ゲーム・エンタメの案件一覧

■開発現場が業務に集中できる環境を提供するためのITヘルプデスク業務を担当いただきます。
・会社PCやモバイルデバイスのキッティング
・各種グループウェア、AD等のアカウントやアクセス権限の管理
・PCトラブル等、ユーザーからの各種問い合わせ対応
・システムの選定と導入検証、ベンダーコントロール、導入支援

ゲーム・エンタメ事業部から提供しているスマートフォンゲームの3Dモデラーとして、リーダー業務3Dゲームの背景を中心に、キャラクターやpropなどのモデリング仕様決めなどを行っていただきます。
・美術設定の作成
・背景イラストの制作およびディレクション
・3D制作用の指示書作成
・アイテム、小物などのデザイン

■使用環境
Unity,Mayaなど

誰もが知るテレビ会社にて、動画配信サイトのエンコーダーとしてご参画頂きます。

～具体的な業務例～
・映像マスター素材からマスターデータおよび配信ファイルの作成
・配信システムへの登録作業
・配信前のコンテンツチェック
・進捗管理
・データの管理
・映像編集（テロップ作成、ぼかし等）

誰もが知るテレビ会社にて、動画配信サイトの運用ディレクション業務をご担当頂きます。
放送会社（親会社）の担当者や、当社の運用オペレーターとやり取りをしながら仕事を進めていただきます。
コミュニケーション力があり、正確かつ効率的に業務を捌ける方が向いております。
また、ご経験やスキルに合わせ視聴者数の向上に関する業務をお任せする場合もございます。

・WEBサイトのディレクション経験（ECサイト含む）

Vtuber関連案件におけるWEBページ作成

大手音楽レーベルの商品化権を保有しているアーティストやコンテンツにまつわるグッズ商品企画から製造・販売を行っており、
アーティストグッズの企画・デザインを現メンバーと連携しながら担っていただきます。
アーティストのブランディングや表現を、音楽ではない部分でモノ＝グッズとして形にすること。
そのモノに自分自身のエッセンスを加えて、お客様に手にしていただくことで喜びや感動を提供することができる、とてもやりがいと魅力のある仕事です。
長期参画ができ、コミュニケーション能力が高い方が活躍できる環境です。

複数展開されている動画配信サービス全般にて業務の推進、施策の開発進行をご担当頂きます。
・実行が決まった施策の開発全般の推進
・施策要件の定義、事業部内開発メンバーのリード、および施策実行に伴う関連組織との調整です。
・1～2ヶ月程度の小規模な開発のディレクションから、6～12ヶ月程度の長期施策のプロジェクトマネジメントまで幅広くお任せします。

・Webアプリケーション設計・開発
・WebAPIの設計・開発
・CI/CD環境の設計構築
・クラウドサービスを利用したサービス運用・開発
・プロジェクト進行管理

大手エンタメ会社にて動画制作のプロデュース業務をしていただきます。

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

（具体的な職務）
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

[MLOpsエンジニア概要]
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

（具体的な職務）
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備