【メディア＆IP事業本部】MLエンジニア

以下の経験・知見が求められます。

• PyTorch または TensorFlow を用いた機械学習モデルの実装経験
• コンピュータビジョン（物体検出・セグメンテーション・深度推定）に関する開発経験
• 画像処理・幾何学処理アルゴリズムの実装・最適化経験
• GPU最適化プログラミング（CUDA等）の実務経験
• 画像生成AIモデル（Stable Diffusion、GAN等）に関する技術知識または活用経験
• Pythonによる機械学習・深層学習の実装経験

• 問題解決への積極的姿勢:
  技術的な課題に対して粘り強く向き合い、自律的に解決策を模索・実行できる姿勢が求められます。
• クリエイティブ領域への理解と関心:
  映像・ゲーム・IP制作といったエンタメ分野に関心を持ち、クリエイターの課題感を理解した上で技術的アプローチができることが重要です。
• チームでの協働能力:
  MLエンジニア・クリエイター・デザイナーなど多職種と連携して開発を進めるため、円滑なコミュニケーションと協調性が求められます。
• 変化への適応力と学習意欲:
  生成AI技術は急速に進化しており、新しい技術トレンドを迅速にキャッチアップして業務に取り入れられる高い学習意欲が必要です。
• 素直さとカルチャーフィット:
  サイバーエージェントが重視する「素直でいいやつ」という採用基準に象徴されるように、謙虚に学び、チームの信頼を得て成果を出せる人物像が評価されます。

• 生成AIモデルのファインチューニング経験:
  Stable DiffusionやLoRAなど、画像生成モデルの追加学習・カスタマイズ経験があれば即戦力として活躍できます。
• 3DCG・映像制作ワークフローの知識:
  ゲームや映像制作のパイプラインを理解していると、クリエイター支援ツールの要件理解が深まり、より実用的なソリューション開発に貢献できます。
• MLOps・モデル運用の経験:
  機械学習モデルの本番環境へのデプロイ、監視、継続的改善など運用実績があれば、安定したサービス提供に大きく貢献できます。
• 学術論文の読解・実装能力:
  最新のコンピュータビジョン・生成AI論文を読みこなし、実装に落とし込める能力は研究開発を進める当社において特に歓迎されます。
• エンタメ・メディア分野での開発経験:
  ゲーム・動画・漫画・アニメなどコンテンツ産業での開発経験がある方は、事業背景の理解が深く、スムーズなオンボーディングが期待されます。

• 最新画像生成技術の実装・応用スキル:
  Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIを実業務に適用する経験を積むことで、国内でも希少な生成AI×エンタメ領域の実践的スキルが身につきます。
• GPU最適化・大規模ML基盤の設計力:
  大規模なGPUクラスター上で学習・推論を行うMLシステムの設計・運用経験を通じて、産業水準の高速化・最適化技術を習得できます。
• プロダクト志向のMLエンジニアリング力:
  研究開発からプロダクトへの実装まで一貫して関わる環境で、ビジネス課題を技術で解決するエンドツーエンドの開発能力が養われます。
• クリエイティブ・エンタメ領域のドメイン知識:
  映像・ゲーム・IPコンテンツのクリエイティブ制作フローに深く関わることで、エンタメ産業特有の要件定義や品質基準に関するドメイン知識が蓄積されます。
• 研究開発〜産学連携の経験:
  AI Labとの連携や社内の研究発表機会を通じて、学術的なアプローチと実業務をつなぐ産学連携のスキルを身につけることができます。