求人ID: 36660
400万円~1000万円
仕事内容
MO、MMOなどネットワークゲーム向けのインフラ構築、運用に関わる職務を担当していただきます。
開発向け/ユーザー向けゲームサービスのサーバーインフラの提案と設計
クラウドサービスの提案と推進
オンプレミスでのサービスインフラ構築
クラウドでのサービスインフラ構築
インフラの稼働や問題発生の可視化と改善への取り組み
など
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仕事内容
ゲームコンソールのためのネットワーク通信システムのランタイムとツールの設計/開発
リアルタイム通信を行うサーバーサイドシステムの設計/開発
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STAFF VOICE:
『世界に通用するゲームでユーザーの方々を楽しませる。』
『独自のゲームエンジンで開発。』
Cygames Magazine :
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■会社概要
私たち株式会社フジ・ネクステラ・ラボは、フジテレビから生まれたデジタルエンターテイメント集団です。フジテレビが長年にわたり培ってきた豊富なコンテンツ資産とIPを最大限に活用し、ゲームのプロデュースや開発運営、そしてフジテレビのデジタルコンテンツ配信やDX推進を担っています。
現在、FODのスマートフォンアプリは累計2,000万ダウンロードを突破し、月間ユニークユーザー数も120万を超える規模に成長しています。私たちは「フジテレビの良質なコンテンツを最適にユーザーへ届け、より良い顧客体験を提供すること」をミッションに掲げ、開発チーム一丸となってサービス改善に取り組んでいます。
■募集部門について
FODのサービスプロダクト開発部門では、日々増加するユーザーからの期待に応えるべく、運用、新規開発、機能改善など多岐にわたる課題解決に取り組んでいます。現在は業務委託の方々のリソースをお借りしながら開発要件を満たしている状況ですが、技術面やシステム設計、さらには要件定義などの工程を助言・サポートできる正社員メンバーの増強が急務です。
FODは、月間120万ユーザーを超える大規模サービスであり、常に高負荷なシステムの安定稼働を実現していくことは、大きなやりがいと同時に社会的なインパクトを伴います。テレビ局というバックボーンを持つ強みを活かしながら、市場に合わせた最新の技術を取り入れ、内製化を進めている段階です。
■業務内容
本ポジションでは、フロントエンドとして、動画配信サービス「FOD」をより魅力的なプロダクトにするべく、プロダクトの企画段階からリリース、そしてその後の改善まで、担っていただきます。
<具体的な業務例>
・動画配信サービスFODにおける新規機能(レコメンド表示、ライブ配信機能、マイリスト機能など)の設計・開発。
・ユーザーデータに基づいたA/Bテストの実施と、それに基づくUIの継続的な改善。
・PC、スマートフォン、タブレットの各ブラウザにおける一貫した操作性の実現。
・スマートTVやゲーム機向けWebアプリの調整。
■開発環境
フロントエンド: Swift, Objective-C(一部), UIKit(SwiftUIへの部分的な取り入れも視野), CocoaPods(SPM化も視野), RxSwift, Lottie, Firebase
バックエンド: Java, Python
品質管理: NewRelic, Treasuredata
コミュニケーションツール: Slack, Teams, Google Meet
FODは今、まさに技術とサービスが大きく飛躍するフェーズにあります。この変革期を共に乗り越え、日本のエンターテインメントに新たな価値を創造していきませんか? あなたのこれまでの経験と情熱を、株式会社フジ・ネクステラ・ラボで存分に発揮してください。
ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひ一度お話ししましょう。
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。