テクニカルアーティスト（生成AI活用）／東京

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• DCCツール（Maya・Blender・Photoshop等）を用いた実務経験
• Python・C#などを用いたスクリプト/プラグイン開発の経験
• Stable Diffusion・ComfyUI・ControlNetなど生成AIツールの調査・導入・チューニング経験
• AI推論パイプラインの構築・自動化に関する知識または実務経験
• ゲームエンジン（Unity・Unreal Engine）を用いた開発経験

• アーティストとの協業力:
  技術者目線だけでなく、アーティストの制作意図やアートディレクション方針を正確に汲み取り、AIの出力を適切に調整・提案できるコミュニケーション能力が必要です。
• 自律的な技術調査・学習意欲:
  生成AI分野は急速に進化しており、新しいモデルやツールを自ら調査・評価し、業務へ取り込んでいく姿勢が求められます。
• 品質と効率を両立させる問題解決力:
  単にAIを導入するだけでなく、制作品質の担保と効率化を同時に実現するための方法論を主体的に検討・推進できる思考力が重要です。
• 安全なAI利用に関するリテラシー:
  著作権・倫理的リスクなどを意識しながら、社内制作フローに安全にAIを統合するためのガバナンス意識が求められます。
• チームワークとプロジェクト推進力:
  Git・ShotGrid・Jiraなどのコラボレーションツールをベースにアーティストやエンジニアと密に連携し、プロジェクトを前進させる協調性と推進力が必要です。

• 3Dモデル生成・モーション生成ツールの知識:
  TripoSR、Wonder3D、MDM（Motion Diffusion Model）などの3D・モーション生成系AIツールの調査・評価・運用経験があると即戦力として活躍できます。
• MEL・Blueprintなどのツール固有スクリプト経験:
  MayaのMELやUnreal EngineのBlueprintを用いた自動化・ツール開発経験は、社内制作フロー改善に直接貢献できます。
• ゲーム・映像・アニメ業界でのCGアーティスト実務経験:
  ゲーム制作だけでなく映画・映像・アニメ業界出身の方も活躍しており、高品質なCG制作プロセスへの理解がある方は歓迎されます。
• ファインチューニング・モデル選定の実践経験:
  LoRA学習やDreamBoothなど、モデルのファインチューニングを実務で経験しており、プロンプト設計・モデル選定を主体的に行える方は特に歓迎されます。

• ゲーム制作向け生成AIパイプライン構築スキル:
  画像・動画・3D・モーション生成モデルを実際の制作パイプラインに統合する一連の工程を経験することで、ゲーム産業における実践的なAIパイプライン設計・運用スキルが身につきます。
• DCCツール連携プラグイン・スクリプト開発力:
  Maya・Blender・Photoshopなど多様なDCCツールへのAIツール統合を通じ、業界標準ツールのプラグイン開発や自動化スクリプト設計の高度なノウハウが得られます。
• AIアセット品質管理・アートディレクション調整力:
  アーティストと協業しながらAI出力の品質をアートディレクション方針に沿って調整する実践を重ねることで、技術と表現の双方に精通したAIディレクション力が養われます。
• 最新生成AIモデルの研究・評価・選定能力:
  Stable Diffusion・ControlNet・Flux.1・FramePackなど急速に進化する生成AIモデルを継続的に調査・評価するプロセスを通じ、業界最前線のAIトレンドを実務レベルで習得できます。
• 大規模IPタイトルにおけるCG制作フロー改善の知見:
  ヒットタイトルを複数持つCygamesのゲーム制作現場で、大規模プロジェクトにおけるワークフロー改善・効率化の実践知識が蓄積されます。