求人ID: 36657
350万円~900万円
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を担当いただきます。
高品質なゲーム開発ではワークフローの複雑化や大量のリソースデータの扱いといった開発効率に影響する多くの課題が発生します。
そのような課題を解決し、ゲーム開発を円滑に進められるように開発支援システム(Webアプリケーションやツール等)の機能設計や実装、環境整備を行う業務となります。
関係部署との相談や調整を行いつつ各部署・プロジェクトにて共通利用できる開発支援システムを目指して開発、運用、保守をしていただきます。
具体的にお任せする業務例は下記となります。
ゲーム開発時に必要な資料やリソースデータの管理を支援するWebアプリケーションの開発、運用、保守
ゲームシナリオ作成を支援するWebアプリケーションの開発、運用、保守
翻訳テキストを管理するWebアプリケーションの開発、運用、保守
部署内の運用効率を高めるための開発
- 保守性/汎用性・パフォーマンス改善
- CI/CDの整備
開発しているWebアプリケーションのリリース業務全般
開発環境
言語:PHP、TypeScript、JavaScript、Python、Shellscript
フレームワーク:React、Vue、Laravel
データベース:MySQL
ソースコード管理:GitHub Enterprise
インフラ環境: AWS、Docker
主に利用する技術やサービス
Git/Docker/JavaScript/TypeScript/PHP/MySQL/AWS/C#
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仕事内容
ゲーム内イラストの彩色を担当していただきます。
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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。
メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。
アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、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。
2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。
WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。
現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。
これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!
ABEMA 会社説明資料は以下のリンクより全ページをご覧いただけます。
ABEMA 会社説明資料
業務内容
WINTICKETの機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。
機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像(競輪など)に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。
WINTICKETにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、(1)データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見(2)課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成(3)アイディアを実現するアルゴリズムの開発(4)実サービスへの適用(5)効果検証(6)運用までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。
本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。
過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。
競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発
本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発
ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発
チームの文化や体制、働く環境について
チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、データエンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。
求めるスキル・経験など
必須スキル
機械学習技術を用いたサービスの開発に携わった3年以上の経験
情報推薦・情報検索・自然言語処理・画像解析など機械学習技術が必要とされる分野のいずれかにおいてソフトウェアの要求分析・設計・実装・運用・改善を行える
1つ以上のプログラミング言語を深く理解している
歓迎スキル
機械学習領域の経験に限らず、Webアプリケーションの開発経験がある
Dockerなどコンテナ技術を利用したサーバ開発経験がある
保守性の高いコーディングができる
AWS / GCPでの開発経験
動画像、音声などに対するリアルタイム処理経験
求められるマインド
関連部署と協力をし、課題解決に向けて主体的に実行できる
技術の習得やベストプラクティスの実施に留まらず、ユーザに価値を届けることまでを実践できる
課題解決につながるコミュニケーションを実践できる
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LLMフルスタックエンジニアは、AIがコアバリューとなる新規サービスの開発において、PoC(概念実証)、MVP(実用最小限の製品)、そして本開発まで、すべてのフェーズをリードする開発職です。
現在DeNAでは、「AIオールイン」を掲げる全社戦略に伴い、ゲーム、エンターテインメント、ヘルスケア、教育といった多様な事業領域で、生成AIを活用した新規サービス開発を積極的に推進しています。本ポジションでは、大規模言語モデル(LLM)の応用はもちろんのこと、フロントエンド、バックエンド、さらにはLLM/音声合成 (Text-to-Speech / TTS)の研究開発まで、幅広い技術領域をご担当いただきます。
※「AIオールイン」戦略
https://fullswing.dena.com/archives/100165/
開発業務にとどまらず、プロダクトマネージャー(PdM)と密に連携し、企画、要件定義、システム設計、そしてサービスへのインテグレーション、リリース、運用まで一貫して携わっていただきます。
<利用技術>
- 開発言語 Python, Go, Dart(Flutter), TypeScript
- 技術スタック LangChain,LangGraph, RAG, Node.js
- インフラ Cloud Run, Cloud SQL, BigQuery, Firestore
- ツール Github Actions, Terraform
- AI開発ツール Cursor, Devin, Claude Code, Lovable, Bolt