【株式会社セガ】【急募】【第3事業部/第4事業部】データ基盤エンジニア_求人No.27720
- 年収
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500万円〜1,300万円
- 勤務地
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東京都
- 職務内容
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事業拡大(グローバル・マルチプラットフォーム)や、機械学習・大規模言語モデルなどの最新技術導入のため、ゲームに関する様々なデータを収集・蓄積・集計・出力するデータ分析基盤の開発・運営を行っていただける方を募集いたします。
データベースやクラウドサービスの選定、データモデルの作成、実装といった技術的な分野に加え、部門外のデータ提供者や利用者との折衝やサービス設計など、幅広いフェーズに携わっていただく予定です。■主な業務内容
・クラウド環境におけるビッグデータ分析基盤の設計・実装
・データモデルの設計と、データ集計及び出力の最適化
・データ提供プロセスとシステム継続のための保守運用
・データ利用に関するビジネスニーズへの提案・実装・利用サポート
・グローバルで利用されている基盤技術のリサーチと導入検証
・機械学習プラットフォームの構築及び提供複数のシステム(ゲームのデータ分析基盤2種、BIツール基盤等)を使用して、多種多様なデータを取り扱い、
自身の裁量、考えで組み合わせ、事業に合わせたデータ分析ができる、やりがいのあるポジションとなります。
また、ビッグデータの取り扱い経験や、クラウトサービス上でのデータエンジニアリング経験つめ、データアーキテクチャの知見を得ることができます。
キャリアバスとしては、現場スペシャリストコース(データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データストラテジスト等)、またはマネジメントコースがございます。 - 企業名
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株式会社セガ
- 本社所在地
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東京都品川区西品川一丁目1-1住友不動産大崎ガーデンタワー
- 雇用形態
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正社員
- 各種保険
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健康保険 雇用保険 厚生年金 労災保険
- 休日休暇
- 情報更新日
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2026/04/22
AIが推定した求人関連情報
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世界的IPを支えるデータ基盤:
「ソニック」「龍が如く」「ぷよぷよ」など世界に展開する人気IPのゲームデータを扱うビッグデータ分析基盤を担当します。グローバル規模のプレイヤーデータに直接触れられる、希少性の高いポジションです。 -
最新技術の導入・検証に携われる:
機械学習・大規模言語モデル(LLM)など最先端技術の導入・検証を業務の一環として担います。グローバルで利用されている基盤技術のリサーチも行うため、常にキャッチアップできる環境です。 -
広い裁量と幅広い業務フェーズ:
クラウドサービスやデータベースの選定から、データモデル設計・実装・保守運用・ビジネスニーズへの提案まで、上流から下流まで幅広いフェーズに自身の裁量で携わることができます。 -
複線型キャリアパス:
スペシャリストコース(データサイエンティスト・機械学習エンジニア・データストラテジスト等)またはマネジメントコースの2軸でキャリアを選択できる複線型人事制度が整備されています。 -
充実した福利厚生と学習支援:
年間140以上の講座を持つ企業内大学「セガサミーカレッジ」、70種類以上のeラーニング、グローバル人財育成プログラムなど、継続的なスキルアップを支援する環境が整っています。
以下のいずれかの経験・知見が求められます。
- データエンジニアとしての実務経験
- SQL(MySQL / PostgreSQL / SQL Server 等)を用いたデータ抽出・加工の経験
- AWS または GCP などクラウドサービス上でのデータエンジニアリング経験
- ビッグデータ分析基盤の設計・実装経験
- データモデルの設計・最適化の経験
- Python などを用いたデータパイプライン構築の経験
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主体的な課題解決力:
複数システムを自身の裁量で組み合わせ、事業課題に合ったデータ分析ソリューションを自ら考えて提案・実装できる姿勢が求められます。 -
ステークホルダーとの折衝力:
部門外のデータ提供者や利用者と円滑にコミュニケーションを取り、ビジネスニーズを的確に把握・整理した上でシステムに落とし込む力が必要です。 -
技術トレンドへの関心と学習意欲:
グローバルで利用されている基盤技術のリサーチ・導入検証を担うため、常に最新技術へのアンテナを張り、自発的に学習できる姿勢が重視されます。 -
論理的思考力と問題分析力:
データ集計・出力の最適化や機械学習プラットフォームの構築など、複雑な要件を整理して論理的に解決策を導く力が求められます。 -
チームワークと協調性:
事業部門・他エンジニア・ビジネス担当者など多様なメンバーと連携しながら進めるポジションのため、チームで成果を出すための協働姿勢が重要です。
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NoSQL データベースの活用経験:
NoSQL(MongoDB、BigQuery、Cassandra 等)を用いたデータ設計・運用経験があると、多様なデータ基盤設計に即戦力として活躍できます。 -
機械学習プラットフォームの構築・運用経験:
MLflow・Vertex AI・SageMaker等の機械学習基盤を構築・運用した経験があれば、機械学習プラットフォーム提供業務においてリードできます。 -
BIツールの導入・運用経験:
Tableau・Looker・Power BI等のBIツールを用いたデータレポーティング基盤の構築・運用経験があると、BIツール基盤関連業務で即活躍できます。 -
チームリーダーとしての経験:
エンジニアチームのリードや、プロジェクト管理の経験がある方は、マネジメントコースへのキャリアアップを視野に入れた活躍が期待されます。 -
ゲーム業界またはエンタメ業界での就業経験:
ゲームデータの特性(インゲームログ・イベントデータ等)への理解があると、業務へのキャッチアップがよりスムーズです。
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クラウドデータエンジニアリングの実践知識:
AWS・GCPを活用した大規模ビッグデータ基盤の設計・実装・運用を通じて、クラウドネイティブなデータアーキテクチャの高度なスキルを習得できます。 -
データアーキテクチャ設計力:
複数のデータ分析基盤(ゲーム用2種・BIツール基盤等)を横断して扱うことで、データモデリングからパイプライン設計まで幅広いアーキテクチャ設計の知見が得られます。 -
機械学習・AI活用の実務経験:
機械学習プラットフォームの構築・提供業務を通じて、LLMや機械学習モデルの実運用に関する実践的な知識・経験を積むことができます。 -
ビジネスニーズ起点のデータ戦略立案力:
データ提供者・利用者との折衝やサービス設計を通じて、技術視点だけでなくビジネス課題を解決するデータストラテジスト的な視点・提案力が身につきます。 -
グローバル技術リサーチ力:
グローバルで利用されている最新基盤技術のリサーチ・導入検証を担当することで、世界水準の技術トレンドを継続的にキャッチアップする習慣とスキルが養われます。
- 現在
- シニアデータ基盤エンジニア 大規模データ基盤の設計・実装経験を積み重ね、複数システムをリードする上級エンジニアとして活躍。後輩エンジニアの技術支援も担います。
- データサイエンティスト / 機械学習エンジニア スペシャリストコースとして、蓄積したデータ基盤の知見を活かし、機械学習モデル構築・予測分析・LLM活用など高度な分析領域へ専門性を広げます。
- データストラテジスト データ活用戦略の立案・推進を担うポジション。ビジネス部門と連携し、データドリブンな意思決定を組織全体に浸透させる役割を担います。
- データエンジニアリングマネージャー マネジメントコースとして、データ基盤チームのリードを担当。メンバーマネジメント・組織づくり・全社データ戦略の推進を牽引します。
【ポジティブな評価】
1. 働き方の柔軟性: フレックスタイム制・週2日を基本とするハイブリッドワーク制度が整備されており、口コミサイトの情報では「ゲーム企業としてはかなりホワイト」との声も。基本的には残業は月20時間以下に収まる傾向があるとの声が複数あります。
2. 福利厚生の充実: 保養所(伊豆高原・軽井沢)・副業制度(Job+)・確定拠出型年金・カラフルポイント制度など多彩な制度が整備されており、「会社員として生きていく上でとても温かい会社...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り449文字)
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