AIアプリケーションエンジニア（リーダー）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Pythonを用いたバックエンド開発経験
• Next.js または Svelte を用いたフロントエンド開発経験
• GCP（Cloud Run、GKE、Cloud SQLなど）でのインフラ構築・運用経験
• 生成AI（LLM）を活用したアプリケーション開発経験
• RAG（Retrieval-Augmented Generation）の設計・実装経験
• PoC（概念実証）の企画から試作・小規模運用までのリード経験
• AWS・Azure・GCPいずれかのクラウドサービスを用いた開発経験

• 技術キャッチアップ力:
  生成AI・クラウドサービスの進化は非常に速く、最新技術を継続的に調査・習得し、実務へ素早く反映できる学習意欲と適応力が必要です。
• PoC推進力:
  仮説設定から試作・検証・フィードバックまでを素早くサイクルさせるアジャイルな思考と実行力が求められます。
• ステークホルダーとの折衝・調整力:
  バンダイナムコグループの各事業会社やコンサルティング部門など、多様な関係者と連携しながらプロジェクトを推進できるコミュニケーション能力が必要です。
• リーダーシップ・チームビルディング力:
  リーダーとしてメンバーの技術力を引き出し、チームの開発方針を主導しながら成果を出す実行力と人材育成への意識が求められます。
• 事業貢献志向:
  技術を手段として捉え、データ・AIアプリケーションによってグループ全体の事業価値向上を目指す、ビジネス視点での課題解決思考が重要です。

• LLMの高度な活用経験:
  Azure OpenAI・OpenAI ChatGPT・Geminiなどを用いたプロンプトエンジニアリングや、ファインチューニングの実務経験があると即戦力として評価されます。
• Vertex AI / Agent Builderの実務経験:
  GCP上のVertex AI SearchやAgent Builderを用いたRAGシステム構築の経験は、本ポジションの開発環境に直結するため歓迎されます。
• エンターテインメント・ゲーム業界でのデータ/AI活用経験:
  ゲームやIPを軸としたサービスにおけるユーザーデータ分析やAI応用の経験は、業務理解を深める上で大きなアドバンテージになります。
• データエンジニアリングの知識:
  BigQuery・GKEなどGCPのデータ基盤サービスの知識や、ETL・データパイプライン構築の経験があると開発領域がより広がります。

• 生成AI・LLMアプリケーション開発の実践的ノウハウ:
  RAG、チャットボット、クリエイティブチェックツールなど多種多様なユースケースに携わることで、生成AIの実装パターンと応用力を体系的に習得できます。
• GCPフルスタックの設計・運用スキル:
  Cloud Run・GKE・Cloud SQLなどGCPサービスを組み合わせたインフラ設計・運用を実務で経験し、クラウドアーキテクト的な視点を養えます。
• エンタメ×データ領域の希少なドメイン知識:
  ゲーム・アニメ・トイ・アミューズメントなど複数の事業領域のデータをまたいで分析・活用する、日本でも数少ない経験が積めます。
• プロダクトリーダーとしてのマネジメント経験:
  PoCの企画立案から小規模運用までをリードする中で、技術選定・スケジュール管理・チームマネジメントのスキルを実務を通じて磨けます。
• 最新AI技術の継続的なキャッチアップ力:
  常に最新の生成AI技術の調査・試作を業務として実施する環境のため、体系的な技術情報収集と検証のサイクルを習慣化できます。