株式会社バンダイナムコネクサス

求人掲載中
エンタメ
正社員
求人とのマッチ率 限定公開 %

機械学習エンジニア

想定年収
520~1,100万円
勤務地
東京都
事業内容
【バンダイナムコエンタテイメント×ドリコムの合弁会社】
同社はバンダイナムコエンタテインメント社のIPビジネスとドリコム社のゲーム開発力のシナジーを活かし、新しいゲームプラットフォーム、ゲームコンテンツの企画・開発を行う企業です。

・プラットフォーム名:enza(エンザ)
新しいスマホゲームの形としてHTML5を利用しライトな開発環境で、これまでとリリースしてきたネイティブゲームと同じクオリティのゲーム開発を行うことをコンセプトにし、現在までにドラゴンボール、ファミスタ、アイドルマスター、NARUTO X BORUTO 忍者TRIBESなどの有名IPのゲームをリリースしております
〔特徴〕
(1)インストールが不要…アプリのダウンロードに時間がかからず、Wi-Fi環境がなくても遊ぶことができます。
(2)すぐに遊べる…友だちと集まって遊ぶとき、URLを送るだけですぐに遊ぶことができます。
(3)シェアが楽しい…簡単にSNSと連携することができ、会員登録をせずに遊べる機能もあります。

会社特徴
【ゲーム業界の新時代を築く企業】
日本のゲーム産業は世界をリードしてきました。コンシューマーゲームからオンラインゲーム、そしてソーシャルゲーム、スマートフォンゲームと技術の発展に伴い新たなデバイス、新たなゲームの楽しみ方を生み出してきました。現在ではスマートフォンゲームの市場規模は1兆円と言われています。一方で2015年まではスマートフォンゲームの市場規模は二けた成長してきましたが、2016年には初めて一桁となり、成長に陰りが見えてきたとも言われています。
そのような流れの中でゲーム業界に新たな風を吹かせようと考え、これまでタッグを組み「ワンピース」や「ジョジョの奇妙な冒険」のゲームをヒットさせたドリコム社と共にHTML5の技術をベースにしたライトな環境でゲームを楽しめるプラットフォームの開発を行うことを決定しました。同社ではプラットフォームの開発のみならず、ゲームコンテンツを2018年以降、国内外に発信していく予定です。

【目指すは和製Amazon。ゲーム事業のみならず、IPを多角展開していく予定です】
バンダイナムコグループではガンダム、ドラゴンボール、ワンピース、ジョジョの奇妙な冒険、聖闘士星矢、仮面ライダー、パックマン…といった世界的に有名なIPを多数保有しています。
スマートフォンというデバイスでゲームを展開していくことで得るビッグデータを活用し、今後はゲーム以外にも映像などのオンラインの横展開、さらにグッズやイベントなどオフラインにも展開していきたいと考えています。
オンライン・オフラインのビジネスで今最も成功している企業の1つがAmazonであると言えますが、同社も和製Amazonを目指していきたいと考えています。
仕事内容
機械学習機能開発 (主にモデル開発PoC。推論結果の提供)を担当して頂きます。

【具体的には】
・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供
・プロダクト間のユーザー送客導線最適化のための課金復帰有無の予測モデル開発

▼担当業務範囲の詳細
 ・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義
 ・モデル開発に必要なデータの洗い出し
 ・モデル開発のための探索的データ分析(EDA)
 ・モデル開発のための特徴量選定
 ・モデル開発のための機械学習手法選定
 ・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング
 ・開発したモデルのオフライン性能検証
 ・オフライン性能検証結果のレポーティング
 ・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
 ・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング

▼ML Opsエンジニアとの役割分担
 ・機械学習エンジニア主担当範囲:機械学習のモデル開発PoC (特徴量選定、手法選定、ハイパーパラメーターチューニング、オフライン性能検証)と推論結果の提供
 ・ML Opsエンジニアの主担当範囲:機械学習機能提供のためのシステム開発 (MLパイプライン設計、再学習の仕組み構築)
 ※ただし両職種は密に連携しながらそれぞれの担当業務を行います。

株式会社バンダイナムコネクサス募集概要

勤務地
東京都港区
給与詳細
■賞与年2回(6月/12月)
■昇給年1回(4月)
※スキルやご経験によって想定年収を決定いたします。
応募資格
データサイエンス力
・探索的データ分析の方針設計が出来る
・データ特性に合わせた前処理を行う事が出来る
・サービス特性やビジネス要求を踏まえた特徴量選定を行う事が出来る
・定番論文を参照して機械学習モデル開発に応用出来る
・オフライン性能検証のための指標を設計出来る
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングが出来る
エンジニアリング力
・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発経験
・Pythonを利用した開発経験
勤務時間詳細
就業時間:9:00~17:30
休日休暇
完全週休2日(土日祝)、夏季・冬季休暇
待遇・福利厚生
健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険
通勤手当、残業手当、退職金、確定拠出年金制度
採用人数
1

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正社員

株式会社バンダイナムコネクサス

ML Opsエンジニア

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収 520~1,100万円
勤務地 東京都

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正社員

株式会社ネクソン

企業広報担当(英語スキル必須・TOEIC850点以上/企業広告担当)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
機械学習機能開発 (主にモデル開発PoC。推論結果の提供)を担当して頂きます。

【具体的には】
・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供
・プロダクト間のユーザー送客導線最適化のための課金復帰有無の予測モデル開発

▼担当業務範囲の詳細
 ・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義
 ・モデル開発に必要なデータの洗い出し
 ・モデル開発のための探索的データ分析(EDA)
 ・モデル開発のための特徴量選定
 ・モデル開発のための機械学習手法選定
 ・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング
 ・開発したモデルのオフライン性能検証
 ・オフライン性能検証結果のレポーティング
 ・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
 ・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング

▼ML Opsエンジニアとの役割分担
 ・機械学習エンジニア主担当範囲:機械学習のモデル開発PoC (特徴量選定、手法選定、ハイパーパラメーターチューニング、オフライン性能検証)と推論結果の提供
 ・ML Opsエンジニアの主担当範囲:機械学習機能提供のためのシステム開発 (MLパイプライン設計、再学習の仕組み構築)
 ※ただし両職種は密に連携しながらそれぞれの担当業務を行います。
想定年収
520~770万円
勤務地
東京都
正社員

株式会社ポケラボ

シナリオディレクター

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
機械学習機能開発 (主にモデル開発PoC。推論結果の提供)を担当して頂きます。

【具体的には】
・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供
・プロダクト間のユーザー送客導線最適化のための課金復帰有無の予測モデル開発

▼担当業務範囲の詳細
 ・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義
 ・モデル開発に必要なデータの洗い出し
 ・モデル開発のための探索的データ分析(EDA)
 ・モデル開発のための特徴量選定
 ・モデル開発のための機械学習手法選定
 ・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング
 ・開発したモデルのオフライン性能検証
 ・オフライン性能検証結果のレポーティング
 ・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
 ・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング

▼ML Opsエンジニアとの役割分担
 ・機械学習エンジニア主担当範囲:機械学習のモデル開発PoC (特徴量選定、手法選定、ハイパーパラメーターチューニング、オフライン性能検証)と推論結果の提供
 ・ML Opsエンジニアの主担当範囲:機械学習機能提供のためのシステム開発 (MLパイプライン設計、再学習の仕組み構築)
 ※ただし両職種は密に連携しながらそれぞれの担当業務を行います。
想定年収
400~800万円
勤務地
東京都
契約社員

株式会社Black Beard Design Studio

【契約社員】プロジェクトマネージャー(ゲーム業界PM経験必須/進行管理/把握全般担当)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
機械学習機能開発 (主にモデル開発PoC。推論結果の提供)を担当して頂きます。

【具体的には】
・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供
・プロダクト間のユーザー送客導線最適化のための課金復帰有無の予測モデル開発

▼担当業務範囲の詳細
 ・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義
 ・モデル開発に必要なデータの洗い出し
 ・モデル開発のための探索的データ分析(EDA)
 ・モデル開発のための特徴量選定
 ・モデル開発のための機械学習手法選定
 ・構築したモデルのハイパーパラメーターチューニング
 ・開発したモデルのオフライン性能検証
 ・オフライン性能検証結果のレポーティング
 ・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
 ・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング

▼ML Opsエンジニアとの役割分担
 ・機械学習エンジニア主担当範囲:機械学習のモデル開発PoC (特徴量選定、手法選定、ハイパーパラメーターチューニング、オフライン性能検証)と推論結果の提供
 ・ML Opsエンジニアの主担当範囲:機械学習機能提供のためのシステム開発 (MLパイプライン設計、再学習の仕組み構築)
 ※ただし両職種は密に連携しながらそれぞれの担当業務を行います。
想定年収
320~550万円
勤務地
東京都
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