当社のセキュリティー強化を目的とし、スマートフォンアプリのログ解析、ユーザ行動分析、スマートフォンアプリ解析に関する業務を担当していただきます。
開発チーム、運用チーム、セキュリティチームと密接に連携し、アプリケーションのセキュリティ脆弱性を特定・是正していただきます。
・スマートフォンアプリのログデータを解析し、セキュリティー上の脆弱性を特定し、対策を提案する
・ユーザーの行動パターンを分析し、異常な挙動を検知する仕組みの構築と運用
・スマートフォンアプリの解析を行い、アプリ内の脆弱性を特定し、セキュリティー対策を提案する
・システムのログ管理、運用状況の監視、セキュリティー対策の実施
・セキュリティーインシデントに対する対応や、インシデント発生時のログ解析、復旧作業
弊社で開発しているネイティブゲームの開発をお任せいたします。
プランナーやデザイナーと共に企画段階から関わり、ゲームの面白さやユーザー体験を高めることにコミットします。その為には継続的な機能追加と拡張性を考慮しつつ設計・実装できるスキルが求められます。
現在の市場に合ったクオリティを認識しパフォーマンスを意識した設計を行うなど、常にユーザー目線を意識することを重要視しています。
【業務内容】
・Unityを使用したゲームの設計、開発
・開発環境の構築(ゲームツール、テスト環境など)
・技術的に観た企画の実現性、工数、企画改善などの提案
・運用の負荷軽減に対する効率化、およびアップデートの作業軽減における効率化
これまで当社が培ってきたゲームタイトルの運営やゲームサーバーコンポーネントの開発・運用のノウハウを活かして、現在DeNAではどのゲームサーバでも共通で必要になる機能をWebサーバーフレームワークとして提供する、ゲームサーバ共通基盤を開発しており、こちらの開発・運用を担当いただきます。
具体的には、Webサーバフレームワークや運営/システム管理に必要となるGUI/CLIツールの開発、ゲームタイトルへの導入支援や技術支援、課題の解決に携わっていただきます。
◆具体的な業務内容
・Webサーバフレームワークの開発・運用
・運営/システム管理に必要となるGUI/CLIツールの開発・運用
・自社開発のBaaSやクライアントSDKとのブリッジ部の設計・実装
・ゲームタイトルへの導入支援・技術的サポート
最新の技術も用いたシステム開発や、非常に多くのトラフィックが流入する大規模なシステムの開発に携わることができます。
◆プロダクトでの採用技術・特徴
- ゲームエンジン
- Unity
- インフラストラクチャー
- GCP (Google Kubernetes Engine, Cloud Load Balancer, ...)
- 言語
- C# (Unity, .NET)
- C++
- Go
- その他LL (bash, Ruby, ...)
- データベース
- Google Cloud Spanner
- その他
- CI/CD (CircleCI, ArgoCD, ...)
- バイナリフォーマット (Protocol Buffers, FlatBuffers, ...)
- マルチプラットフォーム (iOS, Android, Linux, Windows, macOS)
- モニタリング (Prometheus, Grafana, Google Cloud Monitoring, ...)
- ツール (Git LFS, Terraform, Docker, ...)
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。
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。
・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
機械学習を開発現場において実用化するために、機械学習エンジニアとコミュニケーションを取り、研究開発環境の整備、構築をしたり、
実際のゲームに対して、機械学習技術を効率的に提供するための課題を解決できる環境を設計・提案・構築するお仕事となります。
また、AI部におけるサーバーやサービスの選定、管理運用なども担当していただきます。
<主な業務内容>
■サーバーなどの整備
・機械学習エンジニアのAI学習・実験用環境整備
・最適な性能・サービスの選定
■CI/CD環境構築
・機械学習技術の成果をゲーム開発に円滑に連携させるための自動ビルド、テスト、
デプロイ環境設計、構築
・機械学習エンジニアの課題、要望を踏まえた、MLOpsの開発環境の設計、構築
■AI部全体で利用するサービスの選定・管理運用
・AI部が利用するサーバーやCVS、タスク管理ツールなどの選定・管理運用
今回募集するMLエンジニアは、ソフトウェアエンジニアとして「cluster」の開発・運営も行いつつ、メタバース研究所の研究員と協業し、MLプロジェクトのエンジニアリングを担当していただきます。
・機械学習ライブラリを使用して、既存手法を利用したり独自の手法を実装したりできる (Jax, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas)
・データウェアハウスを使用して、大規模なデータを検索し、加工できる (BigQuery, SQLite)
・バージョン管理ツールを使用して、標準化されたブランチ戦略で共同開発できる (Git, GitHub)
・コンテナやパッケージマネージャー等を使用して、再現性のある仮想環境を構築し、他人に配布できる (Docker, Singularity, Pipenv, Pyenv, Conda)
・実験管理ツールを使用して、標準化された方法で実験結果をシェアできる (Tensorboard, MLflow, Wandb)