【Sge】（データエンジニア）ゲーム・エンターテイメント事業部（Sge）　ゲーム事業横断のデータプラットフォームリード

ゲーム・エンターテイメント事業部（SGE）について

サイバーエージェントのゲーム事業部では、複数の子会社・タイトルがそれぞれ独立した強みを持ちながら、ゲームの企画・開発・QA・運用に取り組んでいます。

コア技術本部（コアテク）は、ゲーム事業全体の技術力向上と事業競争力の最大化を目的に、

各社・各プロジェクトを横断した技術支援、基盤づくり、組織横断施策を推進する組織です。

ゲーム事業には、これまで多数のタイトル開発・運用を通じて蓄積されてきた経験値があります。

一方でこれらの中には事業横断で再利用可能なデータ資産として十分に活用しきれていない領域もあります。これらの領域に対して、本組織にてデータ基盤を新たに整備し、データ活用を推進していく取り組みになります。

コア技術本部とは

SGE コア技術本部は、ゲーム事業全体の技術・組織課題に向き合う横断組織です。

各子会社・各プロジェクトが持つ独自性を尊重しながら、

事業横断で共通化すべき技術基盤や仕組みを整え、ゲーム事業全体の競争力向上を目指しています。

本ポジションでは、コアテク内のメンバーだけでなく、各社CTO、エンジニア、QA、HR、事業責任者など、多様な関係者と連携しながら業務を進めます。抽象度の高い構想を、現場で使われる仕組みに落とし込むことが求められます。

業務内容

ゲーム事業で扱う多様なデータを、横断的に整理・蓄積・活用できる状態にするための設計・開発・推進を担っていただきます。

単にデータパイプラインを作るだけではなく、どのようなデータを、どの粒度で、どのような権限設計・運用設計のもとで蓄積し、どのように可視化・分析・AI活用につなげるかを、関係者と一緒に整理していきます。

各社CTO、エンジニア、QA、HR、事業責任者と合意形成しながら、データ基盤とデータ活用を支える組織横断の推進体制を作っていただきます。

本ポジションでは、データ基盤を自ら設計・実装しながら、それを事業横断で継続的に開発、運用、活用していくための仕組みと推進体制を作るポジションです。

▼具体的な業務内容

• 構想：ゲーム事業横断のデータ活用構想の整理、要件定義、ロードマップ策定
• データ設計：HR、QA、プロダクト、運用KPI、開発プロセスなどに関するデータの設計
• 開発：データ収集、データモデリング、データマート設計、データ品質管理
• 可視化：BIツールやダッシュボードによる可視化、レポーティング環境の整備
• AI活用：生成AI/LLM活用を見据えたメタデータ、ドキュメント、ログ、権限設計の整備

入社直後からすべての領域を担当いただく想定ではありません。

まずは優先度の高いテーマから入り、現場と一緒に課題を整理しながら、ゲーム事業にとって再利用可能なデータ資産を段階的に作っていきます。

• ゲーム事業横断で扱うべきデータ領域の棚卸し
• HR、QA、運用KPI、プロジェクト履歴などのテーマ
• パイロット対象となるプロジェクトの選定と、データ収集・可視化・活用の小さな成功事例づくり
• データ活用における権限、セキュリティ、運用ルールの初期設計
• 将来的なAI活用を見据えたデータ構造・メタデータ設計

※変更の範囲：会社の定める業務

ポジションの魅力

• ゲーム事業横断のデータ活用の立ち上げから実装と運用まで関われる
• 開発、QA、運用、HRなど、ゲーム事業の幅広いドメインに触れられる
• 将来的な生成AI/LLM活用の土台となるデータ基盤づくりに関われる

求めるスキル・経験

▼必須要件

• SQLを用いたデータ抽出、データマート設計、分析基盤運用の経験
• データベース、データウェアハウス、データパイプラインに関する基礎知識
• Git/GitHubなどを用いたチーム開発経験
• 業務ドメインや業務プロセスを理解し、データ構造に落とし込んだ経験
• エンジニア、ビジネス職、マネジメント層など複数職種を巻き込んで課題解決を進めた経験

▼歓迎要件

• BigQuery、SnowflakeなどのDWH利用経験
• dbt、Dataform、Airflow、Dagsterなどを用いたデータパイプライン構築・運用経験
• Tableau、Looker、GrafanaなどによるBI/ダッシュボード構築経験
• データ品質管理、メタデータ管理、データカタログ、データリネージに関する知識・経験
• データマネジメント、ドメインモデリング、DDDに関する知識・関心
• GCP、AWSなどクラウド環境での開発・運用経験
• ゲーム、メディア、広告、toCサービスなど大規模ユーザーデータを扱う事業での経験
• 機械学習、レコメンド、チャーン分析、生成AI/LLM活用に向けたデータ整備経験

▼求める人物像

• 抽象度の高い課題を整理し、段階的に具体化していける方
• データを作って終わりではなく、長く使われる資産として育てることに関心がある方
• 現場の業務や意思決定を理解し、使われるデータ基盤を作ることにこだわれる方
• 複数の関係者を巻き込みながら、粘り強く合意形成・推進できる方
• AI時代におけるデータの重要性に共感し、ゲーム事業の競争力につながる仕組みづくりに挑戦したい方

主な利用技術・ツール

現時点では、具体的な技術スタックはテーマや既存環境に応じて整理していく想定です。

▼想定される技術・ツール

• 言語： SQL、Python など
• DWH / データ基盤： BigQuery、Snowflake など
• パイプライン / 変換： dbt、Dataform、Airflow、Dagster など
• BI / 可視化： Looker、Tableau、Grafana など
• クラウド： GCP、AWS など
• 開発・ドキュメント： GitHub、Slack、Notion など
• AI活用： LLM、生成AI、AIエージェント活用を見据えたデータ整備

※実際の利用技術は、既存環境・各社環境・パイロットテーマに応じて決定予定。