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 %

MLエンジニア

想定年収
740~1,280万円
勤務地
東京都
事業内容
同社は、社名のnexus(繋がり・絆)の名の通り、同グループが展開する多彩な事業をつなげ、IPファンのお客様との結びつきをより強くしていくことを目的とした会社です。グループの各事業に共通するIPを軸に、お客様と向き合い理解を深めることで、これまでにないエンターテインメントをグループとして生み出していくことを企業ミッションとしております。

【ファンゲージ(Fangage)】 IPファン向け情報発信の機能開発・運営
・エンゲージメント向上を目的とし、ファンベースへのアプローチを仕組み化
・双方向なコミュニケーションの活性化(ファン同士でのオンラインイベント機能の開発、ゲームの活動状況の見える化するプロフィールアプリ開発等の実施)

【Data Nexus】 事業単体/横断データ分析
・事業データを活用可能にするデータ基盤構築<データレイク>
・グループ横断データ分析を通じた事業連携の促進、事業ごとのデータ活用支援

【enza】 商品連動を可能にしたブラウザゲームプラットフォーム
・リアルとデジタルの境界線を超えてIPを楽しめるプラットフォーム
会社特徴
【「ネクサス」に込めた志】
「ネクサス」という言葉は、つながりや絆を表します。私たちはこの言葉を社名に掲げ、バンダイナムコグループ全体の架け橋となり、IPファンの情熱と向き合い続けています。
実はこの言葉を選んだのは社員の有志メンバーでした。何度も議論して志を確認し合ったうえで役員に提案してくれました。「自分たちが架け橋になってバンダイナムコの未来を作るんだ」という強い想いが込められています。

【それぞれの組織が連携し、IP軸戦略を推進しています】
組織としては、データ戦略部、IPエンハンス部、経営推進部の3つの部門で構成されています。各部門には、その分野における高度な専門性をもった人材や、幅広い業務経験をもつ人材が揃っており、業務と事業をリードし、バンダイナムコネクサスの挑戦と成長の原動力になっています。データを分析するだけでは終わらない、仕組みを開発するだけでも終わらない、それらを複合的に活用してIP軸戦略を推進するフォーメーションになっていることが組織としての強みです。

【時代・環境が変わってもIPを好きでいてくれる人のために】
IPファン、すなわちキャラクターが好きな人や作品が好きな人というのは、IPに力を与えてくれる大切な存在です。時代が変わり、環境が変わっても好きでい続けてくれる人たちのために何ができるのか、これを考え続けることを私たちは大切にしています。そして業績ももちろん重要ですが、一時の数字よりも、5年、10年と長きにわたってIPファンであり続けてもらえるような価値提供をどうやって実現するのか、それを有機的に考えるのがIP軸戦略なのです。そのために必要な仕組みを考え、構築し、グループ各社に提供しているのが当社となります。
仕事内容
▼具体的なML案件の例(以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定)
・ECサービスへのレコメンド提供
・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供
・ECサービスへの「不正検知(=転売ユーザ検知)システム」の提供
・スマホゲームへの「不正検知(=チートユーザ検知)システム」の提供
・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発
・反実仮想機械学習による施策効果の推定
・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務

▼担当業務範囲の詳細(※GCPを採用)
・ビジネス要求をもとにしたモデルの要件定義
・モデル開発の方針設計 (EDA、特徴量選定、手法選定)
・モデル開発と精度改善 (ハイパーパラメーターチューニング、オフライン精度検証)
・オフライン検証結果のレポート作成
・推論APIサーバー構築
・システム稼働後のMLモデルの精度モニタリング
・チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー)

※業務内容変更の範囲:会社が指定する業務
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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 ※変更の範囲 会社が指定する場所
給与詳細
■賞与年2回(6月/12月)
■昇給年1回(4月)
-役割階層によっては、みなし残業手当支給(超過残業分も全額支給)
-管理職の場合は管理監督者での勤務となり、その場合は支給無
応募資格
※志望動機の提出必須
・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。/・論文やTechBlogを参照してMLモデル開発に応用出来る。/・オフライン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。/・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/・アーキテクチャ設計力 (MLパイプラインの設計)/・コンテナ技術(例:Docker)に関する知見/・ワークフロー(例:Airflow、 Prefect)に関する知見/・施策提案力 (事業課題やIP戦略を実現するためのML施策の考案)/・要件定義力 (ビジネス要求をもとにしてモデル性能要件を定義出来る水準)/・サーバーサイドエンジニアとしての実務経験/・日本語能力試験N1(ビジネスレベル以上)
勤務時間詳細
就業時間:9:00~17:30
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 完全週休2日制(土日)、祝日
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 就学祝金 慶弔見舞金 退職金 確定拠出年金制度
採用人数
1
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株式会社バンダイナムコネクサス

MLプロダクトマネージャー

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想定年収 740~1,280万円
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正社員

株式会社バンダイナムコオンライン

イラストレーター(アートディレクター候補)【アイドリッシュセブン】

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
▼具体的なML案件の例(以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定)
・ECサービスへのレコメンド提供
・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供
・ECサービスへの「不正検知(=転売ユーザ検知)システム」の提供
・スマホゲームへの「不正検知(=チートユーザ検知)システム」の提供
・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発
・反実仮想機械学習による施策効果の推定
・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務

▼担当業務範囲の詳細(※GCPを採用)
・ビジネス要求をもとにしたモデルの要件定義
・モデル開発の方針設計 (EDA、特徴量選定、手法選定)
・モデル開発と精度改善 (ハイパーパラメーターチューニング、オフライン精度検証)
・オフライン検証結果のレポート作成
・推論APIサーバー構築
・システム稼働後のMLモデルの精度モニタリング
・チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー)

※業務内容変更の範囲:会社が指定する業務
想定年収
500~650万円
勤務地
東京都
正社員

ワンダープラネット株式会社

【フルリモート】品質管理ディレクター(ゲーム)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
▼具体的なML案件の例(以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定)
・ECサービスへのレコメンド提供
・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供
・ECサービスへの「不正検知(=転売ユーザ検知)システム」の提供
・スマホゲームへの「不正検知(=チートユーザ検知)システム」の提供
・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発
・反実仮想機械学習による施策効果の推定
・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務

▼担当業務範囲の詳細(※GCPを採用)
・ビジネス要求をもとにしたモデルの要件定義
・モデル開発の方針設計 (EDA、特徴量選定、手法選定)
・モデル開発と精度改善 (ハイパーパラメーターチューニング、オフライン精度検証)
・オフライン検証結果のレポート作成
・推論APIサーバー構築
・システム稼働後のMLモデルの精度モニタリング
・チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー)

※業務内容変更の範囲:会社が指定する業務
想定年収
350~800万円
勤務地
東京都
正社員

ネットマーブルジャパン株式会社

社内SE/カスタマーサポート(志望動機必須/業界未経験歓迎/フレックス)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
▼具体的なML案件の例(以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定)
・ECサービスへのレコメンド提供
・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供
・ECサービスへの「不正検知(=転売ユーザ検知)システム」の提供
・スマホゲームへの「不正検知(=チートユーザ検知)システム」の提供
・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発
・反実仮想機械学習による施策効果の推定
・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務

▼担当業務範囲の詳細(※GCPを採用)
・ビジネス要求をもとにしたモデルの要件定義
・モデル開発の方針設計 (EDA、特徴量選定、手法選定)
・モデル開発と精度改善 (ハイパーパラメーターチューニング、オフライン精度検証)
・オフライン検証結果のレポート作成
・推論APIサーバー構築
・システム稼働後のMLモデルの精度モニタリング
・チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー)

※業務内容変更の範囲:会社が指定する業務
想定年収
340~400万円
勤務地
東京都
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