AI Data Specialist - Tokyo

仕事内容

• Product、LiveOps、Marketing、UA、CRM、Game Operationsなどと連携し、データ・自動化の機会を特定してAIネイティブな技術システムに落とし込む。
• BigQuery、dbt、Looker、Airflowなどを用いて、スケーラブルなデータモデル、パイプライン、セマンティックレイヤー、セルフサービス型データプロダクトを構築・運用する。
• LLM、AIエージェント、RAG、評価フレームワーク、Human-in-the-loopレビューなどを用いたAIワークフローを開発する。
• オーディエンスセグメンテーション、キャンペーン分析、UAガバナンス、リテンション施策、イベント計画などのマーケティング業務を改善・自動化する。
• ゲーム、マーケティング、経営報告におけるデータ品質と指標の一貫性を維持し、責任あるAI利用を推進する。
• 技術・非技術チーム向けの再利用可能なデータ／AIツール、ドキュメント、導入支援を提供する。
• AI支援によるコードや分析をレビュー、テスト、CI、Lint、型チェックなどで検証する。

必須要件

• データエンジニアリング、アナリティクスエンジニアリング、MLエンジニアリングなどの関連経験5年以上。
• BigQueryまたはSnowflake、dbt、Looker、Airflowなどを含む本番データ基盤の設計・構築・デプロイ・運用経験。
• SQL、データモデリング、ディメンショナルモデリング、指標設計、セマンティックレイヤーに関する深い知識。
• パイプライン、業務自動化、連携処理、AIワークフロー向けの保守性の高い本番コードを記述する能力。
• LLMアプリケーション、AIエージェント、MCPなどのツール連携、RAG、プロンプト／ツールオーケストレーション、モデル評価の実務経験。
• データ品質管理、指標定義、信頼性、プライバシー、アクセス制御、説明可能性、人によるレビューなど、責任あるAIの実践経験。
• Product、LiveOps、Marketing、UA、CRM、Game Operationsなどのチームと直接協業した経験。
• 技術・非技術ユーザー向けの再利用可能なデータ／AIツールの構築、ドキュメント作成、トレーニング、導入支援の経験。
• 英語・日本語のビジネスレベルの会話および文章能力。
• Scopely Exploreの東京オフィスに週3日勤務できること。

歓迎要件

• ゲーム、プレイヤー行動、基本無料モバイルゲーム、ライブサービス、位置情報ゲームの経験・関心。
• ローカル運用やプロトタイプ段階のデータワークフローを、信頼性・拡張性のあるクラウド本番システムへ移行した経験。