【株式会社セガ】【第３事業部】新規大型オンラインタイトル AIエンジニア_No.794

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Generative AIモデル（GANs、VAEs、Diffusion Models、Transformersなど）の研究・実装経験
• PyTorch・TensorFlowなどの深層学習フレームワークを用いたAIモデル開発経験
• 大規模データセットの収集・前処理・管理の実務経験
• データパイプラインの設計・構築経験
• Python等を用いた機械学習・AI関連のプログラミングスキル

• 論理的思考と問題解決能力:
  技術的課題に対して原因を論理的に分析し、適切な解決策を導き出す力が求められます。研究フェーズから実装フェーズまで、複雑な問題を段階的に整理できる思考力が重要です。
• 自律的な学習姿勢:
  最新のGenerative AI論文や技術トレンドを継続的にキャッチアップし、自ら研究課題を設定・推進できる積極性が必要です。技術進化の激しい領域であるため、自己学習への強い意欲が不可欠です。
• 多職種との協調・コミュニケーション能力:
  プランナーやデザイナーなど技術的バックグラウンドが異なるメンバーと協働するため、AI技術を分かりやすく説明・翻訳できるコミュニケーション力が重要です。
• 探索・実験的マインド:
  「応用可能性の検討」が求められるポジションのため、前例のないアプローチにも臆さずトライ＆エラーを繰り返せる姿勢が大切です。失敗を学習機会と捉える柔軟な思考が求められます。
• プロジェクト推進力:
  研究成果をゲーム開発の実装フェーズに橋渡しする役割も担うため、スケジュール管理や関係者への情報共有など、プロジェクトを前進させる実行力が期待されています。

• ゲーム開発・ゲーム業界の知識:
  ゲームタイトルの開発フローや、ゲームにおけるAI活用事例（NPC制御・プロシージャル生成など）の知見があると、技術をゲームに応用するスピードが格段に向上します。
• 強化学習・シミュレーション技術の経験:
  ゲームAIにおける強化学習（深層強化学習含む）の実装経験や、ゲームシミュレーション環境の構築経験があると即戦力として活躍できます。
• 英語での技術文献読解・コミュニケーション能力:
  最先端のAI論文は英語が中心であり、海外開発拠点との連携も想定されることから、英語での技術情報収集および社内外コミュニケーション能力は高く評価されます。
• クラウドプラットフォーム（AWS・GCP・Azure）の活用経験:
  大規模データセットの管理や機械学習モデルの学習・推論インフラとして、クラウド環境の構築・運用経験があると業務の幅が広がります。
• 論文執筆・技術発表の経験:
  学術論文や社外カンファレンス（CEDEC等）での発表経験があると、社内外への技術発信・知名度向上に貢献できる人材として歓迎されます。

• ゲーム特化型生成AI応用スキル:
  GANs・Diffusion Models・Transformersなど汎用的な生成AI技術を、ゲームコンテンツ生成・キャラクター制御・ゲームバランス最適化などゲーム固有の課題に応用する実践的スキルが身につきます。
• 大規模データ基盤の設計・運用スキル:
  ゲーム開発で生成される大容量データの収集・前処理・パイプライン構築を通じて、エンタープライズレベルのデータエンジニアリングの実践知識を習得できます。
• AIガバナンス・法務・倫理への理解:
  セガは社内横断の生成AI委員会を運営し、著作権・コンプライアンス対応まで含めたAI活用ガバナンスに取り組んでいます。AI倫理・知財リスクを含む実務的なガバナンス知識を習得できます。
• 多職種プロジェクトマネジメント経験:
  プランナー・デザイナー・プログラマーが混在する大型チームでの協働を通じて、AI研究成果を実プロダクトへ橋渡しするプロダクト思考とプロジェクト推進スキルが身につきます。
• ゲーム業界ネットワークと技術発信力:
  CEDECなど業界カンファレンスへの参加・登壇機会を通じ、国内外のゲームAI開発者とのネットワーク構築や、技術者としてのブランディングを高めることができます。