求人ID: 37322
353万円~1500万円
当社のゲーム開発における技術的に難易度の高い案件に携わるシニアエンジニアのチームに参画し、新たな価値提供をしていただけるエンジニアを募集しています。
対応範囲は多岐にわたりますが、主にはゲームクライアントおよびクライアント基盤(ツール・ライブラリ等)の開発をご担当いただきます。
プロトタイプ開発のような小規模のチームでは、担当範囲にこだわらずに複数の役割を担い、開発のイテレーションを高速で回すことが求められます。
一方で大規模開発においては、生産性やパフォーマンス、リリース後の運用を見据えた継続的な機能追加や拡張性を考慮した設計・実装を行うことが求めれます。
このような、プロジェクトの規模やフェーズごとに適した開発を、周囲をリードして進めることができるエンジニアを募集しております。
以下、当社のゲームクライアントエンジニアが対応してきた事例です。同種の案件に携わっていただく想定です。
【担当業務詳細】
・ゲーム設計・実装
・ゲームコアシステム設計・実装
・UIシステム設計・実装
・ゲームライブラリやフレームワークの設計・実装
・キャラクタ制御(PC・NPC・AI)
・イベントロジック設計・実装
・マルチプレイシステムの設計・実装
・ゲームシステムにおけるリソース管理
・パフォーマンス・チューニング
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。
【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。
データ統括部では、Kaggle Masterを中心とした多くのトップデータサイエンティスト(DS)や、データエンジニア、MLエンジニアを多数抱えており、AI業界でも大きな知名度を持っています。
開発チームの専門性を十分に活かして、大きな事業価値を生み出すためには、AI利活用の発見、課題ドリブンでの戦略立案、AI案件の特性を理解したプロジェクトリードが行える人材が重要になり、データ活用推進グループにて、次の業務をお任せします。
<業務内容>
クライアントや社内の他事業本部からの相談、依頼に対し、AI利活用の発見やAI案件のプロジェクトリードを実施します。
- クライアント、社内各事業における課題発掘
- 課題に対する技術のアジャスト、期待値調整
- 提案/契約/POC/サービス実装までのプロジェクトマネジメント
- QCD管理
- データ統括部エンジニアやその他の関連部署の人材との橋渡し
- 各ステークホルダーとの折衝、マネジメント 等
<当該業務を通じて得られるもの>
‐ 今後ますます増えて行くであろう、AI活用プロジェクトを最前線で経験出来る
‐ 新たな収益の柱を生み出す経験・事業マネジメントスキル全般
- 様々な業界・業種、特に大手上場企業との対話を通じて得られる人脈・ネットワーク
ライトフライヤースタジオのサーバサイドエンジニアとして、新規開発タイトルあるいは運営中タイトル開発及び運用でご活躍頂きます。
また、マネージャー候補として、メンバーマネジメントやプロジェクト管理もお任せします。
・主にiOS / Android向けネイティブゲームにおける、サーバーバックエンドの開発 / 運用
・インフラやDevOpsの設計 / 構築
・ゲームサーバ(リアルタイム通信)の開発
・メンバーのタスク・進捗管理、コーチング、評価、部署間調整
・ヒットが出ても出なくてもめげずに挑戦し続けられる方
・面白いゲームを作りプレイヤーに届けるため真摯に努力できる方
・チームワークを重視し、他メンバーを活かす働き方ができる方
・マネージャーとして、メンバーを活かす働き方ができる方
・他部門とも、積極的にコミュニケーションを取り、自ら調整できる方
部署概要
AI事業本部
組織全体の7割以上が技術職で構成されているサービス開発組織です。
主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。
#特徴
・内部にAI研究組織「AI Lab」やデータサイエンティストの横断組織「DataScienceCenter」などの専門組織を設置
・部署の垣根を問わず、ビジネス・開発・研究がシームレスに連携しより良い事業づくりに挑戦
・技術選定/ツール/プロセスなどは各プロダクトごとで大きな裁量を持って決定、推進
・技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備にも注力
極予測TDとは
極予測TDは、AIを活用した広告テキストの効果を予測・自動生成するツールであり、広告事業の未来を切り拓くべく、最先端のAI技術を駆使したプロダクト開発を進めています。
常に変化する検索連動型広告の運用に対応し、広告効果の自動最適化を実現するため、「自動検知から即時生成、そして配信まで」を一貫して行う「トリガー運用」という機構を開発・導入し、より高精度な広告運用を可能としております。
今後は、Googleなど主要媒体が注力するサービスにも積極的に対応し、テキストにとどまらず多様なクリエイティブを幅広く展開していきます
またAI技術の研究開発組織である「AI Lab」と連携することで、予測精度の向上や新しいクリエイティブ価値の創出を目指しています。私たちは、AIの力で広告のあり方そのものを変革していく、刺激的な開発に取り組んでいます。
<参考>
AI Lab、情報検索・推薦システム分野のトップカンファレンス「SIGIR 2024」にて論文採択
AI Lab、自然言語処理分野のトップカンファレンス「ACL 2025」にて5本の論文採択
ミッション
インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。
広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。
業務内容
検索連動型広告において、LLMなどの機械学習技術を活用し、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。
クリエイティブがもたらす広告効果の探求
より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求
質の高いクリエイティブの自動生成の探求
多種多様なデータの戦略的な活用と実践
ポジションの魅力
当ポジションでは、裁量を持って自ら課題を見つけ、提案・実行できる環境があります。
業界No.1のデータ量を誇る大規模データを扱いながら、モデル開発からサービス実装まで一気通貫で関わることができます。
勉強会や学会参加のサポートもあり、社外への発信やOSS活動などを通じて技術者としてのキャリアをさらに広げることができます。
希望に応じてバックエンドやインフラ領域など、ML以外の技術領域へ挑戦するチャンスも用意されています。
求めるスキル・経験
【必須スキル】
Pythonなどのプログラミング言語を用いた開発経験5年以上
AWS、GCPなどのパブリッククラウド環境での開発・運用経験
機械学習を活用したサービスの開発の実務経験
データパイプラインの構築と維持管理
3人以上のチーム開発の実務経験
受け身でなく、自ら課題発見・分析・提案ができること
【歓迎スキル】
広告のドメイン知識
機械学習、深層学習の利用・構築経験
自然言語処理含む機械学習の分野において修士または博士の学位
自然言語処理以外の機械学習分野においての専門知識
【求める人物像】
チャレンジ精神が旺盛でtrial and errorの連続を楽しめる人
前提知識が異なるメンバーとも積極的に議論ができる人
部分的な情報や認知バイアスに流されず、プロダクトの状況と全体像を客観的に捉え、合理的判断ができる人
当社の想定しているQAE(Quality Assurance Engineer)とは、開発の進捗には直接寄与はしないものの、成果物の品質保証とその他開発作業を停滞させないための施策をエンジニアの立場から行う人を指します。
同社のQAE体制を確立させていくスターティングメンバーとなる方を募集します。
【仕事内容】
・機能実装者と共に、テストコードの作成と、定期的なテスト実施
・テスト後の不具合の把握、原因調査と修正相談、バグチケットの管理
・CI環境の構築、メンテナンス
・デイリービルド環境の構築と、ビルドエラーアナウンス、エラーの早期解決
・パフォーマンスの定期計測と状況の共有、アラート時の対応相談
・メモリ使用状況の定期計測と状況の共有、アラート時の対応相談
・ロード時間の定期計測と状況の共有、アラート時の対応相談
・コードの品質を保つための施策(コードレビュー、静的解析、コード複雑度解析など)
・開発環境トラブルの調査、対応
・成果物提出フローの確立と提出作業