【AIローカライズセンター】機械学習エンジニア（CV）・サイバーエージェントグループの求人情報

事業部概要
【サイバーエージェントAI事業本部とは】
サイバーエージェントの主力事業である「インターネット広告事業」の中で、AI・DX事業を展開しデジタルマーケティング分野のサービス開発を行う組織です。
全体の7割近くが技術職で構成され、広告取引の世界で培ったAI技術を強みに、様々な事業領域へ拡大を進めています。
【AIオペレーションテクノロジーとは】
サイバーエージェントの連結売上高の約半分を担うインターネット広告事業。
1998年の創業からサービスを提供しており、運用力やAI等の技術力を強みに顧客の広告効果最大化を追求し、インターネット広告のリーディングカンパニーとして市場を牽引しています。
この広告事業の効率化・自動化・武器作りをテクノロジーや生成AIで実現している開発組織が、AIオペレーションテクノロジーです。
インターネット広告事業本部は国内トップクラスの取扱高を誇り、他代理店とは比較にならないほどの対応メディア種別や、データ量を保有しています。
（312テーブル・10TB以上の規模のデータベース運用、デイリー10億件以上の広告データを取得するシステム開発など）
そんな広告代理部門と協働で、「売上を生み出す・大規模運用を可能にする」システム開発を社内外向けに行っています。
私たちはシステム開発を通じて、
??自動化によるスケール可能な広告運用
??配信先・内容の精度を高めることで広告の付加価値を創出
??分析・生成AIを利用した機能により迅速な意思決定をサポート
を実現することで国内トップクラスのインターネット広告取扱高を支えています。
▼リリースされたシステム例
AIによるクリエイティブ確認サポートシステム「極予測やりとりAI」
社員一人ひとりに専属AIアシスタントを提供「シーエーアシスタント」
24時間365日、入札・配信設定を自動最適化する広告配信運用AIエージェント「効果おまかせAI」を提供開始
プロダクト概要
「効果おまかせAI」は、Meta・Google・Yahoo! など主要広告媒体における入札・配信設定の自動最適化に特化したAIエージェントです。株式会社サイバーエージェントのインターネット広告事業本部が開発し、2026年4月に提供を開始しました。
配信データに基づくAIの継続学習によって広告配信状況を24時間365日監視・分析し、入札やキャンペーンの最適化、クリエイティブのステータス変更、ターゲティング設計などを自動で実施します。20年以上の広告運用ノウハウとAI研究組織「AI Lab」の研究開発力を組み合わせた独自アルゴリズムにより、従来は人手での対応が困難だったきめ細かな運用改善を実現しています。
先行導入企業（化粧品業界2社）では、導入前後比でCV数が56%向上・CPAが36%改善という成果が出ており、現在もMicrosoft広告・TikTok広告など対応媒体の拡大を進めています。
▼参考
24時間365日、入札・配信設定を自動最適化する広告配信運用AIエージェント「効果おまかせAI」を提供開始
業務内容
サイバーエージェントのインターネット広告事業を支えるAIエージェント開発をご担当いただきます。Pythonを用いたバックエンド開発、AIエージェント開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。
また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、
広告運用を支えるAIエージェントの新機能開発
既存機能・内部ロジックの改善
AIエージェントと社内基盤の接続
AIエージェント実行に必要なデータパイプラインの構築
AIエージェント実行ログを可視化するためのデータパイプラインの構築
といった幅広い領域で活躍できるフィールドがあります。
開発環境
言語：Python, TypeScript
FW : React, dbt
データ基盤：Snowflake
インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog
その他 : Claude Code
ポジションの魅力
◆拡張性を意識した基盤開発
媒体ごとに異なる仕様・制約に向き合いながら、抽象化・拡張性を考慮したシステム基盤を設計・開発できます。また、AIコードエージェントをフルに活用した開発が当たり前の環境で、生産性と技術探求を両立できます。さらに、多種多様な広告配信データを扱うため、データ量・計算コストを意識した設計・実装スキルが磨かれます。
◆成長市場のコアプロダクトを担う
広告運用自動化市場は急成長しており（国内運用型広告費：前年比112.5%・約2.9兆円）、本プロダクトは事業のコアに位置します。サイバーエージェント全体の広告運用ノウハウが集まる環境で、ビジネスインパクトの大きいシステムを開発できます。広告効果の最大化という明確なミッションがCVやCPAなどの指標に直結しており、自分の仕事の成果を実感しやすい環境です。
◆裁量広く、ビジネスインパクトを実感できる環境
少数精鋭のフラットなチームで意思決定が速く、自分の提案がプロダクトに反映されやすい環境です。担う領域が広いため、個人が及ぼせるビジネスインパクトが大きく、AIツール・プロセスへの新しいアプローチを積極的にトライできる文化があります。
求めるスキル・経験
【必須スキル】
Webアプリケーション・APIの開発経験 5年以上
Pythonの実務経験 2年以上
AWS / GCP などクラウドインフラを利用した経験
GitHub を使ったチーム開発経験
Docker を用いたアプリケーション開発経験
ユニットテストの実装・運用経験
要件が曖昧な状況でも自ら調査・整理して設計を進められること
【歓迎スキル】
Pythonの実務経験 5年以上
テックリードまたはチームリーダーとしての経験
Claude Code・Codex などのAIコードエージェントを業務利用し、開発フローの改善に取り組んだ経験
インターネット広告の基礎知識（媒体・入稿・レポート等）
CI / CD の構築・運用経験
求める人物像
抽象的なオーダーに対し、自らタスクを整理・定義して推進できる方
任せられた領域に責任感を持ち、設計判断から完成まで一貫してやりきれる方
疑問点・障害に直面したとき、適切に各所と連携しながら解決までたどり着ける課題解決能力の高い方
プロダクトの成長にコミットし、技術的負債の解消や仕組みの改善にも能動的に関われる方
参考URL
▼社員インタビュー記事
「日本一のインターネット広告」サイバーエージェントの売上柱を支える開発責任者の想い

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
メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。
新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。
具体的な業務例1. 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進
WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。
他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。
https://abema.tv/now-on-air/keirin-auto
その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。
https://www.winticket.jp/keirin/column/n4ugtMn1hWayiVERBqWQnC
具体的な業務例2. チェックイン施策のレバー決定支援
2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。
https://www.winticket.jp/keirin/column/tHMhLp78wN3epXm7Rp6gUE
チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。
具体的な業務例3.競輪選手の体力計算ロジックの構築
2024年にリリースされた「WINLIVE」は、WINTICKETが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。
https://www.winticket.jp/keirin/column/winlive
この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。
競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。
その他の業務について
キャンペーン施策やリテンション施策の効果検証と最適化
過去の不正利用ユーザーの行動パターンからリスク判定する機能の検討・開発
アンケートデータを用いたユーザー観点でのサービス改善
各種施策のA/Bテストの設計・実施
ダッシュボードやBIツール活用環境の改善検討
事業全体のデータ利活用成熟度向上のための取り組み
といった様々なプロジェクトがあり、データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えつつあります。
現在利用している主な環境、言語・ライブラリ、ツール
プログラミング言語: Python, R, SQL
インフラ: Google Cloud Platform (BigQuery、Vertex AIなど), Docker
開発支援ツール: GitHub, GitHub Copilot, VSCode, Cursor, ChatGPT Enterprise
BIツール: Tableau
チームの文化や体制、働く環境について
Data Science Center (DSC)、はメディア事業のデータ活用を促進する横軸組織で、40名程度のデータ職種のメンバーが所属しています。多くのメンバーがそれぞれの担当事業を持ち、事業のグロースをデータで推し進める役割を担っています。本ポジションでは、DSCに所属し、WINTICKETを担当するメンバーを募集しています。
WINTICKETの開発チームは70名程度で、そのうちエンジニアは40名程度になります。事業のグロースを推し進めるために高い主体性を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自身の職域を超えて開発に取り組んでいます。DSCからWINTICKETを担当するデータチームのメンバーも、開発チームの一員としてWINTICKETのカルチャーのもとで業務に取り組んでいます。
データチームの構成や雰囲気
WINTICKETのデータチームは現在8名で、5名のデータサイエンティスト、2名の機械学習エンジニア、1名のデータエンジニアが所属していて、メンバーの半数が3年目までの比較的若いチーム構成になっています。前述したように、横軸組織に所属しながらも、各メンバーが事業のグロースを推し進める主体性を持ち、WINTICKETの事業目標達成のためにコミットしています。
また、データチーム内でのレビューやDSCで行われている分析事例の共有会を通して、品質を高めると同時に他サービスでの知見を自身の担当事業に活かすような動きにもつながっています。
WINTICKETで働くデータチームのエンジニアの登壇資料
競輪選手の体力を視覚化するための物体認識とデータサイエンスの融合
https://cyberagent.connpass.com/event/319045/
新しい映像体験WINLIVE競輪選手の体力を可視化するテクノロジーとその裏側
https://cadc.cyberagent.co.jp/2024/sessions/winlive-sensing/
競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術：「選手体力の可視化」で直面した課題とは
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=31308
求めるスキル・経験など
必須スキル
数学・統計学・経済学・データサイエンスいずれかの深い専門性
Python、Rなどを用いたデータ分析の実務経験（3年以上）
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
機械学習アルゴリズムの理解と実装経験（例：回帰分析、分類、クラスタリング）
ビジネス部門との連携経験と、分析結果の報告・提案能力
歓迎スキル
クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）の実務経験
チームマネジメントやプロジェクトリーダーの経験
公営競技分野やスポーツ分野での実務経験
求められるマインド
高いオーナーシップと主体性を持ち、ビジネス課題の解決に取り組める方
新しい技術や手法、ドメイン知識に対して積極的にキャッチアップを行う姿勢を持つ方
「自身の職域へのこだわり」と「事業成果のための職域を超えた動き」が同居できる方
チームでの協働を重視し、他職種と円滑なコミュニケーションができる方

事業内容
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
クライアントの経営課題に正面から向き合い、顧客折衝・要件定義から分析実行・示唆出しまで、案件全体を牽引して成果に着地させることが本ポジションのミッションです。既存の分析モデルを最大限活用しながら、高度な実装が必要な場面ではデータサイエンティスト・リサーチサイエンティストと協働し、プロジェクトを前に進める推進力が求められます。
本ポジションの役割
価格エージェントのプロジェクト全体を推進するアナリティクスコンサルタントを募集します。 特にPhase 1・3を主戦場とし、クライアントと社内チームの橋渡し役として案件を成果に結びつけることに責任を持っていただきます。
PHASE 1｜要件定義・課題設計（主担当）
クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する
使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する
提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、営業アポイントに同席する
PHASE 2｜モデル開発（協働）
既存の価格・クーポン最適化モデルを活用し、案件に応じた分析を実行する
高度なアルゴリズム開発・チューニングはスペシャリストと役割分担しながら推進する
PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）
シミュレーション結果・A/Bテスト設計をスペシャリストと連携しながら推進する
検証結果をクライアントにわかりやすくレポーティングし、示唆・ネクストアクションを提示する
クライアントとのコミュニケーションを主導し、モデル改善サイクルを回す
PHASE 4｜プロダクト化・横展開（協働）
案件を通じて得た知見・ベストプラクティスを社内に蓄積・横展開する
新たなクライアント課題の発掘や提案に向けた営業支援にも積極的に関わる
プロジェクトの進め方：
1案件あたり1～2名がアサインされ、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。コンサルタントがプロジェクト全体の進行とクライアントコミュニケーションを主導し、技術的な深化はスペシャリストが担う役割分担です。
本ポジションの魅力
?? クライアントの経営に直結する意思決定を主導
大手アパレル・ドラッグストア・ファストフードなど多様な業界のクライアントに対し、価格戦略という経営の根幹に関わる課題解決を自ら推進できます。数字で見える成果（クーポン原資最大70%削減等）にPMとして携われます。
?? 最先端の「AI × 経済学」技術をビジネスに活かす
因果推論・機械学習の最先端成果をプロダクトとして活用し、クライアントに届けることができます。技術の中身を理解しながら、ビジネス価値に翻訳する力が磨かれます。
?? トップクラスの研究者・スペシャリストとの協働
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣とのR&D定例MTGに参加する機会もあります。スペシャリストとの協働を通じて、分析の深い知識も継続的に吸収できる環境です。
?? プロジェクトを自分ごととして動かす経験
要件定義からクライアントへの最終報告まで、一気通貫で案件に責任を持てるポジションです。「分析して渡すだけ」でなく、成果着地まで関わり切ることで、PM・コンサルタントとしての地力が鍛えられます。
必須スキル
Pythonによるデータ分析の実務経験（目安：2年以上）
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
事業・ビジネスの背景を理解した上で、分析設計・提案ができること
クライアントや社内関係者と円滑にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを推進できること
歓迎スキル
統計学・因果推論・機械学習に関する基礎的な知識
A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験
クライアント折衝・分析結果のプレゼンテーション経験
データ分析プロジェクトのPM・リード経験
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
クライアントの課題を自分ごととして捉え、成果着地まで責任を持って推進できる方
分析・技術の知見を持ちながら、それをビジネス価値に翻訳してクライアントに届けられる方
スペシャリスト・エンジニア・ビジネスメンバーなど多様な職種と連携しながら、プロジェクトを前に進められる方
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
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。

【所属部署と職種】
viviONの開発部は、パーパスである「ユーザーとクリエイターが楽しみながら生きていける社会にする」の達成に向け、事業成長を技術面から強力に推進しています。その中で、開発者体験（DevEx）と信頼性エンジニアリング（SRE）の向上を担うのがSREチームです。
【SREエンジニア】 は、エンタメ業界でも屈指のトラフィックを誇る当社のサービス群において、「信頼性を担保し、イノベーションを加速する」ことをミッションとするポジションです。現在8名体制のチームは、何よりも「HRT（謙虚・尊敬・信頼）」の精神を大切にしており、フラットでオープンな環境が特徴です。単なるインフラ運用に留まらず、開発チームへのエンベデッドや新技術の導入提案を通じて、サービスの信頼性向上と開発速度の最大化を両立させることが期待されます。

【採用背景】
現在、SREチームでは事業のグローバル展開を見据えたセキュリティ強化や、シングルアカウントからマルチアカウント構成への移行プロジェクトなど、高度な技術課題に取り組んでいます。これらの変革を完遂し、さらに先の「ラストワンマイル」を埋めるためには、既存のメンバーだけでは手が足りない状況です。大規模なトラフィックへの対応に加え、最新の技術トレンドを取り入れたアーキテクチャ刷新や自動化を推進できる新たな仲間を迎え、組織全体の技術力を底上げするための増員募集となります。

【業務内容】
メトリクス、ログ、トレーシングの統合監視基盤構築による可観測性の向上
トイル削減のための運用自動化およびセルフヒーリング機能の実装
大規模トラフィックに対応したパフォーマンス最適化とレイテンシ改善
SLIおよびSLOの設定支援とエラーバジェット管理の定着化
マルチアカウント構成への移行推進およびセキュリティ・コンプライアンス対応
Github CopilotやGeminiなどの生成AIツールを活用した開発効率化の推進
TerraformやCDKを用いたIaCの推進とGitOpsフローの構築

【このポジションの魅力】
大規模トラフィックを支える技術的挑戦： エンタメ業界特有のスパイクアクセスに対する弾性設計や負荷調整など、市場価値の高い稀有な経験を積むことができます。
高い技術裁量と「まずやってみる」文化： AI活用やNewSQLの導入など、チームが必要だと判断した技術は積極的に採用される環境で、技術選定から導入までをリードできます。
エンドユーザーへの貢献実感： 自身が支えるプラットフォームが多くのユーザーやクリエイターに利用され、その反応をダイレクトに感じられるため、技術が事業貢献に繋がっていることを強く実感できます。

■NW/Serverエンジニアとしてこれまで培ってきた業界知識や技術スキル、ご経験に合わせ、弊社の様々な業界、フェイズの案件にアサインして頂きます。

～プロジェクト例～
保険会社向けインフラ基盤再構築（Linux、VMware、OpenStack）
金融系ネットワークインフラ基盤の設計・構築（Catalyt、Cisco、Juniper、BIG-IP）
流通系システムリプレースに伴うサーバー構築（AWS、WindowsServer）
通信キャリア向けネットワークセキュリティ構築（Firewall、FortiGate）
官公庁向けサーバのリプレースサポート、運用設計（Windows、Cisco）
証券系インフラ基盤設計（Linux、AWS）

＜プロジェクト参画までの流れ＞
①各営業が参画するプロジェクト候補を獲得
②営業マネージャー指揮のもと、案件選抜会議を実施
　※案件を持ち寄り、エンジニアが一番自分のキャリアに近づけて、
　会社が定める条件に近いプロジェクトはどれかを選抜する
③エンジニアと営業が面談
※今までの経歴や今後の方向性を確認する
④お客様やプロジェクトメンバーと顔合わせを実施し、参画するプロジェクトが決定

配属組織

私たち事業支援部では約60名のスタッフが働いています。
基盤開発、インフラ、アライアンス、WEB、マーケと大きく分けて5つのセクションで
構成されており、開発がより良いものになるため日々尽力しています。

事業支援部のミッションは「各プロジェクト・部門が担当業務での価値創出に集中できるよう、様々なサービス提供やサポートを通じて、業務を支援すること」です。
その中でも基盤チームでは、タイトル制作現場からバックオフィスまで多くの方々の業務を支援するシステム開発・運営を行っています。
様々な職種のスタッフが存分に活躍できる環境を整え、会社ミッションである「世界中にAimingのファンを」を実現していく仲間を募集します。

募集背景

私たちは現在、社内向けに多種多様なシステムを開発・提供しています。現場からの信頼と期待の高まりにより、既存システムの改修や機能追加の要望が殺到しており、現在の少数精鋭チームでは応えきれないほどの需要があります。

これまで私たちは、発生した需要に都度応える形で開発を行ってきましたが、今まさにそのスタイルを大きく変えようとしています。 中長期的には「プラットフォームエンジニアリングチーム」として組織を再定義し、開発者体験（DX）や組織全体の生産性を底上げする存在へと生まれ変わるためのロードマップを引き直しました。

さらに今後も新規開発プロジェクトが複数始動する見込みです。 組織拡大に伴う変革期を共に楽しみ、技術で事業を牽引してくれる新たな仲間を募集します。

ポジションの魅力

・ID管理やデプロイフローを整備し、開発者が迷わず、安全かつ高速に価値提供できる基盤を構築します。組織全体の開発生産性を支えているという、プラットフォームエンジニアとしての大きな手応えを得られる環境です。

・「開発者体験が良い会社」というブランドを内側から作り上げる仕事です。開発者の不便を取り除き、本来注力すべきタイトル開発に集中できる環境を作ることで、組織全体の開発スピードと品質の底上げを肌で感じることができます。

・社内システムを単なるインフラではなくプロダクトと位置付けています。社内ユーザーの声を聴き、自らロードマップを引いて改善サイクルを回す。このプロセスを通じて、事業の非連続な成長を技術面から支える「縁の下の力持ち」以上の役割を担い、エンジニアリングと事業貢献の両視点を培うことができます。

提供中のシステム

・認証・課金システム
・CI/CDパイプライン
・KPI分析基盤
・売上管理ツール
・360度評価用ツール
・ゲームタイトルに関わるツール

具体的な仕事内容

・Webアプリケーションの設計・開発・運用
・社内開発者向けSDKの設計・開発・運用
・提供中のシステムに対するサポート対応
・業務プロセス改善
・ドキュメンテーション

開発環境

・OS: Mac, Windows, Linux
・言語: Ruby, C#, C++, JavaScript, Java, Swift
・DB: MySQL, TiDB
・環境: GCP (GKE, Cloud Run含む), AWS
・およびフレームワーク: Ruby on Rails, Unity, kubernetes
・その他: GitHub, Copilot, Docker Desktop