AIエンジニア（画像生成・画像処理）／東京

以下のいずれかの経験・技術知識が求められます。

• 機械学習・ディープラーニングの実装経験（PyTorch / TensorFlow等）
• 画像生成モデル（Stable Diffusion・GAN・拡散モデル等）のトレーニング・チューニング経験
• 画像処理アルゴリズムの設計・実装経験（OpenCV等）
• AIモデルの性能評価・最適化の実務経験
• PythonによるAI/ML開発経験
• GPU環境（CUDA等）を用いたモデル学習・推論の実装経験

• 自律的な学習・情報収集力:
  急速に進化する画像生成AI分野において、最新の論文・技術トレンドを自ら収集・評価し、実務へ応用できる継続的な学習姿勢が求められます。
• 社内への知見共有・コミュニケーション能力:
  調査・検証した技術知見を社内のクリエイターやエンジニアにわかりやすく伝え、全社的なAI活用を推進するための説明力・共有力が必要です。
• 課題発見・問題解決志向:
  ゲーム開発現場の課題を技術的視点から分析し、AI技術を用いた解決策を提案・実証できる問題解決力が求められます。
• チームワークと協調性:
  "チーム・サイゲームス"の文化を体現し、職種の垣根を越えてデザイナー・プランナー・エンジニアと協力してコンテンツ品質の向上に貢献できる協調性が重視されます。
• クオリティへのこだわり:
  80点ではなく100点の成果を目指す企業文化に共鳴し、妥協せず品質を追求する姿勢が求められます。

• ゲームへの関心・愛好:
  「みんなでたくさんゲームをやる」をミッションステートメントに掲げる同社では、ゲームを愛し、ゲーム開発プロセスへの深い理解を持つAI技術者を特に歓迎しています。
• 生成AI・LLMの実務活用経験:
  Stable Diffusion・ControlNet・LoRAなどの生成AIツールや、最新の拡散モデルを用いた実証・プロダクト開発の経験がある方は即戦力として歓迎されます。
• 研究・論文執筆・学会発表の経験:
  画像処理・コンピュータビジョン・機械学習分野における研究経験や、学術的なバックグラウンドを持つ方も歓迎されます。
• クラウド環境でのML基盤構築経験:
  AWS・GCP・Azure等のクラウド環境でのモデル学習・推論インフラの構築・運用経験があると、業務の幅がさらに広がります。

• ゲーム産業特有の画像生成AI応用スキル:
  ゲームグラフィックス・キャラクター生成・背景生成など、エンターテインメント領域特有の高品質な画像生成技術の応用力を習得できます。大量の自社IPデータを活用したモデルトレーニングの実践経験は他では得難い資産となります。
• AI技術の評価・導入・社内展開ノウハウ:
  新しいAI技術を評価し、社内のクリエイティブワークフローへ組み込む実践的なスキルを身につけられます。技術評価から社内普及まで一連のプロセスを経験できます。
• 大規模プロジェクトにおけるAIシステム最適化スキル:
  何百万人ものユーザーが利用する大規模コンテンツを支えるAIシステムの性能最適化・スケーラビリティ確保に関する実践的な知識を習得できます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション・提案力:
  エンジニア・デザイナー・プランナーなど多様な職種と連携してAI技術を実装することで、技術的提案力やプロジェクト推進力が自然と身につきます。