【完全フルリモート】サービス開発部／AIエンジニア

仕事の概要 GameWithは、「ゲームをより楽しめる世界を創る」をミッションに掲げ、 「ゲームに熱中し、ゲームで繋がり、ゲームを仕事にし誇れる」ための基盤を作り、 ゲーム業界の発展とゲーマーの地位向上を牽引する会社です。 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。 一緒に働くメンバー 配属先：サービス開発部 メンバー：2025年11月時点：24名 ▼社員インタビュー ・GameWithのサービス開発部を紹介！ ・GameWith、AIとどう向き合う？部長が語る「AIネイティブ」な未来！ 業務内容 【雇入れ時】 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。 【変更の範囲】 会社の定める職務 開発環境 モダンな開発環境で開発を行なっております。 サーバサイド：PHP, Go, (Python, Node.js) フロントエンド：TypeScript, ES6, jQuery, React, Vue.js, Web Components, LESS... クライアントサイド: Swift, Kotlin, Flutter (Dart), Unity (C#) データベース：MySQL, Aurora, DocumentDB, DynamoDB システムモニタリング：New Relic, Firebase Performance Monitoring 分析基盤：BigQuery,Google Analytics 4, Google Data Studio テスト：Autify インフラ： ・AWS（ALB, ECS Fargate, ElastiCache, S3, Lambda, CloudFront...） ・GCP（Firebase, Cloud Firestore, Cloud Functions, Vision AI...） ・Akamai（Image and Video Manager, Adaptive Media Delivery...） ・Terraform 開発効率が上がるものであれば、新しいサービスでも積極的に導入しております。 ～AIツール～ ・ChatGPT、 Claude ・Github Copilot、JetBrains ・Cursor, Windsurf ・Devin、langfuse ・Google Colab ・n8n, dify ・各種API 利用　etc... ▼GameWith　Github ▼GameWith　Techblog 仕事・会社の魅力 【国内有数の高トラフィックなサービス開発】 弊社の運営している「GameWith」というメディアは月間PV数5億～9億・MAU4000万～4500万に上ります。 そのため高トラフィックならではの様々な経験や知見を学びながら活かすことが可能です。 自由な働き方 原則フルリモートワーク（在宅勤務）かつ裁量労働制の体制をとっており、この体制で業務を続いていく予定です。 フルリモートワーク（在宅勤務）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 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。 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。 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。 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。 歓迎するスキル/経験 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。 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。 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。 GameWithのバリュー（下記参照）に共感してくれる方 【GameWith Value】 1. Best Effort, for Customer 顧客に最高のサービスを届けるための努力を怠らないようにしよう。 Be Honest, "TAIGI" Driven 誠実かつ大義ある仕事をしよう。 Think Why, Change the Rule 既成概念に囚われることなく、ルールの背景や理由を考えよう。そして、必要であればより良いものへと作り変えよう。