【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

募集背景
DeNAのデータ・AI活用を一手に引き受けるAI・データ戦略統括部では、ゲーム・スポーツ・ヘルスケア・ライブストリーミングなど多岐にわたる事業領域で、データを起点とした意思決定とサービス改善が並行で進行しています。
これらの事業活動を下支えするのが、データ基盤部です。事業横断の組織として、各事業に最適化されたデータパイプライン・データウェアハウス・データプロダクトを設計・提供し、ビジネスサイド・データサイエンティスト・MLエンジニアが価値創出に集中できる環境を構築しています。
事業の拡大と多様化に伴い、データ基盤への要求も急速に高度化・複雑化しています。本ポジションでは、特定の事業ドメインに固定されない、柔軟に案件をリードできるデータエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、あらゆる事業でスケールするデータ基盤における案件の牽引者として技術選定からリリース・運用まで一気通貫でリードすることです。
「データを使う」ことではなく「データを使えるようにし続ける」ことを担う立場として、複数の事業ドメインの異なる要件・制約・スピード感を読み解きながら、再利用可能で属人性の低いデータ基盤を設計・実装・運用していただきます。特定の事業ドメインや技術スタックに閉じず、組織・案件の状況に応じて柔軟に担当領域を横断していく動き方を前提とします。
業務内容
データサイエンティスト、MLエンジニア、各事業部のソフトウェアエンジニア、アナリストと密に連携し、データ基盤のライフサイクル全体をリードしていただきます。
データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ
事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計
前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定
データパイプライン・データ基盤の実装と運用
BigQueryを中心としたデータウェアハウス／データレイクの設計・実装
バッチ／ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション
dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善
SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進
データマネジメント・非機能要件の推進
データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装
標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ
案件リードとステークホルダー折衝
担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成
事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出
チーム・組織への貢献
コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート
チーム～部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング
利用サービス / 技術スタック
Cloud : Google Cloud（BigQuery, Cloud Composer, Pub/Sub, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Batch など）
Data : dbt, Dataform, Apache Airflow, Spark
BI : Looker, LookML
Language : Python, SQL
CI/CD & Tools : GitHub Actions, Terraform, Docker
AI Tool : GitHub Copilot, Gemini, Cursor, Claude Code, Devin（事業・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
事業横断で得られる経験の幅: ゲーム・スポーツ・ヘルスケアなど、ビジネスモデルもデータ特性も大きく異なる複数のドメインに関わることができ、特定ドメインに閉じない普遍的なデータエンジニアリング力を磨けます。
0→1から運用・改善までを一気通貫で: 既存基盤の改善だけでなく、新規データ基盤の立ち上げや前例のない要件への挑戦など多岐にわたるなど、案件の中心人物としての機会・裁量と影響範囲が大きいポジションです。
モダンな開発環境とAI活用: マネージドサービスを積極活用し、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。
専門家と協働するナレッジ密度: 社内のデータサイエンティスト・MLエンジニア・アナリストと議論し、データの利活用文脈を理解した上で基盤を設計する経験が積めます。

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。

【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。

AIローカライズセンター設立背景
世界から注目を集める漫画やアニメをはじめとした日本コンテンツの海外展開においては、翻訳のプロジェクトチームによる徹底的なキャラクターや文脈の理解、原作の一貫性を担保するためのルール制定、写植作業者（レタラー）による文字入れや作画修正、ネイティブによる翻訳チェックといった膨大な翻訳工程が必要であるとともに、原作者の意図や原作の世界観を損なわずに、展開先であるその国の文化や特性も考慮してローカライズしていくことが重要です。
さらに、各国の文章読み順への最適化や縦読みフォーマットへの変更および、最適なオンラインプラットフォームでの販売方法の検討など、販売チャネルの多様化に伴う関係各所との権利調整やプロモーション企画など、海外特有のデジタルマーケティング戦略の策定と実行が必要となってきます。
そこで当社AI事業本部は、これまで培ってきたAI研究・開発力とデジタルマーケティング力の強みを活かすべく、AIを活用し漫画などの海外展開に向けたローカライズを支援する専門組織「AIローカライズセンター」を、2024年6月に設立いたしました。
サイバーエージェントが取り組む理由
当社は「広告効果の最大化」を戦略として掲げており、2016年にAI研究開発組織「AI Lab」を設立するなどAI研究と社会実装に必要な開発力を高め、強みとするデジタルマーケティング力を磨いてまいりました。
また、大学との産学連携を積極的に推進し、AIで広告効果を最大化する「極予測シリーズ」を提供するなど、AIを活用することでクリエイターがより広告効果の高いクリエイティブ制作を行えるような業務支援にも向き合ってまいりました。
2023年11月には広告クリエイティブ表現に特化した独自日本語OCR（光学文字認識）モデルを開発するなど、複雑化するクリエイティブ内の文字フォントやレイアウトに対し高精度な文字認識を実現しています。さらに近年は日本語LLMの開発にも取り組み、2023年5月にはCyberAgentLLMを商用利用可能なオープンソースとしてリリース。2024年7月にはバージョン3※も一般公開するなど自然言語処理技術発展への貢献に努めています。
※ NIKKEI Digital Governanceと米Weights & Biases による共同調査（2024）によってChatGPTやClaude、Geminiに次ぐ性能と認定され、日本語LLM比較において、 日本国内で最高水準のモデルとして評価されています。
<参考>
効果を出すAI - サイバーエージェントのAI研究とビジネス実装力
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=25475
効果を出す「AIの共同研究」東京工業大学 奥村・高村研究室と創る自然言語処理の未来
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=25604
AI Lab 「CVPR2024」にて4本の主著論文採択
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=30072
産学連携先一覧
https://research.cyberagent.ai/academic-relations/
事業内容
・日本エンタメ作品のローカライズ化におけるデジタルマーケティングの戦略策定および実行支援
・原作者はもちろん、作品に携わる翻訳者や写植者、編集者など全てのクリエイターの作業をサポートするAI技術の研究・開発
・当社がこれまで取り組んできた高度な自然言語処理技術を応用した、配信国や地域の文化や特性を考慮した表現方法および多言語対応や文脈理解などへの研究 等
これらのAI技術の研究・開発に一緒に挑戦していただける方を募集しています。
業務内容
漫画のローカライズ性能を評価・改善するアルゴリズムの開発に取り組みます。
CVの専門性を活かしていただきながら、セリフ等のテキスト情報と組み合わせた高度な技術課題に挑戦していただきます。
<例>
・ページ内のコマ、テキスト、フキダシ、オノマトペ、物体などの検出
・オノマトペの文字認識
・文字の除去と除去領域の生成
・ページ内のオブジェクトの関係のグラフ化（SGG) 等
募集要項
【必須スキル】
・機械学習、画像処理についての専門知識と実務経験
・Pythonを使用したデータの分析変換、モデルの実装の能力と実務経験
・PyTorchやTensorFlowなどの機械学習フレームワークの実務経験
・LLMに関する専門知識
【歓迎スキル】
・CVに関する国内外での論文投稿、発表、登壇実績
・AI関連のCV以外の分野の専門知識、特にNLP領域の経験
・物体検出、セグメンテーション、深度推定など、特定タスクの高度な専門知識・経験
・画像処理や幾何学処理に関連するアルゴリズムの最適化の経験
・GPUに最適化されたプログラミングの開発経験
【マッチする人物像】
・漫画が好きな方
・日本の漫画を海外に発信することに関心がある方
・漫画というマルチモーダルなコンテキストの自然言語処理に興味がある方
ポジションの魅力
◆最先端の技術/研究を活用した開発経験
日本有数のAI研究組織 「AI Lab」に所属する、機械学習 / 強化学習 / 画像処理 / 自然言語処理 / LLM など幅広い研究分野のトップランナーとともにプロジェクトに参画することも多く、最先端の技術を応用して事業成果を生み出す経験が得られます。
<参考>
研究開発組織「AI Lab」
https://research.cyberagent.ai/
サイバーエージェントのAI活用紹介「AI / Data Technology Map」
https://www.cyberagent.co.jp/techinfo/info/detail/id=26111
◆マルチモーダルなAIプロダクトの自社開発
当事業は自社プロダクトのため、「ユーザーに届けたい本質的な価値」を軸に
最適解をチームで探求しながら大きな裁量をもって開発に挑めます。
創業以来インターネット広告を生業としてきた弊社の大規模なデータや、画像 / テキストなどマルチモーダルなデータを扱いながらプロダクトへ応用する技術を磨けます。
◆社内屈指の技術組織、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AI事業本部に属しています。
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積極投資しております。技術が好きなエンジニアが多く、新しい技術へのチャレンジも活発なため、技術を磨きながら理想のキャリアを描いていきやすい環境です。
▽「NVIDIA DGX H100」を国内初導入
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28484

演出制御プログラマーとして、パチスロ機の演出制御に係る業務全般に関わっていただきます。
当社の人気コンテンツを利用したパチスロ機開発の仕様検討から販促対応まで担当していただきます。
※開発スキルや本人の意向を考慮し、演出制御プログラマーに限定せず映像制御プログラマーを担い、サブ制御全般のスキル習得も可能です。

・演出プログラム作成及び検査
・出玉、演出シミュレータ作成
・見本機ROM作成
・開発用ツール作成
・その他関連する各種仕様書作成

仕事内容
【概要】
当社にて開発しているタイトルの企画、設計、開発、運用をお任せ致します。
仕様書に基づき細分化された開発業務ではなく、ディレクターやプロジェクトマネージャーと共に、企画段階から携わり、ひとつのゲームを開発、運用します。
【詳細内容】
・Unity／C#使用した、ゲーム機能全般の開発
・基礎となるUI/UXシステムの設計、実装
・マルチプラットフォームを考慮したシステムの実装
・Unityエディタ拡張による、開発支援ツール／デバッグツールなどの開発
・画面UI実装および2D表示制御などアウトゲーム開発業務全般
・リアルタイム通信を活用したゲーム内機能の開発
・データ同期処理、通信処理などの実装、およびバックエンドAPIとの連携実装
・データ同期処理やユーザビリティを考慮した改善提案
主な使用言語/環境
・C#、Unity、他
・Git、Jenkins、JIRA、他
・VisualStudio
・会社の承認を得たお好きなツール