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東京都の機械学習エンジニアの求人184件応募資格・募集要項・仕事内容を見る
（機械学習エンジニア）ゲーム・エンタメ事業部 レベルデザイン領域/Applied Research Engineer
- 勤務地
- 東京都渋谷区
- 休日
- 年間休日120日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員・契約社員
どんな仕事かAIによる生成
ゲーム開発・運用における技術課題に対し、機械学習、強化学習、数理最適化、生成モデルなどを用いた研究開発を推進するポジションです。アルゴリズムの設計・実装から、プロトタイプや実プロダクトへの適用を見据えた検証まで担います。レベル生成、難易度推定、敵AI、バランス調整支援などのプロジェクト例が記載されています。
この求人に応募
応募資格
必須
歓迎
- ゲームAI、ゲームデザイン、ユーザ心理、等のドメインにおける研究開発経験
- 強化学習、模倣学習、転移学習、Plannning、探索アルゴリズムに関する研究開発経験
- 数理最適化、組合せ最適化、ベイズ最適化、メタヒューリスティクス等の実務・研究開発経験
- 生成モデル、LLM、拡散モデル、マルチモーダルモデルに関する経験
- ゲームエンジン、シミュレーション環境、Unity等を用いた開発経験
- Kaggle、競技プログラミング、AIコンペティション等での実績
- 国際会議・国内学会での発表、論文投稿、特許出願等の経験
- 機械学習パイプラインやMLOpsに関する基礎知識
- ゲームやアプリサービスの開発・運用経験
求める人物像
- 先端技術を調査・理解するだけでなく、実プロダクトに適用することに関心がある方
- 論文やアルゴリズムを、ゲーム開発上の具体的な課題に結びつけて考えられる方
- 不確実性の高い研究開発テーマに対して、仮説検証を粘り強く進められる方
- 実験結果を客観的に分析し、次の打ち手に落とし込める方
- 研究成果を社内外に発信し、技術コミュニティに貢献したい方
募集要項最終確認 10/21
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員正社員／契約社員 何れかで相談させていただきます。予めご了承ください ※選考フローの中で相談・詳細説明いたします
- 給与
- 600万円/年〜
- 給与の詳細
- 年収 600万円〜・裁量労働制の場合：固定残業代の相当時間：46.0時間/月・月給制職種の場合：固定残業代の相当時間：80.0時間/月
- 手当
- 家賃補助制度月3万円家賃補助制度月5万円
- 勤務地
- 〒150-0042 東京都渋谷区宇田川町40番1号 Abema Towers
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- 10：00〜19：00 労働時間：08時間00分 休憩60分（残業：有） 平均残業時間：35.5時間 ※ただし職種によっては裁量労働制適用 ・裁量労働制の場合：固定残業代の相当時間：46.0時間/月 ・月給制職種の場合：固定残業代の相当時間：80.0時間/月
- 年間休日
- 120日
- 休日・休暇
- 年間休日120日以上完全週休2日制（土曜・日曜）祝日夏期休暇年末年始休暇年次有給休暇（初年度10日間）慶弔休暇産休・育休等リフレッシュ特別休暇制度です。入社3年目以上の正社員が毎年5日間の特別休暇を取得できます。
- 福利厚生
- 家賃補助制度（2駅ルール、どこでもルール）エンジニア向け新制度「ENERGY（エナジー）」退職金制度従業員持株会社内カウンセリング制度慶弔見舞金制度社内親睦会費補助制度無料マッサージルーム完備などオフィスの入っているビルの１フロアが食堂となっており、 比較的安価に食事をとっていただくことができます。毎日献立が変わります。▼部活動支援制度 従業員同士のコミュニケーション促進を目的とし、 社内の部活動に補助金を支給します。▼技術者向け支援制度 勤務する技術者が常に自身の能力向上を図り、 開発に集中することができる環境を提供するための制度。 FA権、プライベートリモート、サポリストなど。▼スキルアップ制度 セミナーや各種勉強会の参加を支援し、参加費を会社で負担します。 また、サイバーエージェント本体で実施される講習に参加することが可能です。アプリケーション開発言語、インフラ、デザインまで研修内容は様々です。 スキルアップのための必要な書籍についても会社にて購入しています。▼コミュニケーション活性化制度 従業員間のコミュニケーション活性化のため、懇親会補助、 入場者歓迎ランチ補助等、その他異なる部署やプロジェクト間でも 気軽にコミュニケーションが取れるようイベントを推進しています。▼総会・社員ミーティング 毎月一度の社員ミーティング、半年に一度の総会を実施しています。 トピックスや全社方針の共有、活躍しているスタッフに対しての表彰を行い、 会社の一体感を高めるようにしています。※上記各種制度は、状況に応じて変更になる可能性はございます。 予めご了承ください。
- 受動喫煙対策
- 有(喫煙室あり)
- 掲載日
- 2026/06/30 17:44（114日前）
- 最終確認
- 2026/10/21 21:25（1日前）
仕事内容
業務内容
- ゲーム開発・運用における高度な技術課題に対して、機械学習、強化学習、数理最適化、生成モデルなどの技術を用いた研究開発を推進していただきます。
- 論文や先端技術の調査にとどまらず、実データ・実プロダクトに適用可能な形でアルゴリズムを設計・実装し、プロトタイプから実運用を見据えた検証まで担っていただきます。
業務例
- ゲームAI、強化学習、生成モデル、数理最適化等に関する技術調査・研究開発
- ゲームデータやシミュレーション環境を用いたアルゴリズム設計・実装
- レベル生成、バランス調整、敵AI、プレイヤー行動予測等に関するモデル開発
- 研究論文・OSS・先端技術の調査、再現実装、応用可能性の検証
- 実プロダクトへの適用を見据えたPoC設計、実験、評価
- モデル性能やアルゴリズムの定量・定性評価手法の設計
- 学会発表、論文投稿、技術ブログ、イベント登壇等による研究成果の発信
- 社内外の研究者・開発者との共同研究・技術交流
プロジェクト例
- パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定
- 対戦型ゲームにおける敵AI・NPC行動生成
- 運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援
- 強化学習を用いたゲームプレイエージェントの開発
- 数理最適化・組合せ最適化を用いたゲーム設計支援
- 非公開の新規研究開発プロジェクト
ポジションの魅力
- ゲームという複雑で創造性の高い領域に対して、機械学習・AI技術を応用できるポジションです。
- アルゴリズムの新規性やモデル性能だけでなく、実際のゲーム開発・運用における有用性までを重視して研究開発を進められます。
- 研究とプロダクト応用の両方に関心があり、先端技術を実サービスに接続したい方に適しています。
この求人は、株式会社サイバーエージェントの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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