【ゲームプラットフォーム事業 】エンジニアリングマネージャー候補（サーバー領域）・ディー・エヌ・エーの求人情報

アニメやグッズ、ライブエンターテインメント、ITテクノロジー等、多角的な事業展開を行うエンターテインメント開発事業本部において、サービスのプロモーション業務をお任せいたします。様々な人気作品やコンテンツに携わりながら、プランニングから実行まで一気通貫で担っていただけるポジションです。
本募集では主にグッズ、イベント、新規事業などのプロモーションの担当者を募集いたします。
職務詳細
プロモーションプランの策定
ー事業やサービスの目的・目標に対して、WHO/WHAT/HOWのプロモーション計画を策定
プロモーション施策の企画・推進
クリエイティブディレクション
オウンドメディアの設計・運用
社内外のステークホルダーとの調整
その他プロモーションに関連する業務全般
この仕事のやりがい
様々な人気作品に携わりながら、自身で考えたプランや企画を世の中に届け、顧客の熱量を直に感じることができるポジションです。
スキルや経験・WILLに応じて、将来的に調査・分析、PR、イベント企画などの他マーケティング領域での専門性の追求や、プロモーションの領域に限らず、事業開発領域への関わりも可能です。

本募集は、スマートデバイス向けゲームクライアント開発において、ゲームタイトルが求めるグラフィックスの実現全般を担当するポジションです。
ゲームタイトルから要求されるグラフィックス表現を実現するために必要な業務の全般に携わっていただきます。
具体的には、タイトルチームへ配属されタイトルの事情を汲みつつ要求されるグラフィックスを実現するような働き方となります。
そのため必要に応じてアーティスト等の他職種とのコミュニケーションも行っていただきます。
またグラフィックス領域に限らず、必要に応じてゲームクライアント全般の開発も可能な範囲で行っていただきます。
ゲームエンジンはUnityを使用し、プラットフォームはスマートフォンを中心としたモバイルデバイスです。
【使用技術】
・Unity
・リアルタイムレンダリング技術一般
・ゲームクライアント開発一般
【担当業務詳細】
・ゲームタイトルにおけるレンダリングシステムの設計・実装
・ゲームタイトルのグラフィックス要件に対する実現手法の調査・設計・実装
・データ設計
・シェーダ実装
・アセット制作ツール開発
・パフォーマンスチューニング
・アーティストとの表現手法の検討・議論
・アーティストのサポート
・ゲームクライアント開発全般
※ご自身のスキルやチームメンバーとのバランスに応じて、担当する業務は調整します

【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。

業務内容
コンシューマゲーム開発における、キャラクターAIエンジン、開発用ツール、ワークフローなど全般の立案および実装作業

◆第2新卒応募可
必要書類
・履歴書・職務経歴書（形式：PDF）
※応募作品は必要ありませんが過去プログラミングされたものを提出頂く場合がございます
※『ポケットモンスター』シリーズに関連するキャラクター、企画、ゲームは選考対象外です

オルトプラスは、スマホ向けゲームアプリの開発・運営を主軸として、オンラインクレーンゲームやライブゲーミングタイトルの開発、ブロックチェーンゲーム開発など、今まで培ってきたノウハウを生かした新しい事業領域への取り組みを進めています。
これら事業拡大に伴い「リードサーバーエンジニア（IT系コンテンツ）」を募集します！
＜業務内容＞
IT系アプリのサーバサイド開発または運用管理を担当していただきます。
このほか、SE的な対応、顧客対応についても、担当していただきます。
・上流から下流まで幅広く、適性に合わせて対応していただきます
・既存プロジェクトの機能開発や改善作業
・開発者向け仕様書の作成
・API設計と開発
・一部のDB設計
CTOが統括する開発部に所属していただき、適正に従って各PJへアサインします。
メインとなるゲーム事業の他、新規事業や他社と協業で手掛ける大規模案件、社外プロジェクトとのリレーションもあり様々な技術領域にタッチ可能です。
＜開発環境＞
言語：Java, PHP, Python, Ruby, JavaScript,YAML,SQL
フレームワーク：Laravel(PHP)、Struts(Java)、Ruby on Rails(Ruby)、AWS Lambda(Python)ほか
データベース：MySQL(AWS Aurora), PostgreSQL, DynamoDB, Redis, Oracle DB, TiDB
ソースコード管理：GitHub, GitLab
プロジェクト管理：Notion, Slack, Backlog, GoogleDrive/spreadsheet
※リモートワーク主軸のハイブリッド勤務を行っております。
※プロジェクトごとに週1日以上出社日を設けています。

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