの支援を推進していただきます。また、AIの社内推進業務にも携わって頂きます。
マネジメント業務がメインとなりますが、必要があればご自身もエンジニアとしてプロジェクトに関わって頂きます。
参考記事：
https://www.klab.com/jp/about/ai/
https://www.klab.com/jp/blog/pr/2021/g.html
https://www.klab.com/jp/press/release/2021/0301/klab_3.html
https://www.klab.com/jp/blog/tech/2022/motion-search.html
https://www.klab.com/jp/press/release/2022/1226/geneliveaiklabaaai-23.html
https://www.klab.com/jp/press/release/2024/0314/cmu.html
https://www.klab.com/jp/blog/tech/2024/jsai2024-llm-ai.html
主な業務内容
機械学習プロジェクトの推進
機械学習を用いた新規サービス・機能の開発、既存サービスの改善
プロジェクト計画の立案、進捗管理、課題解決、成果報告
関係部署との連携、調整
チームマネジメント
チームメンバー（エンジニア、リサーチャー等）の指導、育成、評価
チーム目標の設定、進捗管理、モチベーション向上
1on1ミーティング等によるメンバーの個別サポート
チームビルディング、コミュニケーション促進
技術力向上
最新技術の調査、研究開発
論文執筆、学会発表、技術ブログ執筆等による情報発信
※業務を進めるにあたっては、ゲーム周辺・他分野の新しい技術などを積極的に吸収して業務を進めていただきます。
応募資格
必須要件
エンジニアチームにおけるリーダー経験（1年以上）
メンバーのタスク管理、コードレビューの実施、および不確実な要望を実装可能なタスクへ分解する実務経験
現場の進捗や技術的リスクを、ビジネスサイドへ分かりやすく言語化して報告できる能力
自らも手を動かし、実装や技術的な課題解決を主導できるプレイング能力
LLMアプリ等、ML技術を取り込んだシステムの本番運用経験（1年以上）
Webアプリケーションの基礎知識（フロントエンド/バックエンドの開発・運用）
クラウドの基礎知識（AWS/GCP等）
機械学習・統計学の基礎知識
ビジネスレベルの日本語能力
歓迎要件
ゲーム制作に関する職種やワークフローの理解
エンジニア採用・広報活動のリード経験
技術発信への関心
英語などの外国語能力
機械学習関連の論文執筆、学会発表経験
求める人物像
チームワークを重視し、周囲と協調性をもって仕事に取り組める方
自ら課題を見つけ、積極的に解決策を提案できる方
最新技術への関心が高く、常に学習意欲のある方
コミュニケーション能力が高く、メンバーを指導・育成できる方
事業目標達成にコミットできる方
責任感があり、最後までやり遂げる力のある方
変化に柔軟に対応できる方

【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。

Webシステム開発を中心に、さまざまな案件のフロントエンド開発に携わっていただくポジションです。
公共系Webシステムからエンタメ領域まで、案件の内容や特性に応じて、実装・改修・改善を担当していただきます。
当社では、官公庁・行政系のWebシステム案件に加え、ゲーム制作をはじめとした幅広い案件を手がけています。
そのため、特定の業界に限らず、エンジニア、デザイナー、コーダーなどと連携しながら、プロジェクトごとに求められる品質や要件に合わせて開発を進めていただきます。
まずは、HTML、CSS、JavaScript、Vue などを用いた画面実装、改修、デバッグ、運用保守対応を中心にご担当いただく想定です。
また、ご経験や志向に応じて、将来的には画面設計、仕様整理、ワイヤーフレーム作成補助、開発ディレクション、顧客との打ち合わせ同席など、担当領域を広げていただくことも想定しています。