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（機械学習エンジニア）ゲーム・エンタメ事業部 Machine Learning Platform Engineer
給与
応相談※ 募集要項に金額の記載がなく、経験・能力などに応じて決まります
- 勤務地
- 東京都渋谷区
- 雇用形態
- 正社員・契約社員
- 働き方
- 記載なし
- 年間休日
- 120日
完全週休2日
要約求人票をもとにAIがまとめたものです
ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当します。機械学習パイプラインや推論環境、モデル管理基盤などを整備し、研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋めます。
応募資格
必須
歓迎
- MLOps基盤の設計・構築・運用経験
- PyTorch、TensorFlow、JAX等を用いたモデル開発経験
- Feature Store、Data Lake、Data Warehouse等のデータ基盤に関する知識
- GPU環境、分散学習、推論最適化に関する知識・経験
- ゲームの開発・運用経験
- セキュリティ、監視、SRE、コスト最適化に関する実務経験
求める人物像
- 研究開発成果を安定して運用可能なシステムに落とし込むことに関心がある方
- 開発者体験や運用効率を改善するための基盤づくりが好きな方
- 属人化した実験・運用を仕組み化し、再現性高くスケールさせたい方
- モデル精度だけでなく、信頼性、保守性、コスト、セキュリティまで考慮できる方
- 複数プロジェクトを横断して、ML活用の標準化・効率化を推進したい方
募集要項最終確認 10/2
- 職種
- MLOps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
- 応相談
- 給与の詳細
- 応相談
- 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。勤務オフィスの最寄駅から各線2駅圏内に住んでいる正社員に対し月3万円、 5年以上勤続している正社員に対してはどこに住んでいても月5万円の 家賃補助を支給します。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。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。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。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。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。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)
- 経験年数
- 2年以上
- 掲載日
- 2026/06/30 17:44（94日前）
- 最終確認
- 2026/10/02 19:26（今日）
仕事内容
業務内容
- ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるためのML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。
- モデルやアルゴリズムを、再現性・拡張性・保守性の高い形で実運用へ接続する役割です。
- 研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋め、ML活用を継続的にスケールさせるための基盤づくりを推進していただきます。
業務例
- 機械学習パイプラインの設計・構築・運用
- モデル学習、評価、デプロイ、監視を行うMLOps基盤の整備
- 実験管理、モデル管理、特徴量管理、データバージョニングの仕組みづくり
- ゲーム内データ・ログデータ・シミュレーションデータの処理基盤構築
- バッチ推論・オンライン推論・社内ツール向け推論APIの設計・運用
- モデル性能、データ品質、推論結果のモニタリング・アラート設計
- GPU・クラウド・コンテナ環境を活用した学習・推論環境の最適化
- MLエンジニア・リサーチャーが効率よく開発できる社内開発環境の整備
- セキュリティ、権限管理、コスト管理を考慮したML基盤運用
プロジェクト例
- ゲームAI開発向けの学習・評価パイプライン構築
- 運営型ゲームにおけるバランス調整支援システムの基盤開発
- 生成AI・LLMを活用した社内制作支援ツールのバックエンド基盤
- 複数プロジェクト横断で利用可能なML実験・モデル管理基盤
- 非公開プロジェクトにおけるAI開発基盤の設計・構築
ポジションの魅力
- ゲーム領域におけるAI活用を、単発の技術検証ではなく、継続的に運用可能な仕組みとして支えるポジションです。
- 研究開発・プロダクト開発・インフラ・データ基盤の接点に立ち、ML活用の生産性や再現性を大きく向上させることができます。
- モデル開発者やゲーム開発者がより速く、安全に、安定してAI技術を活用できる環境をつくることに関心がある方に適しています。
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掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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- 年収400万以上34,625
- 完全週休2日30,968
- 年間休日120日以上31,971
- 退職金あり28,889
- 住宅補助21,029
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