【ゲーム事業】リードクライアントエンジニア・ディー・エヌ・エーの求人情報

仕事概要
「あの人に相談したいのに、カレンダーがいっぱいで仕事が止まってしまう・・・」??日本の組織が長年抱えてきたこの課題に、AIで真正面から挑むプロダクトが リーダーズAI です。企業のリーダーやハイパフォーマーの思考・判断基準・専門知識をもとに、SlackやTeams上で稼働するオリジナルAIを構築。組織の誰もが「あの人の頭の中」に24時間アクセスできる状態をつくります。
このポジションは、契約獲得後の顧客が「価値を感じる状態」になるまでの全プロセスを担います。エンタープライズ企業の上層部・キーマンと直接向き合いながら、導入プロジェクトを牽引し、AI構築の品質を担保する??顧客推進とAI構築の両方を一手に持つ、プロダクト成長の起点となる役割です。
「コンサルで培ったスキルを、自社プロダクトの価値向上に直結させたい」「AIをもっと本格的に実装する側に立ちたい」??そんな方に特にフィットするポジションです。
参考：https://dena-ailink.com/service/leaders-ai
職務内容詳細
業務は大きく 「顧客推進・プロジェクト管理」「AI構築・品質管理」「プロセス自動化・改善」 の3軸で構成されます。
顧客推進・プロジェクト管理
契約後のキックオフから導入完了まで、約3ヶ月のプロジェクトをオーナーとして牽引
エンタープライズ企業の上層部・キーマンとの定例設計・ファシリテーション・合意形成
要件定義から対象リーダーのインタビュー調整・実施まで、社内外の多数のステークホルダーをコーディネート
タスク・マイルストーン管理、進捗・リスクの把握と対応
AI構築・品質管理
リーダー本人へのインタビューをもとに、思考・価値観・判断基準をAIに落とし込む
構築したAIの品質検証・フィードバック反映・精度向上サイクルの運用
プロンプト設計・改善、RAGを含むAI構成のクオリティコントロール
プロセス自動化・改善
導入オペレーション全体を見渡し、特定ワークフローの設計・自動化を推進
AIツール（Claude / Cursor / Dify等）を駆使した手作業の削減・ナレッジの蓄積
案件経験をプロダクト改善にフィードバックするサイクルの構築
こんな方におすすめ
ITコンサル・SIer出身で、クライアントワークで鍛えた構造化力・プロジェクト管理力を自社プロダクトの実装現場で活かしたい方
カスタマーサクセスとして顧客を支援してきたが、オンボーディングやサポートの枠を超え、顧客の組織課題に深く入り込みたいと感じている方
「日々AIで業務効率化はしているが、もっと深く・本格的に関わりたい」と感じている方
大企業の経営層・部門長クラスと対等に議論し、課題を構造化してプロジェクトを動かした経験がある方
「手作業をワークフローで自動化する」ことにやりがいを感じ、仕組みのない状態からオペレーションを作り上げてきた方
受託・常駐ではなく、自社プロダクトの成長に直接コミットできる環境に移りたい方
この仕事のやりがい
日本を代表する企業のキーマンと直接向き合い、組織変革に貢献できる
担当顧客は業界を問わず多岐にわたります。共通するのは「特定の人の頭の中にしかない判断軸が、組織のボトルネックになっている」という構造。それを言語化してAIに再現するのがこのポジションの本質です。1社あたりのマネージャー工数で年間100時間規模の削減が、具体的な数字として見えてくる仕事です。
コンサルとは違う「自社プロダクトへの関与」
顧客の課題を解くだけでなく、自社プロダクトの価値をいかに高め届けるかというPdM・事業開発的な視点を持ちながら動けます。現場で得た知見がプロダクト改善に還元され、次の顧客にも活きる??そんな好循環の起点に立つことができます。
「担当者」にとどまらないキャリアパス
自身が経験した導入プロセスをAIで自動化するプロセスオーナーとしての役割も持ちます。将来的にはCS/TAM・PdM・BPRスペシャリストなど複数のキャリアパスに開かれています。

DeNAが展開する多角的な事業ポートフォリオには、活用の余地を残した膨大なデータが蓄積されています。
これらを既存の延長線上ではない「非連続な成長」へと繋げるためには、最新のAI技術やデータ活用手法を貪欲に取り込み、事業の現場へスピーディーに実装していく人材が不可欠です。
本ポジションでは、現在の専門スキル以上に、データとAIの可能性を信じ、自律的な学習を通じて事業に大きな変化をもたらしたいという強い意志を求めています。また、専門領域に閉じずに事業の為に周辺領域にも染み出し、泥臭くやり抜く力を重視します。
<具体的な業務内容>
※これまでの経験に合わせ、各事業のデータ分析関連組織にて選考が進む可能性があります。
詳細は、選考を通して期待役割などの説明をさせていただく予定です。
- 全社共通部門例：
・DeNA Account Service（共通ID）を基盤とした全社的なデータ利活用施策の推進
・データ活用の仕組み化と、AIを活用した分析基盤の構築推進
- 各事業部所属(ゲーム、スポーツ・スマートシティ、ヘルスケア、メディカル等)例：
※子会社に出向するケースもございます
・スポーツスマートシティ事業における、データ分析を通じた多角的な事業支援
・PHR（パーソナルヘルスレコード）データの利活用による、新規事業開発およびサービス改善・CRMの推進
・事業成長に向けたデータ分析、戦略策定/各種プロジェクトの推進
<本ポジションで得られる経験>
- AI技術をフル活用し事業にコミットする：
技術を学ぶだけでなく、それをいかに事業のオペレーションやプロダクトへ落とし込み、実利を生むかにこだわります。
- 事業の現場での実践：
全社共通部門を除き、本ポジションは各事業部の一員として現場に深く入り込みます。
データから得た示唆を事業責任者等と共に議論し、施策として完遂させます。
- 自律的なキャッチアップ：
必要な知識は業務を通じて能動的に習得する姿勢を重視します。
社内のナレッジを活用しながら、自らの専門領域を拡張していくことが可能です。

ゲームプラットフォームの更なる進化を図るべく、サーバーサイド開発におけるエンジニアリングのマネージャー（候補）を募集します。
月間のユーザー数が数百万人にも及ぶプラットフォームサービスを運営しユーザーにエンターテインメントの場を提供し続けることにチャレンジします。掲げるミッションは2つです。
・ユーザーにコンテンツを提供し続け、ブラウザで多様なゲームをプレイできる環境を作る
・ディベロッパーが魅力的なゲームを提供するための開発・運用支援を行う
大規模なプラットフォームをユーザーに提供するために、組織には自社開発の数多くのバックエンドサービスがあります。ユーザーにエンターテインメントの場所を提供し価値を届けるためには効率的なバックエンド運用と、中長期を見据えた機能改善が必要です。非効率な運用の再設計・効率化や、ブラウザやクライアント/OSの最新アップデートに素早く対応する技術力が求められます。
また、SDKの開発やAPIの開発にも注力しております。ディベロッパーはSDKを組み込むことでプラットフォーム機能（アカウントや決済など）の開発コストを減らすことができ、ゲームの本質的な機能開発に注力できます。
ユーザーとディベロッパーにゲームプラットフォームの場と価値を提供することでミッション達成を目指します。
◆主な仕事内容
・エンドユーザー向け機能のサーバーサイドシステムの設計・開発・運用
・ゲームディベロッパー向け SDK, Webアプリケーションの設計・開発・運用
・運用効率化のための再設計・開発
・安定性・拡張性の継続的な改善
・技術動向の把握・対策・設計
◆この仕事の魅力
自社プロダクトであり、事業オーナーをはじめとしたメンバーと非常にフラットに関われます。
仕事の仕方は人それぞれです。本プロダクトではエンジニア自身が裁量を持って仕事に取り組む事を推進しサポートします。
また、UX 向上のための機能改修・拡張や、運用効率化のための新技術導入など、自身の提案をしっかりプロダクトに反映できます。
本プロダクトを通してゲームプラットフォームならではの経験や成長の機会があります。
・月間のユーザー数が数百万に及ぶ大規模トラフィックを捌くための知見
・ゲームディベロッパー・エンドユーザーの双方に対して価値を提供していくための視点
・エンジニアリングの観点からプロジェクトを推進する経験
・認証認可・決済などプラットフォームに必要な機能開発の経験
ゲームプラットフォーム「Mobage」がサービスを開始してから培ってきた開発・運用の経験は多くの開発に活かすことができます。
◆働き方・チーム
当該部署においては現時点では出社必須の日は設けておらず、フルリモートに近い働き方をしています。
チームのカルチャーやこれまでの取り組み事例を紹介しています。
https://engineering.dena.com/team/mobage/
実際に当該部署で働くエンジニアリングマネージャーが日々の開発運用において重視していることややりがいについて語っています。
https://fullswing.dena.com/archives/8004
当該部署で働くメンバーがMobageサーバーサイドにおけるプロジェクトマネジメント、また働く環境について紹介しています。
https://engineering.dena.com/blog/2022/11/opf-serverg-pmblog/

【募集背景】
DeNAのAI活用を一手に引き受けるAI・データ戦略統括部では、エンターテインメントから社会課題解決まで、多岐にわたる領域でAIプロジェクトが進行しています。しかし、どれほど優れたアルゴリズムも、安定稼働し、継続的に改善される「システム」として実装されなければ、真の事業価値を生み出し続けることはできません。
【ミッション】
本ポジションのミッションは、データサイエンティストが構築した機械学習モデルを実サービスに組み込み、堅牢なシステムとして成立させることです。大規模・高負荷な機械学習システムから、機動力が求められる中小規模の施策まで、技術の力で「価値を最短で届ける」システム設計・開発、運用保守を担っていただきます。
【業務内容】
データサイエンティストやデータエンジニア、事業部のサーバーサイドエンジニアと密に連携し、機械学習システムのライフサイクル全体（設計・開発・運用・改善）をリードしていただきます。
・機械学習システムの要件定義・アーキテクチャ設計
-ビジネス要件に基づき、「リアルタイム性」「コスト」「精度」等のバランスを考慮した最適なシステム構成（API、バッチ、パイプライン等）を提案・設計。
・推論API・学習パイプラインの実装と運用
-GoやPythonを用いた推論APIサーバーの開発や、Vertex AI Pipelines等を活用した学習・推論ワークフローの構築。
・MLOpsの推進（自動化・モニタリング）
-CI/CDの構築、モデルの精度監視、再学習の自動化など、24時間365日安定して改善し続けられる環境の整備。
・チーム開発のリードとナレッジ共有
-コードレビューや技術選定の議論を通じたチーム全体の技術レベル向上。ジュニアメンバーの設計・実装サポート。
【利用サービス / 技術スタック】
Infrastructure: Google Cloud (Cloud Run, GKE, Vertex AI, Spanner, BigQuery)
Language: Python, Go
CI/CD & Tools: GitHub Actions, Terraform, Docker, Kubernetes
AI Tool: GitHub Copilot, Gemini CLI, Cursor, Claude Code (プロジェクトごとのガバナンスに準拠)
【ポジションの魅力】
・「機械学習×エンジニアリング」の専門性獲得: 機械学習の深い知識がスタート時点でなくても、データサイエンティストと二人三脚で開発を進める中で、最新のアルゴリズムやデータ特性を理解した高度なシステム設計能力を磨けます。
・多様なドメインでの実装経験: ゲーム、スポーツ、ヘルスケアなど、DeNAならではの幅広い事業領域のデータに触れ、それぞれのビジネス課題に直結した開発が可能です。
・モダンな開発環境とAI活用: Vertex AI等のマネージドサービスを積極的に活用するほか、AI Agentツールを用いた開発の自動化など、常に最新の生産性向上策を実践できる環境です。
・裁量の大きさと事業貢献: モデルを作って終わりではなく、いかに効率よく安定運用させるかというエンジニアリングの工夫が、直接的にユーザー体験や事業利益に貢献します。

【お任せする業務内容】
ご経験やご希望に応じて、以下のいずれか、もしくは複数の領域で主体的な役割、業務を担っていただくことを期待しています。またメインでおこなっていただく業務内容については面接時にお伝えさせていただきます。
■情報システム
・業務システムの導入支援
・SaaS等の社内導入（選定・検証）、運用方針の策定、管理
・SaaS等のシステムを利用した業務の改善、効率の向上
・社用アカウントの運用管理
■セキュリティ
・情報セキュリティマネジメントシステムの運用
・個人情報保護規程の運用
・BCP対応の中で、情報セキュリティに関連する部分の立案、運用
■ITサポート
・クライアントPC構築（キッティング・パーツ交換）
・IT機器のライフサイクルマネジメント（調達・運用・廃棄）
・ソフトウェアライセンス管理
・社内ヘルプデスク
■インフラ管理
・サーバ（物理・クラウド）の構築、運用、保守
・各拠点ネットワークの運用、保守
・社内ゲーム開発環境の整備
・社内インフラの方針決定、対応部署の管理監督、指揮■雇用形態
正社員
■試用期間
あり（6か月）
※試用期間中も同待遇
■諸手当
・通勤手当（実費支給）
・時間外勤務手当
・在宅勤務手当
・子ども手当（18歳未満の子1人につき月額5000円）
など
■勤務時間
＜フレックスタイム制＞
コアタイム：10：00～15：00（休憩時間12：30～13：30）
フレキシブルタイム（始業）：8：00～10：00
（終業）：15：00～19：45
※残業時間は会社平均15時間程度
■休日休暇
・年間休日125日
・完全週休2日制(土・日)・祝
・年末年始休暇、夏季休暇
・年次有給休暇
・慶弔休暇
・リフレッシュ休暇
・有休奨励日、有休計画付与日
■保険
健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
■福利厚生
・関東ITソフトウェア健康保険組合加入(付加給付、提携保養施設利用等)
・確定拠出年金制度(ディンプス版401k)
・産前産後・育児休業制度
・慶弔見舞金制度
・介護休業制度
・人間ドック受診制度
・社員持株会制度(奨励金あり)
・同好会支援制度
・EAP制度（産業医・保健師面談）
・忘年会/新年会補助
・Dimps Future Investment(人事考課とは別のユニークなインセンティブ制度)
■その他
・ガンバ大阪戦 VIP-Roomご招待や観戦チケット（ガンバ大阪のオフィシャルパートナー契約を締結しています）
・入社時に遠方より転居が必要な方は補助制度あり（礼金や保証金等:上限30万円,仲介手数料:上限7万円,引越費用:最大10万円 ※出発地により異なる）
※こちら（https://recruit.dimps.co.jp/workstyle）もご参照ください。

仕事内容
大規模言語モデル（LLM）を始めとした自然言語処理・機械学習の技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するAIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。
モデルの選定、プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、プロジェクトの全工程に関与していただきます。
LLMや関連サービスに関する最新のトレンドを把握し、必要に応じてその知識をチームや社内で共有していただきます。