どんな仕事か: - 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。
求められるスキルは: 必須 1. 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）
1. 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。
2. データ設計・パイプライン構築の経験
1. 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。
2. 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。
3. AI開発ツールの日常的な活用
1. 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。
4. ドキュメンテーション能力
1. 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 ### 歓迎するスキル/経験

1. プロジェクトの技術選定・アーキテクチャ設計
1. 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。
2. MLOps / LMOps の知見
1. 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。
3. マルチモーダルな技術への理解
1. 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
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 港区三田一丁目4番1号
勤務時間は: 10:00~19:00/※8時間
給与はどのくらい貰えるか: 700万円～1500万円 ※提示年収は、今までのご経験や選考の中でのご評価によって決定いたします。最低年収を下回る可能性もございますので、あらかじめご了承ください。
休日休暇は: 土曜日,日曜日,祝日／完全週休2日制(土日祝)、冬季休暇、夏季休暇、年次有給休暇、慶弔休暇、育児介護休業　等
どんな選考プロセスか: 1次面接：現場社員２名と人事
最終面接：取締役・部長

【完全フルリモート】サービス開発部／AIエンジニア

SE（Web・オープン系）