年収

700万円〜1,500万円

勤務地

東京都

職務内容

仕事の概要

GameWithは、「ゲームをより楽しめる世界を創る」をミッションに掲げ、
「ゲームに熱中し、ゲームで繋がり、ゲームを仕事にし誇れる」ための基盤を作り、
ゲーム業界の発展とゲーマーの地位向上を牽引する会社です。

本ポジションでは、最新のAI技術（LLM、マルチモーダルモデル等）を活用し、ゲームを高度に理解・解析する「自律型AIエージェント」の開発をリードしていただきます。単なるツール導入に留まらず、AIが自律的に推論・実行し、ユーザーへ新たな価値を提供する仕組みの構築がミッションです。

一緒に働くメンバー

配属先：サービス開発部
メンバー：2025年11月時点：24名
▼社員インタビュー
・GameWithのサービス開発部を紹介！
https://www.wantedly.com/companies/gamewith/post_articles/911366

・GameWith、AIとどう向き合う？部長が語る「AIネイティブ」な未来！
https://www.wantedly.com/companies/gamewith/post_articles/995751

業務内容

【雇入れ時】

自律型AIエージェントの設計・実装：ゲームの構造理解や高度な意思決定を行うエージェントの構築。
データ資産化戦略：AIが学習・推論しやすいデータ構造を設計し、メディアが持つ膨大なデータをAI時代の資産へ昇華させる。
技術検証（PoC）とプロダクト実装：曖昧な要件から仮説を立て、素早い検証から実サービスへの組み込み、運用・改善まで一貫して担当。

【変更の範囲】
会社の定める職務

開発環境

モダンな開発環境で開発を行なっております。

サーバサイド：PHP, Go, (Python, Node.js)
フロントエンド：TypeScript, ES6, jQuery, React, Vue.js, Web Components, LESS...
クライアントサイド: Swift, Kotlin, Flutter (Dart), Unity (C#)
データベース：MySQL, Aurora, DocumentDB, DynamoDB
システムモニタリング：New Relic, Firebase Performance Monitoring
分析基盤：BigQuery,Google Analytics 4, Google Data Studio
テスト：Autify
インフラ：
・AWS（ALB, ECS Fargate, ElastiCache, S3, Lambda, CloudFront...）
・GCP（Firebase, Cloud Firestore, Cloud Functions, Vision AI...）
・Akamai（Image and Video Manager, Adaptive Media Delivery...）
・Terraform

開発効率が上がるものであれば、新しいサービスでも積極的に導入しております。

～AIツール～
・ChatGPT、 Claude
・Github Copilot、JetBrains
・Cursor, Windsurf
・Devin、langfuse
・Google Colab
・n8n, dify
・各種API 利用　etc...

▼GameWith　Github

https://github.com/GameWith/recruitment

▼GameWith　Techblog

https://tech.gamewith.co.jp/

仕事・会社の魅力
【国内有数の高トラフィックなサービス開発】

弊社の運営している「GameWith」というメディアは月間PV数5億～9億・MAU4000万～4500万に上ります。そのため高トラフィックならではの様々な経験や知見を学びながら活かすことが可能です。

自由な働き方

原則フルリモートワーク（在宅勤務）かつ裁量労働制の体制をとっており、この体制で業務を続いていく予定です。

フルリモートワーク（在宅勤務）体制となったきっかけはStay Homeですが、この体制でもクオリティを落とすことなく通常どおり業務を行えており、地理的な制限のない採用活動や事業展開スピードの向上に向けて、自身の業務に集中しやすい就業環境づくりにも着手し、個々のパフォーマンス向上に役立てていきます。

必須条件
AI・機械学習領域の実装経験（3年以上、またはそれに準ずる実績）
バックエンドまたはフロントエンドの開発経験をベースに、AIモデルの実装、RAG（検索拡張生成）の構築、あるいはエージェント設計のいずれか実務経験があること。
データ設計・パイプライン構築の経験
AIが学習・推論しやすいデータ構造（ベクトルDB、グラフ構造、メタデータ設計など）の設計経験。
既存データの活用だけでなく、ログ設計やデータ収集フローの構築に関わった経験。
AI開発ツールの日常的な活用
Cursor、GitHub Copilot、Windsurf、DevinなどのAIコーディングエージェントを実務で徹底活用し、開発スピードを高めていること。
ドキュメンテーション能力
arXiv等の論文や技術ドキュメントを読み込み、数理的・技術的背景を理解した上で、技術選定の根拠を言語化した経験。
歓迎するスキル/経験
プロジェクトの技術選定・アーキテクチャ設計
LLM、NLP、画像、数理最適化などから、ビジネス制約（コスト・評価・リスク）に合わせた最適な方式を提示できる。
? MLOps / LMOps の知見
PoCに留まらず、再現性、監視、評価・改善ループなど、本番運用を見据えた設計・運用を行った経験。
? マルチモーダルな技術への理解
テキストだけでなく、画像や動的なゲーム要素をAIがどう解釈すべきか、技術的な論点を整理できる。
求める人物像
自律駆動・プロトタイピング精神
要件が曖昧な状況でも「まずは動くもの」で仮説を検証し、実証まで泥臭く進められる方
本質的な知的好奇心
流行のツールを追うだけでなく、「モデルの評価指標はどうあるべきか」「データ資産の価値を最大化するには」といった本質的な問いを立てられる方。
ユーザー・運用への想像力 ?
開発して終わりではなく、実際のユーザーの動向や運用負荷を考慮し、プロダクトとしてのデザインを考え抜ける方。
GameWithのバリュー（下記参照）に共感してくれる方

【GameWith Value】
1. Best Effort, for Customer
顧客に最高のサービスを届けるための努力を怠らないようにしよう。

Be Honest, "TAIGI" Driven
誠実かつ大義ある仕事をしよう。
Think Why, Change the Rule
既成概念に囚われることなく、ルールの背景や理由を考えよう。そして、必要であればより良いものへと作り変えよう。

企業名

株式会社GameWith

本社所在地

東京都港区三田1丁目4番1号住友不動産麻布十番ビル4階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険

休日休暇

完全週休2日制(土・日) 祝日夏季/冬季休暇(それぞれ3日間付与) 年次有給休暇(入社6ヶ月経過後に10日間付与。翌年以降は在籍期間に応じて付与) 慶弔休暇育児介護休業　等年間休日125日(2024年度実績)

情報更新日

2026/06/05

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

700万円〜1,500万円

リモートワーク

平均年齢

31歳

ポジションの魅力

最前線のAI技術への挑戦:
LLMやマルチモーダルモデルといった最新AI技術を活用し、ゲームを高度に理解・解析する「自律型AIエージェント」の開発をリードできます。単なるツール導入にとどまらず、AIが自律的に推論・実行する仕組みを一から構築できる希少なポジションです。
ゲームという巨大データ資産の活用:
国内最大級のゲームメディアが持つ膨大なデータを、AI時代の資産へ昇華させるデータ資産化戦略に携われます。メディア運営で蓄積されたリアルユーザーデータを活かしたAI開発は、他では得難い経験です。
PoCから本番運用まで一気通貫で担当:
曖昧な要件から仮説を立て、素早い検証（PoC）を経て実サービスへの組み込み・改善まで一貫して担当できます。エンジニアとして上流から下流まで幅広く関与できる環境です。
東証スタンダード上場の安定基盤:
GameWithは東証スタンダード上場企業であり、経営基盤が安定しています。ベンチャーの成長スピードを持ちながら、上場企業としての制度・コンプライアンス環境も整備されています。
ゲームを仕事にできる独自カルチャー:
社員の90%以上がヘビーゲーマーとされており、「ゲーム手当」など独自の福利厚生制度も存在します。ゲームへの熱量を仕事に直結させられる、他にはないカルチャーが魅力です。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

LLM（大規模言語モデル）を用いたシステム開発経験
AIエージェント・自律型AIの設計・実装経験
PythonなどAI開発に用いるプログラミングスキル
機械学習・深層学習の実装・モデル運用経験
データパイプライン設計・データ基盤構築経験
クラウド環境（AWS / GCP / Azure）でのAI開発・デプロイ経験

必須スキル（ソフト）

仮説思考と素早い検証力:
曖昧な要件から仮説を立て、スピード感を持ってPoCを回せる実行力が求められます。不確実性が高いAI開発領域において、迅速な意思決定と学習サイクルが重要です。
自律的なオーナーシップ:
リモートワーク主体の環境において、自ら課題を発見し、責任を持って推進できる主体性が不可欠です。成果重視の評価制度のもとで、自律的に動ける姿勢が求められます。
技術的なコミュニケーション能力:
技術検証の結果やアーキテクチャ設計について、エンジニア以外のメンバーにも分かりやすく伝えられる能力が必要です。
継続的な学習意欲:
AI技術は急速に進化しており、LLMやマルチモーダルモデルの最新動向を常にキャッチアップする姿勢が求められます。
ゲームへの理解・関心:
ゲームの構造やユーザー行動を深く理解することがAIエージェント設計の土台となります。ゲームへの興味・知識があることが業務の質に直結します。

歓迎スキル

マルチモーダルAIの活用経験:
画像・テキスト・動画などを横断したマルチモーダルモデルの実装・活用経験があると、ゲームコンテンツの高度な解析において即戦力として活躍できます。
RAG・エージェントフレームワークの活用経験:
LangChainやLlamaIndex等のエージェントフレームワークを用いた開発経験は、自律型AIエージェント構築において大きなアドバンテージとなります。
大規模Webサービスの開発・運用経験:
高トラフィックなWebサービス環境での開発経験があると、本番環境へのAI組み込みや運用改善において強みを発揮できます。
データエンジニアリング経験:
AIが学習・推論しやすいデータ構造の設計やデータパイプライン構築の経験は、データ資産化戦略の推進において歓迎されます。

この求人で得られるスキル

自律型AIエージェント開発の実践知識:
ゲームという複雑なドメインにおける自律型AIエージェントの設計・実装を通じて、最先端のAIエンジニアリングスキルを実践レベルで習得できます。
データ資産化・AI基盤設計のノウハウ:
メディアが持つ大量の実データを活用したデータ構造設計やAI学習基盤の構築経験を積むことができます。
PoC〜プロダクト実装の一気通貫経験:
技術検証から実サービスへの組み込み、運用・改善まで一貫して担当することで、AIプロダクト開発の全工程を俯瞰できるエンジニアとして成長できます。
ゲームドメイン特化のAI知識:
ゲームの構造理解・意思決定AIという特殊ドメインでの開発を通じて、ゲームテック領域における希少なAI専門性を身につけられます。

キャリアマップ

現在
シニアAIエンジニア AIエージェントの設計・実装経験を深め、プロジェクト全体の技術的意思決定をリードするシニアポジションへのステップアップが期待されます。
テックリード / AIアーキテクト AI基盤・データ基盤全体のアーキテクチャ設計をリードするポジションへ。複数のPoCや本番サービスの技術的判断を担い、組織のAI技術方針を牽引します。
AIプロダクトマネージャー / 事業責任者 AI技術の知見を活かし、プロダクトの方向性や事業戦略の立案へと活躍範囲を広げることも可能です。ゲームメディア・eスポーツ等の多角的な事業領域での新規事業責任者を目指すキャリアも描けます。
CTO / 技術顧問自律型AIエージェントや大規模データ活用の実績を土台に、テクノロジー組織全体を率いるCTOや、社外への技術顧問・アドバイザーとして活躍するキャリアパスもあります。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データによると、GameWithの総合評価はおおむね3点台前半となっています。リモートワークが主体で有給消化率が高く、働き方の柔軟性については比較的高い評価を得ています。一方で、キャリア開発の体制整備や評価制度の透明性については課題を指摘する声も見られます。ゲームが好きな人には非常に働きやすい環境であるという意見が多く、ミッションへの共感度は高い傾向があります。

【ポジティブな評価】
1. 働き方の柔軟性：リモートワークが主体で働きやすいとの声が多く、有給休暇も取得しやすい環境との評価があります。エンジニア職からも「リモートワークが主体で非常に働きやすい」という肯定的な声が確認されています。
2. 福利厚生：在宅手当の支給や、ゲームプレイ時間に応じた独自の「ゲーム手当」（月最大2万円程度）など、同社ならではのユニークな福利厚生が好評です。
3. ゲ...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り392文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。

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