求人ID: 36599
450万円~1200万円
仕事内容
・社内からのセキュリティに関する技術的な相談への対応
・開発部門におけるセキュリティ設計のレビュー、アドバイス
・セキュリティ技術に関する最新動向調査、報告
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仕事内容
Cygamesが提供するゲームやアニメ等のエンターテインメントコンテンツに紐づくWebサイト、SNS画像、デジタル広告やインタラクティブコンテンツなどのクリエイティブ制作を担当していただきます。
Webクリエイティブ室について
Webクリエイティブ室は、Cygamesのゲームコンテンツの魅力を伝えるWebサイトやデジタル広告を制作・管理するWeb領域の専門部署です。
各タイトルの公式サイトから、SNS等の広告バナー作成、ユーザーが楽しめるインタラクティブコンテンツの企画制作など、多岐にわたるクリエイティブ業務を担当します。
その制作物の多くがユーザーがコンテンツに触れる時の最初の接点となるため、高いデザインスキルと、コンテンツへの深い理解や提案力、コミュニケーション能力が必要となります。
具体的な業務内容
Cygames IDの各種サイトのデザインおよびUI/UX設計
各ゲームタイトルの公式サイトやゲームに付随するLP等のページのデザイン制作
Cygamesや関連子会社のコーポレートサイトWebサイトのデザイン制作
デジタルマーケティングにおける広告クリエイティブのデザイン制
その他、ゲーム外の宣伝・広報のための各種広告クリエイティブ制作
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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。
ブログを中心とした「Ameba」をリリース。
その後、新しい未来のテレビ「ABEMA」を開局し音楽ストリーミングサービス「AWA」や、LDHのコンテンツを楽しめる「CL」、競輪を“若者が楽しめるエンタメ“にすることを目指した「WINTICKET」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。
業務内容
BucketeerはABEMA発のフィーチャーフラグマネジメント・ABテストシステムで、ABEMAの開発高速化、仮説検証に大きく貢献してきました。
この開発体験と文化をメディア管轄およびCAグループに広めるために組織的に開発生産性向上のスキーム作りや文化醸成にコミットする全社組織Developer Productivity室へ移管を行い、トランクベース開発の文化やフィーチャーフラグ・ABテストといったプラクティスのBucketeerでの実践方法を広くアウトプットしてきました。今後もBucketeerを通じて、フィーチャーフラグ・A/Bテスト・トランクベース開発のベストプラクティスを社内に浸透させていきます。
また、Bucketeerは2022年9月にOSSとして公開されました。OSS化で市場認知を広げ、多くのフィードバックを獲得してさらなるプロダクト強化に繋げたいとか考えています。フィーチャーフラグ・A/Bテスト領域ではまだこれといったデファクトなプロダクトは存在しておらず、その開発手法も広く定着しているとは言い難いところがあります。それ故に、この領域でデファクトを狙えるチャンスが訪れているとも言えます。
今後は、Bucketeerを通してこの開発文化を当たり前に浸透させていくこと、社内SaaSとOSS開発を両立する難しいチャレンジを引き続き行っていきます。このチャンレンジを担う開発メンバーを募集します。
仕事のやりがい
フィーチャーフラグ&ABテスト基盤を通して、サイバーエージェントの開発生産性の向上へ全社的なコミットに関わることができます。
高負荷なリクエストやデータ基盤のインフラからアプリケーション・各SDKの開発を通して幅広い技術領域で活躍できます。
大きな裁量を持ってプロダクトの競争優位性を高めるための戦略やロードマップを作るプロダクトオーナーシップを発揮できます。
求めるスキル、経験など
必要経験・スキル
開発者の支援に大きな喜びを感じる方、エンドユーザーではなく開発者向けのソリューションに興味があること
Webサービスのシステム設計・開発経験3年以上(BtoB,BtoC問わず)※保守・運用のみは不可
パブリククラウド(GCP, AWSなど)の構築・運用経験がある方
オーナーシップを持ってプロダクトの成長戦略を立案できる方
技術トレンドを追いかけるのが好きな方
歓迎する経験・スキル
トランクベース開発の運用経験
ABテストの運用経験
以下のSREおよびDevOps領域での実務経験:
SRE領域:
Infrastructure as Code (IaC)を用いた構成管理
SLO(Service Level Objectives)およびSLA(Service Level Agreements)の策定と管理
負荷試験の実施とキャパシティプランニング
セキュリティ施策の実装とリスク分析
高度なモニタリングシステムの構築と運用
DevOps領域:
効率的なCI/CDパイプラインの設計と実装
開発生産性向上のためのツール開発または導入経験
Go言語での開発経験1年以上
Kubernetesなどのコンテナオーケストレーションの知識・経験
OSS開発
自身が主導したOSSプロダクトの開発
OSSへのコントリビュート経験
積極的なアウトプット思考
技術者にプロダクトを効果的に利用してもらうためのバリューエンジニアリングスキル
開発コミュニティ運営、勉強会・カンファレンス発表経験
募集背景
DeNAのデータ・AI活用を一手に引き受けるAI・データ戦略統括部では、ゲーム・スポーツ・ヘルスケア・ライブストリーミングなど多岐にわたる事業領域で、データを起点とした意思決定とサービス改善が並行で進行しています。
これらの事業活動を下支えするのが、データ基盤部です。事業横断の組織として、各事業に最適化されたデータパイプライン・データウェアハウス・データプロダクトを設計・提供し、ビジネスサイド・データサイエンティスト・MLエンジニアが価値創出に集中できる環境を構築しています。
事業の拡大と多様化に伴い、データ基盤への要求も急速に高度化・複雑化しています。本ポジションでは、特定の事業ドメインに固定されない、柔軟に案件をリードできるデータエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、あらゆる事業でスケールするデータ基盤における案件の牽引者として技術選定からリリース・運用まで一気通貫でリードすることです。
「データを使う」ことではなく「データを使えるようにし続ける」ことを担う立場として、複数の事業ドメインの異なる要件・制約・スピード感を読み解きながら、再利用可能で属人性の低いデータ基盤を設計・実装・運用していただきます。特定の事業ドメインや技術スタックに閉じず、組織・案件の状況に応じて柔軟に担当領域を横断していく動き方を前提とします。
業務内容
データサイエンティスト、MLエンジニア、各事業部のソフトウェアエンジニア、アナリストと密に連携し、データ基盤のライフサイクル全体をリードしていただきます。
データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ
事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計
前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定
データパイプライン・データ基盤の実装と運用
BigQueryを中心としたデータウェアハウス/データレイクの設計・実装
バッチ/ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション
dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善
SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進
データマネジメント・非機能要件の推進
データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装
標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ
案件リードとステークホルダー折衝
担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成
事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出
チーム・組織への貢献
コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート
チーム~部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング
利用サービス / 技術スタック
Cloud : Google Cloud(BigQuery, Cloud Composer, Pub/Sub, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Batch など)
Data : dbt, Dataform, Apache Airflow, Spark
BI : Looker, LookML
Language : Python, SQL
CI/CD & Tools : GitHub Actions, Terraform, Docker
AI Tool : GitHub Copilot, Gemini, Cursor, Claude Code, Devin(事業・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
事業横断で得られる経験の幅: ゲーム・スポーツ・ヘルスケアなど、ビジネスモデルもデータ特性も大きく異なる複数のドメインに関わることができ、特定ドメインに閉じない普遍的なデータエンジニアリング力を磨けます。
0→1から運用・改善までを一気通貫で: 既存基盤の改善だけでなく、新規データ基盤の立ち上げや前例のない要件への挑戦など多岐にわたるなど、案件の中心人物としての機会・裁量と影響範囲が大きいポジションです。
モダンな開発環境とAI活用: マネージドサービスを積極活用し、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。
専門家と協働するナレッジ密度: 社内のデータサイエンティスト・MLエンジニア・アナリストと議論し、データの利活用文脈を理解した上で基盤を設計する経験が積めます。