【LogicLinks】フロントエンドエンジニア・Cygamesの求人情報

仕事内容
人事労務基盤の強化と、次世代の働き方を実現する制度設計をリードしていただきます。
単なる「管理」としての労務ではなく、
クリエイターが最高のパフォーマンスを発揮できる環境を「設計」する、
攻めの人事労務・企画を期待しています。
人事本部・労務戦略チームの一員として、以下の業務を中心に、
フェーズに合わせた制度のアップデートを推進していただきます。
人事労務制度の企画・立案・実行
就業環境の整備
法改正や社会情勢（インフレ対応、働き方改革等）に合わせた諸手当・福利厚生の改定
ガバナンス・労務コンプライアンスの強化
労務リスクの早期発見と対策立案
グループ会社を含めた労務管理プロセスの標準化と最適化
人事労務システムの活用推進
労務オペレーションの自動化・効率化プロジェクトのリード
エンゲージメント向上施策の推進
メンタルヘルスケア体制の構築、産業医との連携強化
多様な雇用形態の最適化とガイドライン策定

仕事内容
社内開発タイトルにおける、アニメーション技術にかかわる職務をアーティストと協力して担当していただきます。
アニメーションツール開発
アニメーションリグの設計と実装
DCCツールからエクスポート、インゲームへの実装ワークフローの開発と自動化
アニメーション技術の機械学習活用
プロシージャルアニメーション開発
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仕事内容
モバイルゲーム及びコンシューマーゲーム開発におけるキャラクターモデル制作業務を行なっていただきます。以下の業務をご担当いただく予定です。
ゲーム開発におけるキャラクターモデル制作業務
モデル表現の検証、作業効率化の為のツール支援業務
モデルに関するクオリティ管理、監修業務
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コンシューマー、スマートフォン、アーケード、PC(Steam)、遊技機等の幅広いジャンルで開発をしており、その業務範囲は多岐にわたります。
メジャーなプログラミング言語で何かを作った経験があれば、成長できる環境があります。
・クライアントプログラム：ゲームに組み込まれるプログラムをUnityやUnreal Engineなどの主要なゲームエンジンを使用して制作します。表に見える部分、グラフィック表現、UI/UX、操作系実装などユーザーの手触り感に係る部分を担当します。
・サーバープログラム：LinuxやWindowsサーバー上で動くコードを開発するパートです。裏方で動くゲームロジックやユーザーデータの処理が主な仕事です。全体のシステム構築や大規模アクセスに対する負荷対応などインフラに関わる業務も行います。
・開発支援、ツールプログラム：ゲーム開発で使用するツールの制作を行います。適材適所に応じた言語を用いて開発環境を構築するため、自由度の高い業務です。

事業概要
AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化するプロダクト 「価格エージェント」 を開発・提供しています。
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。
大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績もあります。
ミッション
現場の課題に深く入り込みながら、技術的な方法論を体系化し、より多くの企業に価値を届けられるスケーラブルなプロダクトへと成長させることが本ポジションのミッションです。要件定義からモデル開発・検証・改善までを一気通貫で担い、その繰り返しの中で分析手法やアルゴリズムそのものを深化させ、プロダクトとしての完成度を高めていただきます。
本ポジションの役割
価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。受注後のプロジェクト全フェーズに関与し、以下の業務を横断的に担当します。
PHASE 1｜要件定義・課題設計
クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する
使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する
提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、営業アポイントに同席することもある
PHASE 2｜モデル開発
価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング
既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める
PHASE 3｜オフライン/オンライン検証
最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証
検証結果をクライアントにレポーティングし、モデル改善サイクルを回す
PHASE 4｜プロダクト化・横展開
プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
新たな差別化要素の研究開発
知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与
プロジェクトの進め方：
ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティスト1～2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。
本ポジションの魅力
?? 世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。
?? トップクラスの研究者との協業
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶応義塾大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。 最新の学術知見を事業に応用する機会 があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。
?? 経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減（最大70%）や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。
?? プロダクト化を通じた技術的成長
目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。
必須スキル
Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の 実務経験（目安：2年以上）
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
事業・ビジネスの背景を理解した上で、分析設計・提案ができること
歓迎スキル
統計学・因果推論・機械学習に関する体系的な知識（Uplift Modeling、CATE推定等の経験があれば尚可）
機械学習アルゴリズムの設計・実装・運用経験
A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験
事業課題に関連する論文の調査・読解・再現実装の経験
経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験
クライアント折衝・分析結果のプレゼンテーション経験
求める人物像
現場での実践を通じて技術的な方法論を深化させ、プロダクトとしての完成度を高める志向をお持ちの方
クライアントの要望・要件を踏まえ、社内外のメンバーと円滑に連携しながら最適な解決策を提案できる方
分析・モデルの成果を経営インパクト（売上改善・コスト削減）につなげる意識をお持ちの方
課題発見や解決策の立案を主体的に進められる方
研究者と協業し、最新の知見を事業に応用することに興味がある方
チームの雰囲気
データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。

・ミドルウェアなどを使用しゲーム内にリアルな挙動を実装する