NEW（7/20~）【ゲーム・エンターテイメント事業部】Unityエンジニア（共通基盤開発）・サイバーエージェントグループの求人情報

仕事内容
CyberZでは、海外を含むグローバルマーケティング領域に対応する「グローバルアカウントプランナー」を募集しています。
国内外における広告・マーケティング戦略の構築から実行、またイベントやMD（マーチャンダイジング）に至るまで多様なソリューションの提供を推進するポジションです。
グローバルビジネス視点を有しながら、国内外クライアントとのハブ役を担っていただくプロフェッショナル職（メンバークラス）の採用です。
【具体的な業務内容】
▼業務内容
・国内大手企業向け広告戦略の企画立案・提案
・統合マーケティング施策（デジタル～オフラインまでの統合コミュニケーション設計）のプロデュース
・イベント、メディア開発、MD施策などを含むアクティベーションプランの設計・運用
・グローバルブランド対応におけるプロジェクトマネジメント、アカウントマネジメント業務
・社内外ステークホルダーとの円滑な折衝／調整（国内外チームとの連携含む）
・マーケティング分析（メディア、KPI、ROIなど）を通じた改善提案
▼想定クライアント例
・ゲームアプリ
・電子書籍アプリ
・玩具メーカー
・ショートドラマ／ライブ配信アプリ
・アニメ、映画、ドラマ、舞台など制作会社
▼取り扱いメディア例
・Google / Yahoo! / Meta (Facebook/Instagram) / X (旧Twitter)
・IGN/Snap/Reddit/Twitchなど各ADNW
・TikTok / YouTube / DSPなど全般
・オフライン広告（雑誌、イベント、交通広告など）

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
現場の課題に深く入り込みながら、技術的な方法論を体系化し、より多くの企業に価値を届けられるスケーラブルなプロダクトへと成長させることが本ポジションのミッションです。要件定義からモデル開発・検証・改善までを一気通貫で担い、その繰り返しの中で分析手法やアルゴリズムそのものを深化させ、プロダクトとしての完成度を高めていただきます。
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。受注後のプロジェクト全フェーズに関与し、以下の業務を横断的に担当します。
PHASE 1｜要件定義・課題設計
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こともある
PHASE 2｜モデル開発
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
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
検証結果をクライアントにレポーティングし、モデル改善サイクルを回す
PHASE 4｜プロダクト化・横展開
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：
ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。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、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。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。
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・慶応義塾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。
?? プロダクト化を通じた技術的成長
目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。
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：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
歓迎スキル
統計学・因果推論・機械学習に関する体系的な知識（Uplift Modeling、CATE推定等の経験があれば尚可）
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
クライアント折衝・分析結果のプレゼンテーション経験
求める人物像
現場での実践を通じて技術的な方法論を深化させ、プロダクトとしての完成度を高める志向をお持ちの方
クライアントの要望・要件を踏まえ、社内外のメンバーと円滑に連携しながら最適な解決策を提案できる方
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。

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
WINTICKETの機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。
機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像（競輪など）に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。
WINTICKETにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、（１）データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見（２）課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成（３）アイディアを実現するアルゴリズムの開発（４）実サービスへの適用（５）効果検証（６）運用までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。
本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。
過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。
競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発
本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発
ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発
チームの文化や体制、働く環境について
チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、データエンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。
求めるスキル・経験など
必須スキル
機械学習技術を用いたサービスの開発に携わった3年以上の経験
情報推薦・情報検索・自然言語処理・画像解析など機械学習技術が必要とされる分野のいずれかにおいてソフトウェアの要求分析・設計・実装・運用・改善を行える
1つ以上のプログラミング言語を深く理解している
歓迎スキル
機械学習領域の経験に限らず、Webアプリケーションの開発経験がある
Dockerなどコンテナ技術を利用したサーバ開発経験がある
保守性の高いコーディングができる
AWS / GCPでの開発経験
動画像、音声などに対するリアルタイム処理経験
求められるマインド
関連部署と協力をし、課題解決に向けて主体的に実行できる
技術の習得やベストプラクティスの実施に留まらず、ユーザに価値を届けることまでを実践できる
課題解決につながるコミュニケーションを実践できる

・コンシューマー、スマートフォンのゲーム、アプリ開発
・VRコンテンツを含むデジタルコンテンツの研究開発
・開発に必要なツールやプラグイン（アーティストが使用するもの等も含め）の開発
・新しいグラフィックス表現、ゲームやツール、キャラクターに関連したAIの研究開発

・ゲームフレームワークおよび内製エンジンの設計・実装
・シリーズ共通フレームワークの設計・実装
・ゲーム用アセット作成ツールの設計・実装
・上記に関する研究開発

【職務内容】
エンジニアとして、プロダクトの開発を担当します。
プロダクト開発では、個々の得意分野や挑戦したい領域に応じてフロントエンドからバックエンドまでフルスタックにアプリケーションの実装・設計に関わります。
また、エンジニアだけではなく、デザイナー、プロダクトマネージャーなど職種を越えて協力しながら、サービスの改善や開発に取り組みます。

【具体的な業務】
・既存・新規事業の企画、開発、運用全般
・App Store、Google Playなどで提供しているモバイルゲームの企画、開発、運用全般
・Webサービスの企画、開発、運用 など
効率的に開発を進めるために、当社ではプロジェクトごとにプランナーやWebデザイナーを含む少数チームを編成し、コードレビュー、テストファーストなど、アジャイル開発のさまざまな手法を取り入れています。
また、若手の裁量も高く1~2年目の若手でも積極的に手をあげれば、責任ある仕事に関わることも可能です。
実際に1年目から新規事業でチームの中心として活躍するメンバーや、2年目からテックリードやスクラムマスターとしてチームを引っ張るメンバーが複数います。

【活躍するエンジニアの共通点 / こんな方にオススメ】
技術に触れることが好き
・プログラミングが大好き
・日々新しい技術をインプットしていくことが好き
・幅広く技術に触れていくことが好き
　・フロント/バックエンド関わらず広く学んでいきたい
　・フルスタックエンジニアを目指している
・勉強会等で情報を共有するのが好き
・技術を極め、技術力でチームを牽引していきたいと考えている
・技術力のあるエンジニアに囲まれたい
　・競技プログラミングやっている人、アプリを普段から作ってる人に囲まれたい。技術的議論をしたい
・ずっとプレイヤーでいたいと考えている

チームワークが好き
・エンジニアの組織づくりに積極的
・チームで目標に向かって成果を出すのが好き

ものづくりが好き
・エンジニア以外の職種とも連携しプロダクトを作るのが好き
・プロダクトの企画から携わり、プロダクトを成長させたいと考えている
・自分が作ったサービスで人の役に立ちたいと考えている
・人を楽しませるコンテンツを作りたい
　・ゲームも好きだが、こだわりはない
　・新しい価値体験を与えられるのであればなんでも

【入社後の研修】
・配属前（2025年実績）
　・約2週間、ビジネスマナー等の基礎的な研修や、会社やサービスについて理解を深める新人研修を行います。
　・その後、1ヶ月〜2ヶ月程度で開発研修を実施します。
・配属後（2025年実績）
　・新人研修後、それぞれのサービスに配属され、実際にサービスの開発に携わっていただきます。
　・メンター制度や1on1の実施などの仕組みを整えているため、先輩社員や上長から手厚いフォローを受けることができ、安心して働くことができます。
　・新卒1、2年目の社員を対象にした新卒同期勉強会を月に2度開催しており、同期同士で切磋琢磨できる環境が整っています。

【支給マシン】
MacBook Pro

【参考記事】
以下、業務内容やカルチャーがわかる記事です。

・5分ちょっとでわかるモバファク 〜2025年6月版〜
　https://corpcomn.mobilefactory.jp/archives/8194/
・モバファクのエンジニアに業務内容と失敗談を聞いてみた〜エンジニア パネルディスカッション〜
　https://corpcomn.mobilefactory.jp/archives/5689/
・モバファクに入社したらどんなキャリアを歩めるの？～エンジニア編～
　https://corpcomn.mobilefactory.jp/archives/5272/

【技術スタック】
モバイルゲーム事業、モバイルコンテンツ事業
・サーバサイド
　・プログラミング言語：Perl
　・フレームワーク：Amon2
　・テストフレームワーク:Test::Spec, Test::More
　・その他:Aniki, Teng, perlcritic
・フロントエンド
　・プログラミング言語: TypeScript, JavaScript
　・フレームワーク: Vue
　・テストフレームワーク: Vitest, Jest
　・その他: Vite, Babel, ESLint, Pinia, Prettier, SCSS, Webpack
・ネイティブアプリケーション
　・プログラミング言語: Swift, Kotlin, Dart, Java
　・フレームワーク: Ktor, Flutter
　・テストフレームワーク: JUnit
　・その他: Cocoapods, Jetpack, Kotlin Coroutines, RxJava, RxSwift
・コンピューティング
　・Amazon EC2(Ubuntu)
　・AWS Lambda
・データストア
　・Amazon Aurora MySQL
　・Amazon ElastiCache(Redis/Memcached)
・CDN
　・Amazon CloudFront
・インフラストラクチャ
　・プログラミング言語: Python
　・AWS: API Gateway, EC2, ELB, GuardDuty, Lambda, Route 53, S3, Systems Manager, Secrets Manager
　・GCP: Cloud Pub/Sub, Firebase
・CI
　・Code Build
　・GitHub Actions
　・Jenkins
・モニタリング
　・Amazon CloudWatch
　・Amazon Athena
　・Firebase Crashlytics
　・Mackerel
・アナリティクス
　・DOMO
　・Google Analytics
　・Adjust
・環境構築
　・Terraform
　・Ansible
・業務・開発ツール
　・バージョン管理:GitHub Enterprise
　・タスク管理:Backlog
　・コラボレーション/ホワイトボード: FigJam
　・ドキュメント:DocBase, Google Workspace
　・AI:GitHub Copilot, ChatGPT

【開発手法・開発ジャンル】
・開発手法
　・プロジェクトごとに選択、スクラム開発、ペアプロ、チケット駆動開発
・開発ジャンル
　・スマホアプリ、ソーシャルゲーム、モバイルサイトなどの、自社サービス開発及びインフラ運用


【業務内容補足】
雇入れ直後：上記参照
変更の範囲：当社における各種業務全般