強化学習エンジニア/常駐/大手ゲーム企業における強化学習を活用したゲーム自動プレイ・バランス最適化開発の案件・求人【株式会社identity】

案件情報

• 業務内容

  作業内容	強化学習エンジニア/常駐/大手ゲーム企業における強化学習を活用したゲーム自動プレイ・バランス最適化開発 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。 ・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 [関連ワード]フリーランス、案件、エンジニア、プログラマー、業務委託
  必須スキル	・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）
  尚可スキル	・ゲームAI開発の経験 ・強化学習を用いたゲーム自動プレイやバランス調整の実プロジェクト経験 ・分散学習/環境（AWS, GCP, Azure, Kubernetes）での開発経験 ・MLOps/DevOpsの経験（モデルのデプロイ、継続的学習、CI/CD） ・ゲームプレイヤーの行動データを用いた模倣学習やデータ駆動型AIの開発経験・シミュレーション環境を構築し、エージェントの学習を行った経験 ・ゲーム開発ワークフローにおけるAIツールの統合経験 ・英語での技術文書の読解およびコミュニケーション能力
  開発環境	【作業環境】 Windows/Mac選択可 【開発環境】 言語＿＿＿＿： ＤＢ＿＿＿＿： ＦＭ＿＿＿＿： 環境・ＯＳ＿： ツール＿＿＿： その他＿＿＿： 【開発手法・工程】

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• 基本情報

  単価	550,000 ～ 650,000 円 /月額 スキル見合い
  精算幅	140H-180H
  勤務地	渋谷駅 ※実際の勤務地は応募時にご確認下さい
  契約形態	業務委託
  商流	元請

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