本ポジションでは、最新のAI技術（LLM、マルチモーダルモデル等）を活用し、ゲームを高度に理解・解析する「自律型AIエージェント」の開発をリードしていただきます。 単なるツール導入に留まらず、AIが自律的に推論・実行し、ユーザーへ新たな価値を提供する仕組みの構築がミッションです。 ■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。 【AI環境】 ・ChatGPT、 Claude ・Github Copilot、JetBrains ・Cursor, Windsurf ・Devin、langfuse ・Google Colab ・n8n, dify ・各種API 利用　etc... ▼GameWith　Github https://github.com/GameWith/recruitment ▼GameWith　Techblog https://tech.gamewith.co.jp/ 【GameWithのおすすめポイント】 　①月間PV5億~9億！・月間UU4000万人~4500万人！ 　②代表自身がゲーム大好きで元エンジニア 　③フルリモート勤務導入 　④モダンな開発環境！ 【開発部のおすすめポイント】 　①月間で最大9億PV！ハイトラフィックな自社サービス 　②ピアボーナス有り（従業員同士で感謝を伝え合う制度） 　③エンジニアによる企画が可能！実績も多数有り！ 　④OSSコントリビュータ手当支給！ 【勤務場所】 雇入れ時：会社の定める場所（自宅：原則在宅勤務） 変更の範囲：会社の定める場所（リモート勤務を行う場所を含む） 原則フルリモート（在宅勤務）です。 フルリモート体制となったきっかけはStay Homeですが、この体制でもクオリティを落とすことなく通常どおり業務を行えており、地理的な制限のない採用活動や事業展開スピードの向上に向けて、自身の業務に集中しやすい就業環境づくりにも着手し、個々のパフォーマンス向上に役立てていきます。 【必須条件】 （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） 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 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。 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 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 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。 【歓迎スキル】 （１）プロジェクトの技術選定・アーキテクチャ設計 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 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 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。