ビルドエンジニア／コンシューマー／東京・Cygamesの求人情報

仕事内容
歌唱曲の制作、録音ディレクションをはじめ、トラックダウンやマスタリングのディレクション、
イベントやライブで使用する音楽データの作成や管理まで行っていただきます。
※作詞、作曲、編曲の兼務も可能です。
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仕事内容
ユーザーの声をゲーム品質の向上、売り上げの向上に生かすお仕事です。
カスタマーサポート担当部署とコンシューマーゲーム事業各部署・開発チームとの連携・調整業務（ブリッジ業務）
プラットフォーマー、ディストリビューター、協業企業とのカスタマーサポート領域での折衝業務
VOC（ユーザーからのお問い合わせ内容）から得たインサイトのコンシューマーゲーム事業各部署・開発チームへのフィードバック
公式サイト、デジタルストアなどの注意文言・お知らせ文言の作成
一部タイトル・サービスのカスタマーサポート業務

仕事内容
こちらは株式会社CySphereの求人情報になります。
Cygamesグループ内のプロジェクトにおいて、Cygamesのゲームタイトルやその他のコンテンツを盛り上げていくための、アプリ開発を行っていただきます。
アプリの機能追加や施策に向けた改修
アプリ開発で利用する内製SDK、ライブラリの改修
機能開発を支えるための保守/改善
アプリのパフォーマンス改善
ライブラリやSDKの更新、モダンな技術の取り込み
開発環境の整備
開発環境
言語: Kotlin, Java
バージョン管理: git
チームによってはクロスプラットフォームのフレームワークを使った開発を行っています。
仕事の魅力
Cygamesのゲームタイトルやコンテンツに関わる業務ができます。
ゲーム会社ならではのスピード感ある開発経験を積むことができます。
「使いやすい」だけではなく、「どう楽しませるか」という観点でもアプリ開発に関わることができます。
興味と適性によっては、将来的にリーダーをお任せすることもあります。
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職務内容

新規タイトルのテクニカルアーティストとして、以下業務を中心にご担当いただきます。

▼職務詳細
・開発環境やワークフローの構築・改善
・DCCツールのプラグイン作成、改修
・ゲームエンジンのカスタマイズツールの作成、改修
・グラフィック仕様の検証と素材作成
・その他、エンジニア/デザイナー間の橋渡し業務

※ご応募時にはポートフォリオのご提出をお願いしております。

ポジションの魅力

▼事業戦略
・「世界震撼」をビジョンに、オリジナルIPと有力IPの両軸で技術力・運用力・変化対応力を生かした大型タイトルを継続的に創出し、収益性と成長性を両立したバランスの取れたポートフォリオを構築しながらグローバル展開を加速していきます。
・「グローバル展開前提の超大型IPゲーム開発」を中核に、「コンシューマーゲーム開発」「新規オリジナルIP創出」「インディーゲーム開発」まで、企画初期段階から運用・海外展開まで一気通貫で関われる多様なプロジェクトが進行しており、幅広い開発領域で挑戦いただける環境です。
・「ヒットさせるために何が必要か」を徹底的に追求し、単にIPを消費するのではなく、プロダクトを通じてIP自体の価値を最大化し、ファン層を拡大できるようなものづくりを目指しています。
・サイバーエージェントゲーム事業が持つ約5,000名規模の国内最大級の開発体制と高度な運用ノウハウを生かし、長期的にトップ30を維持できるヒットタイトルの創出に取り組んでいます。
・グループ横断での人材最適配置と技術力の集約や、プロジェクトを横断した技術組織の拡充により、開発スピードと品質を高めながらIP価値の最大化と継続的な成長を実現していきます。

▼組織カルチャー
・組織のモチベーション維持と優秀な人材の定着を重要な経営テーマとして位置付け、長期的に活躍できる環境づくりに注力しています。
・チームの枠を越えて意見を出し合い、主体的に行動するメンバーが多く、自律的に価値創出を行うカルチャーが根付いています。
・クリエイターやエンジニア一人ひとりがメディアやSNSに発信することで、個のブランド力を上げ、個と組織が相乗効果で成長できる環境があります。（副業可）
・「人のやる気への投資」というカルチャーが根付いており、新卒中途や入社年次にかかわらず、大きな裁量を持ってチャレンジできる環境です。
・現状維持にとどまらず新たな挑戦を歓迎し、事業成長と個人の成長を相互に加速させるカルチャーがあります。

▼開発環境
・クリエイティブのクオリティを高めるため、ご希望に応じて最適なゲーム開発環境に必要な機材を手配するなど、クリエイター一人ひとりに対するインプットへの投資を惜しみません。（例：機材等の開発環境、勉強会参加にかかる費用、R&D等の技術投資等）
・2019年に移転したオフィス「Abema Towers」（渋谷）では、社員食堂やカフェ、リラクゼーションスペースの設置など、従業員が快適に業務に取り組める環境をご用意しております。
・プロジェクトごとのマイルストンに応じた有給奨励日や、目標達成度に応じた社員旅行などリフレッシュを兼ねた福利厚生も充実しております。

参考ページ

アプリボットテックブログ
https://zenn.dev/p/applibot_tech
TAチームの起動と軌跡
https://blog.applibot.co.jp/2022/02/22/ta_team/

仕事内容
当社内製エンジンの開発業務に関わっていただきます。
ご経験や適性を判断して選考ポジションを提案させていただきます。
具体的には、
・レンダリングエンジニア
・VFXエンジニア
・物理シミュレーションエンジニア
・AIエンジニア
・モーションエンジニア
・ネットワークエンジニア
・サーバーエンジニア
・プラットフォームエンジニア
・テスト、ビルドエンジニア
・ツールエンジニア(ゲームエンジン、DCCツール）
・ネットワークエンジニア 等

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
現場の課題に深く入り込みながら、技術的な方法論を体系化し、より多くの企業に価値を届けられるスケーラブルなプロダクトへと成長させることが本ポジションのミッションです。要件定義からモデル開発・検証・改善までを一気通貫で担い、その繰り返しの中で分析手法やアルゴリズムそのものを深化させ、プロダクトとしての完成度を高めていただきます。
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。受注後のプロジェクト全フェーズに関与し、以下の業務を横断的に担当します。
PHASE 1｜要件定義・課題設計
クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する
使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する
提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、営業アポイントに同席することもある
PHASE 2｜モデル開発
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
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
検証結果をクライアントにレポーティングし、モデル改善サイクルを回す
PHASE 4｜プロダクト化・横展開
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：
ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。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、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。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。
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・慶応義塾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。
?? プロダクト化を通じた技術的成長
目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。
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：2年以上）
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
事業・ビジネスの背景を理解した上で、分析設計・提案ができること
歓迎スキル
統計学・因果推論・機械学習に関する体系的な知識（Uplift Modeling、CATE推定等の経験があれば尚可）
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
クライアント折衝・分析結果のプレゼンテーション経験
求める人物像
現場での実践を通じて技術的な方法論を深化させ、プロダクトとしての完成度を高める志向をお持ちの方
クライアントの要望・要件を踏まえ、社内外のメンバーと円滑に連携しながら最適な解決策を提案できる方
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。