【BlazeGames】クライアントサイド／ゲーム／東京・Cygamesの求人情報

仕事内容
プランナー、イラストレーター、デザイナーと連携し、ゲーム内に登場するキャラクターの設定や、原案をご作成いただきます。
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仕事内容
社内開発タイトルにおける、内製/商用ゲームエンジンを用いたグラフィックス制作全般に関わる職務を担当していただきます。
タイトル固有の映像表現の設計と実装
シェーダー開発
マテリアル制作ルール/フロー構築と開発
グラフィックスパイプラインの構築、変更、拡張
VFXシステムの開発
描画処理における処理負荷の計測、および最適化
最新技術の調査と検証、および実装
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仕事内容
こちらは株式会社CySphereの求人情報になります。
Cygamesグループ内のゲーム開発プロジェクトを担当いただきます。
ソーシャルゲームの設計、開発、テスト、運用
開発環境の構築（サーバー・DB構築／モックアップ作成／プログラミング／単体テスト／バージョン管理）
運用時の負荷軽減などによるプログラムの高速化
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会社概要
サイバーエージェントはABEMAをはじめとするメディア事業・ゲーム事業・広告事業等の分野において、デジタルに強みをもつ総合エンターテインメント企業です。
「21世紀を代表する会社を創る」というビジョンを掲げ、進化の早いインターネット産業において、創出力、技術力、人材力を強みに「変化対応力」を培うことで、創業以来、事業拡大を続けてまいりました。
現在では、アニメ・縦読み漫画・2.5次元舞台といった知的財産分野にも事業領域を広げ、全世界に感動と熱狂を届けるコンテンツ作りに励んでおります。
業務内容
・画像生成を用いたクリエイターの支援開発
応募要件
必須要件
機械学習、画像処理についての専門知識と実務経験
Pythonを使用したデータの分析変換、モデルの実装の能力と実務経験
PyTorchやTensorFlowなどの機械学習フレームワークの実務経験
LLMに関する専門知識
CVに関する国内外での論文投稿、発表、登壇実績
AI関連のCV以外の分野の専門知識、特にNLP領域の経験
物体検出、セグメンテーション、深度推定など、特定タスクの高度な専門知識・経験
画像処理や幾何学処理に関連するアルゴリズムの最適化の経験
GPUに最適化されたプログラミングの開発経験
求められるマインド
技術とクリエイティブのどちらにも興味がある方
問題解決を楽しめる方
チームワークを大切にできる方
自ら学び、成長していける環境を求める方
映像やゲーム制作に情熱を持っている方
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●サイバーエージェント × エンタメについて
【エンタメ×テクノロジー】エンタメテックを次の事業の“柱”に
エンタメテックにおける強み

職務内容
概要
ゲーム体験向上のためのゲームメカニクスの「開発と効率化」、「問題解決」、「技術研究」を行います。
詳細
ゲーム内キャラクター、AI、ギミック等の動作と調整の仕組みの開発、改善と共有化
ゲームデザイナーやアーティストと共にゲームプレイに関する問題解決
開発初期段階におけるプロトタイピングやゲームメカニクスの技術研究
必要となる技術知識の蓄積や、組織内への共有、浸透、サポート対応

DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。
本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア（LLM）として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。
業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。
職務詳細
ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。
展開中の主なプロジェクト例
AI英会話アプリ
LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学習体験の構築
AI受験コーチング
手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発
AIネイティブゲーム
AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造
ミッション
LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる
個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する
評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る
業務内容
LLMワークフローの設計・実装
多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装
LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善
ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計
LLMマイクロサービスの実装
評価用・アノテーション用社内ツールの実装
プロダクト開発・運用改善
PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索
ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり
立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発
本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理
LLMOps・評価基盤の構築
入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計
評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築
LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化
プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備
レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視
利用技術・開発環境
開発言語
Python
SQL
LLM / AIアプリケーション
OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API
LangChain、LangGraph
RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント
LLM-as-a-judge
インフラ
Google Cloud
Cloud Run
Cloud SQL
BigQuery
Vertex AI / Agent Builder
Cloud Logging
Docker
Terraform
GitHub Actions
開発支援ツール
GitHub
Claude Code
Codex
Cursor
Devin
働き方
週5日の渋谷オフィス出社を前提としています。
0→1フェーズの小さなチームでの密なコミュニケーションを重視しているため、基本的にはオフィスでの勤務となります。ただし、体調不良やご家庭の都合など一時的なご事情によっては、一部リモート勤務とすることもご相談可能です。