【フリーランス】強化学習エンジニア（ゲーム自動プレイ・バランス最適化）／東京

仕事内容

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

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職種 / 募集ポジション

【フリーランス】強化学習エンジニア（ゲーム自動プレイ・バランス最適化）／東京

雇用形態

業務委託

給与

応相談 〜

月額 25万円 〜 90万円

勤務地

150-0036 東京都渋谷区南平台町16番17号 住友不動産渋谷ガーデンタワー

153-0042 東京都目黒区青葉台3丁目6番28号 住友不動産青葉台タワー

勤務体系

勤務地や稼働、報酬は面談にてご相談させてください。

必須条件

• 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）

歓迎条件

• 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、またはクラウド環境（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

求める人物像

• ゲーム開発とAI技術の融合に強い興味を持ち、新しい技術を積極的に学習する意欲がある方
• 機械学習／強化学習の研究成果をゲームに適用し、実際の開発に落とし込む能力がある方
• チームでの協調を重視し、ゲームデザイナーやエンジニアと円滑にコミュニケーションを取れる方
• 未知の問題に対して試行錯誤しながら解決策を見つけられる方
• プレイヤー体験を向上させるためのAI技術応用に興味を持つ方

福利厚生・サポート制度

コミュニケーション活性化制度

総会

オフィシャルクラブ制度

懇親会費用補助

ゲームプレイルーム

スキルアップサポート

入社研修プログラム

CyStudy

スキルサーズデー

健康サポート・補助制度

インフルエンザワクチン接種

社内常設の整体

ソフトドリンク無料

ランチ補助

その他

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会社情報

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