求人ID: 36601
400万円~1000万円
仕事内容
大規模言語モデル(LLM)を始めとした自然言語処理・機械学習の技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するAIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。
モデルの選定、プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、プロジェクトの全工程に関与していただきます。
LLMや関連サービスに関する最新のトレンドを把握し、必要に応じてその知識をチームや社内で共有していただきます。
仕事内容
2Dキャラクターのモーション作成
2Dエフェクトの作成
ゲーム内演出の作成/提案 等
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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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「募集背景」
新時代の看板タイトルの創出とさらなる飛躍を実現するため、内製開発組織の強化を進行中!
そんななか『モンスター娘TD』や『ミストトレインガールズ』など、
多数のタイトルを手掛けるプロデューサー「はせP」率いる新たな内製開発部署が発足!
大型新規タイトルのリリースも控えて、
より積極的なタイトル開発/運営を行うための基幹メンバーを募集します!
「事業概要」
DMMグループの中核企業であり、国内最大級のオンラインゲームプラットフォームである「DMM GAMES」を運営するEXNOA社。
そして本ポジションを募集している長谷川スタジオは、「DMM GAMES」にて数々のヒットタイトルを手がけてきた長谷川雄大をスタジオ長とし、新たに組織された開発スタジオです。
新規開発プロジェクトのメンバーとして、クライアントに関わるプログラミング業務全般を担当していただきます。
「業務内容」
長谷川スタジオで運用・開発中タイトルのインフラ業務全般を担当するポジションです。
・開発中タイトルのインフラ整備及び共通化
・運用中サービスのインフラ構築/保守/監視
・サービス障害時のトラブル対応
仕事のやりがい
技術への挑戦
大規模なゲームサービスを支えるため、最新のインフラ技術を活用して効率的かつ安定したシステムを構築することが求められます。常に新しい技術への挑戦ができ、自分のスキルを向上させる機会に恵まれています。
問題解決の達成感
ゲームの運営中に発生する様々な技術的な課題を解決することが求められます。システムの最適化やトラブルシューティングを通じて、問題を解決したときの達成感を味わうことができます。
影響力の大きさ
ビジネスの成功にはインフラが不可欠です。安定したサービスを提供することで、直接的にゲームの評判や売上に貢献することができ、その影響力を実感できます。
ポジションの魅力
重要な役割
ゲームの運営においてインフラは核となる部分です。プレイヤーのゲーム体験を左右する重要なポジションで働くことができます。
チームとの協力
開発チームや運営チームと密接に連携しながら仕事を進めるため、異なる専門領域の人々と協働するチャンスがあります。これにより幅広い視点を持つことができます。
キャリアの成長
大規模かつ複雑なインフラの管理を経験することで、貴重なスキルを習得できます。これにより、将来的にはリーダーシップを発揮するポジションや、より専門的な役割にステップアップするための基盤を築けます。
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
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。
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。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。
PHASE 2|モデル開発(主担当)
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(主担当)
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
検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す
PHASE 1・4|要件定義・プロダクト化(協働)
分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画
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:
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、分析PM・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。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。
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・慶應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。
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:3年以上)
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
統計学・機械学習に関する体系的な知識と実装経験
歓迎スキル
因果推論・Uplift Modeling・CATE推定などの高度な分析手法の経験
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
求める人物像
因果推論・機械学習の技術を深め、プロダクトを高度化することに意欲をお持ちの方
モデルの精度・再現性・堅牢性にこだわり、高品質な実装をやり切れる方
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。