【CySphere】コンシューマー／ゲームエンジニア・Cygamesの求人情報

仕事内容
映像演出の視点からゲームを盛り上げる仕事です。
ゲーム内演出の絵コンテ/ビデオコンテ制作
ストーリー演出のレイアウトやカメラワークの制作
演出のイメージ、コンセプト提案
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仕事内容
データ分析担当者をエンジニア面からサポートする仕事を担当いただきます。
バッチ環境の構築から日々の問い合わせへの回答まで、幅広いご対応をお任せします。
以下、具体的な業務の一例です。
バッチ実行環境の運用
-集計バッチ用サーバ 及び Jenkinsサーバの運用
-新規バッチ実行基盤のアーキテクチャ設計・実装
-GitHub ActionsなどのCI/CDツールの検証
データ分析者向けのバッチ・ツールの開発
-集計用バッチの実装
-チーム内向けwebアプリの開発
問い合わせ対応・トラブルシューティング
-データ分析者からの相談に対するサポート
-利用サービスのインシデント発生時の対応方針の策定
-利用ライブラリの脆弱性発覚時の対応方針の策定
チームで利用する技術の標準化
-チーム単位で採用する技術の調査や意思決定サポート
-アップデートや技術移行の手順の作成と実施
-ドキュメント作成や勉強会の実施など
開発環境
言語：Python、Typescript
DWH：Snowflake
ソースコード管理：GitHub Enterprise、GitHub Enterprise Cloud
インフラ環境: AWS、Docker

仕事内容
社内開発タイトルにおける、開発リソース管理、およびCI/CDに関わる職務を担当していただきます。
タイトル毎のニーズに応じたCI/CD環境の構築と運用
バージョン管理システムの構築と運用
ブランチ開発環境の構築と運用
プログラムの静的解析ツールの構築と運用
開発環境で発生するエラー検出と改善
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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ゲームシステム/コンテンツ制作全般に関わる職務を担当していただきます。
タイトル固有の遊びを実現するためのシステム/コンテンツ実装
ユーザー操作による3Dキャラクター/カメラの制御システム実装
NPCなどを制御するゲームAIに関わるシステム実装
イベント/カットシーンなどのゲーム演出に関わるシステム実装
フラグ/シーケンスなどを利用したゲーム進行を制御するシステム実装
グラフィックスやサウンドなど専門チームが提供する機能を適切にゲームへ活用/組み込み
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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。

仕事内容
カプコンではコンシューマーゲームのユーザー体験向上と利益貢献のために様々なデータを分析しており、当部門では多数のタイトルで開発中から発売後まで一貫してデータ分析を行っています。
ユーザーの実際のプレイからデータを収集し、ユーザーのプレイ動向をあらゆる角度から可視化して、そのタイトルの改善や将来のタイトルに向けた活用を行っています。
グローバルで何千万人ものユーザーがプレイするAAA 級のゲームタイトルをはじめ、数多くのコンシューマーゲームタイトルを取り扱っており、その膨大なデータを漏れなく、確実に、効率よく処理することが求められます。
データ基盤系エンジニアは、世界中のユーザーからの日々の膨大なデータを高速に処理し毎日蓄積するデータ基盤を安定して稼働するための開発・運用・改善を行います。
■ 業務内容
・スケーラブルなデータパイプラインの設計・構築・運用
・データ基盤の安定稼働/効率的運用の担保
・データ分析や基盤を支える社内ツールの開