AIエンジニア（自然言語処理）／東京

以下のいずれかの経験・知識が求められます。

• 自然言語処理・機械学習の基本的な理論とアルゴリズムの理解
• LLM（GPT-4、Llama 2等）を用いたシステムの設計・開発・運用経験
• 生成AI導入による効果測定指標の設計および定量的評価・実証の実績
• 大規模な組織・プロジェクトの業務プロセスを分析し、先端技術で再構築しリードした経験
• 自然言語処理分野の学位（修士以上）および査読付き国際学会・論文への採択実績（第一著者）
• Pythonによる機械学習・NLP実装スキル
• 論文・データセットを基に実験結果を再現できる実装能力

• 課題本質を引き出すヒアリング力:
  表面的な問題の背後にある課題の本質を聞き出し、チームとして解決策を推進できるコミュニケーション能力が求められます。
• 自律的な技術トレンドキャッチアップ力:
  LLMや関連サービスの最新動向を継続的に調査し、自発的にインプットを続けられる姿勢が重要です。
• チームへの知識共有・啓蒙力:
  習得した技術知識をチームや社内に積極的に共有し、組織全体のAI活用レベル向上に貢献できる能力が求められます。
• プロジェクト全体を俯瞰する視野:
  モデル選定からUX最適化・性能評価まで、プロジェクトの全工程を理解し、各フェーズで適切に判断・行動できる総合的な視点が必要です。
• ビジネスレベルの日本語コミュニケーション能力:
  社内外の多様なステークホルダーと円滑に連携するため、ビジネスシーンで通用する高い日本語運用能力が必須です。

• LLMのファインチューニング・学習経験:
  大規模言語モデルのファインチューニングや性能評価・公開に業務として取り組んだ経験があると、即戦力として高く評価されます。
• クラウドサービスを活用した大規模AIアプリ開発:
  AWS・Azure・GCPなどを用いた大規模AIアプリケーションの設計・開発・運用経験があると歓迎されます。
• 新技術・新機能の社会・業界影響を読み解く洞察力:
  ArtifactsやMCPなど最新技術がリリースされた際に、ゲーム業界や社会への影響を即座に読み解ける分析的視点が評価されます。
• NLP以外のAI・機械学習分野の幅広い経験:
  自然言語処理にとどまらず、画像認識・強化学習・生成AIなど周辺分野の知見があると、より多様なプロジェクトへの貢献が期待されます。
• コンピュータサイエンスの基礎知識:
  アルゴリズム・データ構造・システム設計などCSの基本的な素養があると、技術的な議論や設計判断の場面で強みを発揮できます。

• ゲーム特化型LLM活用・プロンプトエンジニアリングスキル:
  大規模ゲームデータに基づく独自のプロンプト設計・最適化経験を積むことができ、ゲーム業界では希少な専門スキルが身につきます。
• AIシステム全工程のプロジェクトマネジメント経験:
  モデル選定・開発・評価・導入まで一気通貫で担当するため、AIプロダクト開発全体を主導できるエンジニアとしての実践力が養われます。
• 大規模データ活用・分析基盤との連携スキル:
  数千万ユーザーを抱える運用型ゲームコンテンツの膨大なデータに触れながら、ビッグデータを活用したAIシステム開発の実践的なノウハウが得られます。
• 社内AI啓蒙・技術伝達のコミュニケーションスキル:
  チームや部署を超えて技術知識を共有する役割を通じて、技術者としての発信力・社内影響力を高める経験が積めます。
• 最新LLMサービス・研究動向への継続的キャッチアップ力:
  Cygames Researchとも連携しながら、AI・NLP分野の最前線の技術を業務の中で追い続ける環境があり、高い技術感度を維持するための習慣が定着します。