求人ID: 36622
400万円~1000万円
仕事内容
Cygamesに設立されたAI部署「AIテクノロジー / AI Technology Division」にて、画像生成および画像処理に関する業務に従事いただきます。
画像生成サービスの実証試験
画像処理と生成に関する新しいAI技術の評価と導入、および知見の社内共有
画像生成モデルのトレーニング、チューニング、最適化
画像処理および画像生成技術の研究開発
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カットシーン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カットシーン制作業務
カットシーン表現の検証、作業効率化の為のツール支援業務
カットシーンに関するクオリティ管理、監修業務
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仕事内容
社内開発タイトルにおける、サウンド技術に関わる職務をサウンドアーティストと協力して担当していただきます。
コンソール機向けゲームにおけるサウンドに関わる処理の設計・実装・デバッグ
サウンド制作に関わるツール群の設計・実装・デバッグ
サウンド制作に関わるワークフローの整備
サウンドミドルウェアWwiseの制御に関わる処理の設計・実装・デバッグ
サウンド表現に関わるサウンドデザイナーやゲームプランナーの要望検討・仕様策定
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主な仕事内容
あなたにお任せしたいお仕事は、スマホ向けゲームアプリ、家庭用ゲーム、PCゲームなど、幅広いゲームコンテンツの開発業務のお仕事になります。
ソーシャルゲームの設計/開発/テスト/運用を担当
・PCブラウザ、スマートフォン向けアプリのサーバサイド設計/開発/運用
・DB設計/構築/運用、API作成など
・負荷対策
・管理画面の設計、実装
・インフラ設計、構築、運用
※上記サーバーサイド業務は全てではなく、これまで実績や適性に合わせていずれかの業務を担当頂きます。
バンダイナムコグループ、セガグループ、コナミなど、ゲーム業界を牽引するトップ企業と安定的な取引を行っております。当社社員は、プロダクションカンパニーの一員として様々なクライアントのプロジェクトに参画。1つの会社に長年いては実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることができます!
エクストリームってどんな会社?
エクストリームは2005年の創業以来、一貫してクリエイターやエンジニアなどのデジタル人材が活躍できる事業を多角的に展開してきました。ゲーム開発・運用、アプリ開発、WEBサービス開発、クラウドプラットフォームなど事業領域もどんどん広がっています。
社員数はグループ全体で600名以上。
エンジニアをはじめデザイナー、ディレクター、プランナー、PMなど幅広い職種のメンバーが所属しています。
クライアントのプロジェクトごとにクリエイターとエンジニアがひとつのチームをつくり課題を解決していきます。多彩なプロジェクトに参画できるのでスキルを固定化せず、常に新しいスキルを身につけられるのがメリットです。
エクストリームは、社員同士が技術やノウハウを共有して常にアップデートしているので、時代の変化にも対応できるクリエイター・エンジニアになれます。
はたらく環境
【働き方改革】
エクストリームは働き易い会社を目指して、休日休暇、各種福利厚生など様々な制度を策定し、ワークライフバランスのとれた環境を整えています。また社員の産休・育休取得・復帰を応援しています!安心して長く働きたい方に適した環境です。
・年間休日127日
・平均残業時間10.9時間
・育児休暇取得率100%(2017年5月~2021年4月)
・豊島区ワーク・ライフ・バランス推進認定企業(第13期)
【出社体制について】
参画するプロジェクトにより異なりますが、全社員の70%が週1回以上リモートでの勤務を行っています。
【スキルアップ支援】
技術や知識を増やすための制度が充実しています。
・資格取得支援制度(情報処理技術試験、日商簿記検定など)
・ビジネスマナー研修
・社員力向上研修
・OJT研修
・クリエイター・エンジニア&エンジニア研修
・社長表彰制度
・図書購入制度
・10xEng(オンライン研修制度)
・eaTech(テーマ別技術研修制度) 他
【社員同士の交流・割引制度について】
・部活動補助金(ゲーム部・ダーツ部・バスケ部・軽音部など)
・社員超会(全社員参加で開催するお祭りイベントです!)
・C&E感謝の集い(月に一度、開催月に入社した社員(クリエイター&エンジニア)を集めて交流パーティーを行っています)
・全国40カ所にある保養施設、レストラン、スポーツ施設などで割引あり
・クラブオフ制度(映画や演劇チケット、旅行や飲食店の大幅割引など)
福利厚生などはたらく環境について詳しくはサイトをご覧ください。
募集要項
【必須要件】
■ゲーム案件にて単一プロジェクトでの実務経験 18ヵ月
■ゲームでのサーバーサイド設計・開発・運用の経験 いずれか18ヵ月
■スマホ、コンシューマ、アーケード、PCゲームの経験 いずれか18ヵ月
■プログラム(コーディング)の実務経験 18ヵ月
■PHP、Javaでの実務経験 18ヵ月
■Linux、MySOLでの実務経験 いずれか12ヵ月
■クラウドサーバー(AWS、Azure、GCP)実務経験 いずれか6ヵ月
【歓迎要件】
■ゲームのDB設計、API作成
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。