AIエンジニア AI Engineer (Japan)

Другое

• 生成AI（LLM等）やプロシージャル生成を活用し、アート／シナリオ／レベル制作を支援するAI機能・制作ツールの開発
• 制作意図（目的・制約・評価軸）の言語化、テンプレート／制約設計、制作ツールUXの最適化、生成体験の改善
• 生成品質（完成度／一貫性／再現性）の向上と、制作パイプラインの効率化（生成フロー、レビュー導線、データ管理、再生成・差分管理など）
• 生成速度・コスト・品質の観点での評価設計と継続的改善（ベンチマーク、比較評価、運用モニタリング）
• 自社製ノードベースエディタの拡張開発（制作現場向け機能追加／UX改善）
• 定型型シナリオの事前生成（バッチ生成）機能の設計・実装（テンプレート化、構造化出力、レビュー前提の生成フロー）
• パズルレベルの事前生成（バッチ生成）機能の設計・実装（制約充足、可解性／難易度などの評価設計を含む）
• ゲームリソースの事前学習データベースの作成・最適化（スキーマ設計、タグ付け、重複排除、検索性／再利用性の向上）
• エンジニアとしてゲーム制作に関わる経験、またはコーディングスキルを持つTAとしての実務経験
• 機械学習／自然言語処理、または自動生成（プロシージャル生成、探索／最適化等）に対する基本的な理解
• 大規模データセット／コンテンツデータベースを扱った経験（収集／加工／品質管理／検索性・再利用性の設計等）
• 生成物を「検品」で終わらせず、評価設計 → レビュー → フィードバック → 改善の反復で品質を上げられること
• 関係者（アーティスト／デザイナー／エンジニア）と意見交換しながら、目的・制約・評価軸をすり合わせて前進できること
• 対話型AI／エージェント等の開発経験（制作支援のUI／ワークフローに組み込めること）
• クラウドサービス（AWS, GCP, RunPod, Azure等）でのGPU活用・運用経験
• TensorFlow／Keras／PyTorch等の機械学習フレームワーク利用経験
• 生成AI（画像／テキスト／構造化データ）に関する開発・運用経験（学習／微調整／推論最適化／評価等）
• 制作現場に導入するためのワークフロー／ガードレール設計経験（テンプレ、制約、チェック、再現性、差分管理等）
• ノードベース（グラフ／DSL等）エディタの拡張開発経験
• レベルの自動生成、探索／最適化、評価（可解性・難易度推定・多様性等）に関する経験
• データモデリング／DB設計（コンテンツDB、タグ設計、インデックス、重複排除等）の経験
• ゲーム制作に関わる多数の領域（アート／シナリオ／レベル／運用／ツール）にまたがる興味関心
• タスクと実直に向き合い、仮説検証と改善を粘り強く回せる
• スピード感と納期意識を持って推進できる
• セルフコントロール能力があり、自走しつつ周囲を巻き込める
• 課題に対して素早く意見交換でき、解決手法を提案できる
• 目的・制約・評価軸を言語化し、関係者と合意形成できる
• 方向性提示 → フィードバック → 改善のループで品質を上げる協働ができる（事前生成の運用を回せる）
• Develop AI-driven tools that support art, scenario, and level production using Generative AI and procedural techniques.
• Optimize production pipelines by designing workflows for intention verbalization, template creation, and UX improvements for internal tools.
• Implement batch generation systems for scenario writing and level design, including constraint satisfaction and difficulty evaluation.
• Manage game resource databases, including schema design, tagging, and optimizing data for pre-learning and reusability.
• Extend node-based editors to improve functionality and user experience for on-site creators.
• Game Development Experience: Background as a software engineer in game production or as a Technical Artist (TA) with strong coding skills.
• Technical Knowledge: Basic understanding of Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), or automated generation (procedural, search/optimization).
• Data Management: Experience handling large-scale datasets or content databases (collection, processing, and quality control).
• Iterative Quality Control: Ability to design evaluation metrics and run feedback loops (Review → Feedback → Improvement) to raise output quality.
• Collaboration: Strong communication skills to align goals, constraints, and evaluation axes with artists, designers, and other engineers.
• AI Development: Experience developing conversational AI/agents or using ML frameworks like TensorFlow, Keras, or PyTorch.
• Cloud & Infrastructure: Experience utilizing GPUs on cloud platforms (AWS, GCP, Azure, RunPod, etc.).
• Generative AI Expertise: Hands-on experience with image/text/structured data generation, including fine-tuning and inference optimization.
• Specialized Systems: Experience with node-based editor extensions or automated puzzle/level generation (solvability and diversity estimation).
• Database Design: Advanced skills in data modeling, indexing, and deduplication for content databases.