【大阪】AI/機械学習エンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• C++、C#、Pythonのいずれか一つ以上の深い知識と業務での使用経験
• 基礎的な数学・統計学の理解および機械学習/データサイエンス全般の知識
• 機械学習・データサイエンス・データ分析基盤構築のいずれか一つ以上の実務経験

• 自発的なリサーチ力:
  先端技術の動向を自ら調査・取り込み、チームや開発に還元できる主体的な学習姿勢が求められます。
• クロスファンクショナルな協調性:
  ゲームエンジン開発チームと密に連携しながら進める業務のため、技術職を超えた横断的なコミュニケーション能力が必要です。
• 課題発見・解決思考:
  大規模データ基盤の構築や機械学習ツールの開発では、問題の本質を捉え、適切なアプローチを設計できる論理的思考力が不可欠です。
• 変化への適応力:
  ゲーム業界およびAI技術は日々進化しており、常に新しい技術・手法にキャッチアップし続ける柔軟な思考と適応力が求められます。
• 成果へのこだわり:
  研究段階のリサーチから実用ツールの開発・運用まで一気通貫で担うため、成果物の品質にこだわりを持って取り組む姿勢が重要です。

• ゲームAIシステムの開発経験:
  行動AI・経路探索・対戦AIなど、ゲーム固有のAIシステム開発経験がある方は即戦力として期待されます。
• 強化学習の知識と実務経験:
  強化学習を活用したエージェント設計や学習パイプラインの構築経験があれば、ゲームキャラクター制御などへの応用が見込まれます。
• クラウド・コンテナ技術の活用経験:
  AWS/GCPでのシステム構築やDocker/Kubernetesを用いた開発・運用経験は、分析基盤構築において高く評価されます。
• データ分析コンテスト上位入賞経験:
  Kaggle等での上位入賞経験は、実践的な分析力とモデリング力の高さを示す指標として歓迎されます。
• 機械学習アプリケーションの一気通貫経験:
  企画から開発・運用までを一通り経験していることで、プロジェクト全体を見渡した設計と推進力を発揮できます。

• ゲーム特化型AI設計スキル:
  ゲームエンジンと連動した機械学習ツールの開発を通じて、一般的なAIエンジニアには得難い、インタラクティブメディア特有のAI設計ノウハウを習得できます。
• 大規模リアルタイムデータ基盤の構築力:
  クラウドを活用した大規模データ収集・分析基盤の設計・実装を実務で担うことで、高スループット・低レイテンシを要求するシステムエンジニアリングの実力が身につきます。
• 最先端ML技術のリサーチ・実装力:
  先端技術のリサーチから実装・検証まで一連のサイクルを繰り返すことで、論文読解から実用化までの技術移転スキルが養われます。
• マルチプラットフォーム対応の技術的視野:
  家庭用・アーケード・スマートフォンなど多様なプラットフォームに対応する開発環境で働くことで、広範な技術的視野と応用力が培われます。
• グローバルIP開発への参画経験:
  世界的に認知された人気IPのゲーム開発に携わることで、グローバル規模のプロダクトにおける品質基準や開発プロセスへの深い理解が得られます。