【SGE】（機械学習エンジニア）ゲーム・エンタメ事業部でレベルデザイン領域の機械学習エンジニア募集！

以下のいずれかの経験・知識が求められます。

• 機械学習モデルの設計・実装・評価経験（Python使用）
• 深層学習フレームワーク（PyTorch / TensorFlow等）を用いた開発経験
• 自然言語処理（NLP）または強化学習に関する実務・研究経験
• 実データを用いたMLモデルの構築・運用経験
• Unity等のゲームエンジンを用いた開発または連携経験

• 技術的な自己学習力:
  機械学習・AI分野は進化が速く、最新の研究動向を自律的にキャッチアップし、業務に応用できる姿勢が求められます。
• 事業課題を技術で解く思考力:
  「ゲームのレベルデザイン」という具体的なビジネス課題に対し、適切なMLアルゴリズムを選択・適用する問題解決力が必要です。
• 横断組織での協調性とコミュニケーション力:
  複数の子会社チームと連携しながら開発を推進するため、関係者との円滑なコミュニケーションと合意形成力が求められます。
• 技術発信力:
  学会発表・イベント登壇・ブログ執筆など、技術成果を社内外に発信する意欲と伝達能力が評価されます。
• 変化を楽しむ柔軟性:
  ゲーム業界・AI技術ともに急速に変化する環境の中で、新しい技術・手法に対して前向きに取り組み、素早く適応できるマインドセットが重要です。

• ゲームAIまたはプロシージャル生成の知識・経験:
  レベルデザイン支援やパズルステージ自動生成など、ゲーム固有のAI応用への理解があると即戦力として歓迎されます。
• 大規模言語モデル（LLM）の応用経験:
  キャラクターへのLLM適用プロジェクトを推進するため、LLM・生成AI技術のプロダクト応用経験は大きなアドバンテージになります。
• MLOpsの構築・運用経験:
  機械学習モデルを実運用まで持ち込むため、MLOpsの仕組み構築・パイプライン整備の経験が歓迎されます。
• 強化学習の実装経験:
  ゲームの自動プレイやレベル最適化などへの応用が見込まれる強化学習の実務または研究経験が評価されます。

• ゲーム特化型AIエンジニアリングスキル:
  レベルデザイン支援・ステージ生成・キャラクターAIなど、ゲーム産業に特化したAI応用の設計・実装ノウハウを習得できます。
• 大規模言語モデル（LLM）の実プロダクト応用力:
  キャラクターへのLLM組み込みや自然言語によるゲーム運用支援など、最先端の生成AI技術を実際のプロダクトで活用する実践力が身につきます。
• 横断プロジェクトのマネジメント・推進力:
  複数の子会社タイトルと並行してプロジェクトを推進する経験を通じて、多様なステークホルダーを巻き込む推進力と調整力が磨かれます。
• 技術発信・研究アウトプット力:
  国内外の学会への論文投稿・発表や技術イベントへの登壇経験を通じて、個人のブランディングと研究発信能力が向上します。
• MLOps・AI運用基盤の設計知識:
  研究段階から実運用までを一気通貫で経験することで、MLモデルの安定稼働に必要なMLOpsや運用基盤設計のノウハウが得られます。