【開発】機械学習エンジニアリングマネージャー（プレイングマネージャー）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 機械学習・深層学習を用いたシステム開発経験
• 機械学習プロジェクトの推進・マネジメント経験
• チームリード・マネジメント経験（エンジニアやリサーチャーの育成・評価含む）
• 機械学習を活用したサービス・機能の開発経験
• プロジェクト計画立案・進捗管理・課題解決の実務経験

• リーダーシップ・チームビルディング力:
  エンジニアやリサーチャーを含む多様なメンバーをまとめ、目標達成に向けてチームを牽引できる力が求められます。
• 組織横断的なコミュニケーション能力:
  各ゲームタイトルチームや関係部署と連携・調整するため、部門をまたいだ折衝・調整力が必要です。
• 自律的な学習・情報収集力:
  ゲーム周辺および他分野の新技術を積極的に吸収し、業務に活かす姿勢が求められます。
• メンバー育成・評価力:
  1on1ミーティングを通じたメンバーの個別サポートや、モチベーション向上を促すマネジメントスキルが必要です。
• 課題発見・問題解決力:
  プロジェクト推進において生じる技術的・組織的な課題を自ら発見し、解決策を導き出せる力が求められます。

• ゲーム業界でのAI・機械学習活用経験:
  ゲームのUI・QA・コンテンツ生成など、ゲーム開発・運営における機械学習適用の経験があると即戦力として活躍できます。
• 論文執筆・学会発表経験:
  学術的なアウトプット経験があれば、会社の技術ブランディングや外部発信活動に貢献できます。
• 生成AI・LLMの活用・研究経験:
  生成AIを含む最新AI技術の研究・実装経験があると、社内AI推進業務においても大きな貢献が期待されます。
• Python・機械学習フレームワークの深い知識:
  TensorFlow、PyTorch等のフレームワークや関連ライブラリを用いた実装経験があると業務推進に役立ちます。

• ゲームAI・機械学習の応用スキル:
  モバイルゲームの自動UIテスト、スパム検出、感情分析など、ゲーム特有の機械学習応用事例に幅広く携わることで、ゲームAI領域の専門性を高められます。
• プロダクトマネジメント・技術マネジメント力:
  機械学習プロジェクトの計画立案から成果報告まで一気通貫で担うことで、技術マネジメントの実践的なスキルを習得できます。
• AIソリューションのビジネス化経験:
  「ゴリラテスト」のように社内技術を外部向けAIソリューションとして展開するプロセスに関わることで、技術の事業化・商品化の知見が身につきます。
• アカデミックネットワークと研究発信力:
  人工知能学会をはじめとする学術活動への参加・発表を通じて、研究者・エンジニアとのネットワーク構築や個人の技術的信頼性を高めることができます。