強化学習エンジニア求人／ゲームAI自動プレイ・バランス最適化【スタキャリテック】

ゲーム
クライアントエンジニア
フロントエンドエンジニア
C#
C++

概要

強化学習（Reinforcement Learning, RL）技術を活用し、ゲームの自動プレイやゲームバランスの最適化を行うAIシステムの設計、開発、導入を担当していただきます。

業務内容

ゲームの自動プレイエージェントの開発（QA・テスト自動化、プレイヤーボット開発、ナビゲーションAIの最適化）
ゲームバランス最適化のための強化学習活用（自己対戦・報酬設計、データ分析）
NPC・エージェントAIの高度化（行動モデルの生成、プレイヤースキルに応じた適応型AIの開発）
ゲームプレイデータを用いた強化学習モデルの構築（模倣学習、環境シミュレーションの構築）
クラウド・分散処理環境での強化学習アルゴリズムの実装・最適化
ゲームデザイナーやQAチームと連携し、強化学習を活用したワークフローを構築
技術ブログ執筆を通じた社内外での技術発信

求人情報

必須要件

強化学習（RL）および機械学習の理論／実装に関する知識
Python および C++/C#などのプログラミング言語での開発経験
TensorFlow, PyTorch, JAX などの深層学習フレームワークの使用経験
強化学習ライブラリ（Ray RLlib, Stable Baselines, OpenAI Gym等）を用いたモデル開発経験
数学／統計の基礎知識（線形代数、確率・統計、最適化手法）

勤務時間・曜日

平日

勤務地

東京都渋谷区

単価 / 月

30万 ~ 90万

出勤形態

出社常駐

応募後の流れ

1.Webでかんたん応募

2.電話にてヒアリング（スキップする場合もあります）

3.ご面談にてご希望等詳細お伺い

4.案件ご紹介

担当者コメント

強化学習を活用したゲームAIの自動プレイやバランス最適化に携わるエンジニア募集です。
PythonやC++/C#での実装経験に加え、TensorFlowやPyTorchなどの深層学習フレームワークの使用経験が求められます。
Ray RLlibやOpenAI Gymなど強化学習ライブラリを活用したモデル開発スキルも必須です。
数学や統計の基礎知識が活かせる、技術力を活用して最先端ゲームAIの開発に挑戦したい方に最適な案件です。
勤務地は渋谷区、出社常駐。単価は30万〜90万の幅でスキルに応じて相談可能です。

求人エントリー

求人番号

21488

雇用形態

フリーランス,業務委託

職種

エンジニア

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