東京のAI求人
職種：3件
雇用形態
年収：800〜1200万
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4件
【研究開発／データサイエンティスト】医療・創薬系AIシステムの研究開発／エキスパート（ライフサイエンスAI事業本部）
トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（LLM開発）
Machine Learning Engineer (機械学習エンジニア)
【バクラク】エンジニアリングマネージャー AI・機械学習領域
【研究開発／データサイエンティスト】医療・創薬系AIシステムの研究開発／エキスパート（ライフサイエンスAI事業本部）
- 勤務地
- 東京都港区港南2-12-23明産高浜ビル（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 800万円〜1500万円／年
- 掲載日
- 2026-07-08
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- ■実データを利用した研究開発（データ分析、アルゴリズム考案など）に携わった経験
- ■社内関連部門および外部研究者と適切に協働し、良好な関係を構築しつつコミュニケーションまたは交渉に取組んだ経験
- ■自然言語処理（NLP）、機械学習、データマイニング、統計解析、ビッグデータ解析のご経験を有する方
- ■Pythonによるデータサイエンスの業務経験がある方
- ■1件以上の筆頭著者論文もしくは、特許出願がある方
- ■製薬企業、医療機器メーカー等、研究所、大学での5年以上の業務実績がある方
- ■疾患診断・治療方法・薬剤開発・医療機器開発に関する高度な専門知識が求められる業務経験
- ■大学・学部レベルの数学知識（確率・統計、線形代数、解析）
- ■バイオインフォマティクスの経験がある方
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（株式会社FRONTEO）
株式会社FRONTEOは、自社開発AIエンジン「KIBIT」を基盤に、ライフサイエンスAI、リーガルテックAI、ビジネスインテリジェンス、経済安全保障の4分野でAIソリューションを展開する企業。メガバンク導入率100%、五大証券会社導入率80%の実績を持ち、金融、製薬、製造業などエンタープライズ企業への導入が主体。構造化・非構造化データの横断的解析により、従来見えなかった事象の発見を実現しています。
この職種について（AIリサーチャー（研究職））
AIリサーチャー／研究職は、AIの最先端技術の研究・開発を行う職種です。新しいモデルや手法を探索し、論文や実装を通じて成果を出します。深い数理と研究遂行力が求められ、博士や研究経験が活きます。
本ページは公開情報から事実情報を抜粋・整理したものです。仕事内容・選考フローなどの詳細と応募は、各企業の採用ページでご確認ください。
【研究開発／データサイエンティスト】医療・創薬系AIシステムの研究開発／エキスパート（ライフサイエンスAI事業本部）
- 勤務地
- 東京都港区港南2-12-23明産高浜ビル（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 800万円〜1500万円／年
- 掲載日
- 2026-07-08
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- ■実データを利用した研究開発（データ分析、アルゴリズム考案など）に携わった経験
- ■社内関連部門および外部研究者と適切に協働し、良好な関係を構築しつつコミュニケーションまたは交渉に取組んだ経験
- ■自然言語処理（NLP）、機械学習、データマイニング、統計解析、ビッグデータ解析のご経験を有する方
- ■Pythonによるデータサイエンスの業務経験がある方
- ■1件以上の筆頭著者論文もしくは、特許出願がある方
- ■製薬企業、医療機器メーカー等、研究所、大学での5年以上の業務実績がある方
- ■疾患診断・治療方法・薬剤開発・医療機器開発に関する高度な専門知識が求められる業務経験
- ■大学・学部レベルの数学知識（確率・統計、線形代数、解析）
- ■バイオインフォマティクスの経験がある方
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（株式会社FRONTEO）
株式会社FRONTEOは、自社開発AIエンジン「KIBIT」を基盤に、ライフサイエンスAI、リーガルテックAI、ビジネスインテリジェンス、経済安全保障の4分野でAIソリューションを展開する企業。メガバンク導入率100%、五大証券会社導入率80%の実績を持ち、金融、製薬、製造業などエンタープライズ企業への導入が主体。構造化・非構造化データの横断的解析により、従来見えなかった事象の発見を実現しています。
この職種について（AIリサーチャー（研究職））
AIリサーチャー／研究職は、AIの最先端技術の研究・開発を行う職種です。新しいモデルや手法を探索し、論文や実装を通じて成果を出します。深い数理と研究遂行力が求められ、博士や研究経験が活きます。
本ページは公開情報から事実情報を抜粋・整理したものです。仕事内容・選考フローなどの詳細と応募は、各企業の採用ページでご確認ください。
トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（LLM開発）
- 勤務地
- 東京都港区三田一丁目1番14号（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 800万円〜1500万円／年
- 使用技術
- LLM／生成AI
- 掲載日
- 2026-04-02
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- 機械学習モデルの研究、開発経験（3年以上）
- 大規模言語モデルの学習経験（規模は問わない）
- ログレベルでエラーを追いかけて適切な仮説だしと対処を実施した経験
- 大規模言語モデルの研究開発分野の最先端を追いかけ続ける高い熱量
- NVIDIA社のMegatron-LMやNeMoフレームワークを使用した開発経験
- MLOps環境の構築・運用経験、分散処理の経験
- 外部活動における実績
- Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験
- データサイエンス領域におけるカンファレンス登壇経験
- 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信
- ジャーナルでの論文採用経験
- OSS貢献
- 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと
- あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（株式会社ABEJA）
株式会社ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を理念に掲げ、AIとディープラーニング技術を活用したデジタルプラットフォーム事業を展開する企業です。DXの実行に必要なデータの生成・収集・加工・分析からAIモデリングまでのプロセスを提供する独自のソフトウェア群「ABEJA Platform」を中核に、300社以上の企業に導入されています。顧客のDXを推進する「トランスフォーメーション領域」と、汎用的な仕組み・サービスとして提供する「オペレーション領域」の2つの事業を展開しています。小売店向けには来店客の属性分析や回遊分析を行う「ABEJA Insight for Retail」を提供しています。GENIACプロジェクトに第1期から継続参画し、企業のミッションクリティカル業務に対応する自律型AIエージェントの実装にも取り組んでいます。2023年に東京証券取引所グロース市場に上場しており、2018年には米Google社からの出資を受けています。
この職種について（生成AI／LLMエンジニア）
生成AI／LLMエンジニアは、大規模言語モデルを使ったプロダクト開発を担う職種です。プロンプト設計、RAG（検索拡張生成）、ファインチューニング、評価設計などを組み合わせ、実用的な精度と安全性を作り込みます。
本ページは公開情報から事実情報を抜粋・整理したものです。仕事内容・選考フローなどの詳細と応募は、各企業の採用ページでご確認ください。
Machine Learning Engineer (機械学習エンジニア)
- 勤務地
- 東京都港区芝大門1-2-14H1O浜松町1101（リモート可）
- 年収
- 800万円〜1300万円／年
- 掲載日
- 2024-08-22
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- - ミッション・ビジョン・バリューへの共感
- - 5件以上の共同研究や機械学習プロジェクトのリード経験
- - 4年以上のソフトウェア/機械学習エンジニアとしての実務経験
- - 3年以上の機械学習エンジニアとしての実務経験
- - 2年以上のDeep Learningエンジニアとしての実務経験
- - Kaggle Competition Master獲得者
- - コンピュータサイエンス、数学、物理学、または関連分野の博士号取得
- - ケモインフォマティクス、バイオインフォマティクス、またはその関連分野の経験
- - データサイエンティストとしての実務経験
- - 事業と技術の両面の理解と適切なコミュニケーション能力
- - 問題解決に対する強い意志
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（SyntheticGestalt株式会社）
「自動化された発明システムの開発」を使命に掲げるAI創薬・バイオテック企業です。東京とロンドンに拠点を持ち、10億データポイント以上で学習した独自の基盤AIモデルを開発しています。分子の3次元構造を考慮した解析により、従来モデルの限界を超える性能を実現しています。医薬品発見AI事業では、機械学習モデルによる有価分子の発見からリード化合物の同定・最適化までを加速し、数十億規模の化合物ライブラリから候補を提案します。酵素発見プラットフォーム事業では、酵素機能推定から新規生物学的実体の設計まで対応しています。数学者、物理学者、化学者、生命科学研究者、AIエンジニアの多分野融合チームで構成され、塩野義製薬・北海道大学との共同研究（COVID-19候補化合物発見）、協和キリン、横河電機との酵素発見実績を持っています。GENIACプロジェクトにも採択されています。
この職種について（機械学習エンジニア）
機械学習エンジニアは、機械学習モデルの設計・学習・評価・本番運用を担う職種です。精度だけでなく、推論速度や運用コスト、再学習の仕組みまで含めて製品に載せることが重視されます。数理とエンジニアリングの両輪が必要です。
本ページは公開情報から事実情報を抜粋・整理したものです。仕事内容・選考フローなどの詳細と応募は、各企業の採用ページでご確認ください。
【バクラク】エンジニアリングマネージャー AI・機械学習領域
- 勤務地
- 東京都中央区築地1-13-1銀座松竹スクエア5階（リモート可）
- 年収
- 1005万円／年
- 使用技術
- AWSDockerGoLLM／生成AIReactSQLTerraformTypeScript
- 掲載日
- 2025-08-26
- 最終確認日
- 2026-09-16
企業について（株式会社LayerX ）
株式会社LayerXは、「すべての経済活動を、デジタル化する」をミッションに掲げ、法人向けバックオフィスSaaS「バクラク」を中核事業として展開する企業です。バクラクは「ハタラクを、バクラクに」をスローガンに、請求書処理や経費精算などの業務プロセスをデジタル化・効率化するソリューションを提供しています。AI・データ関連の先端技術を研究開発しプロダクトへ実装するAI Workforce事業や、三井物産デジタル・アセット・マネジメントを通じた資産運用領域のDX支援を行うFintech事業も手がけています。2026年3月時点で年経常収益（ARR）が100億円を達成しており、AIエージェント事業が成長を牽引しています。
この職種について（機械学習エンジニア）
機械学習エンジニアは、機械学習モデルの設計・学習・評価・本番運用を担う職種です。精度だけでなく、推論速度や運用コスト、再学習の仕組みまで含めて製品に載せることが重視されます。数理とエンジニアリングの両輪が必要です。
本ページは公開情報から事実情報を抜粋・整理したものです。仕事内容・選考フローなどの詳細と応募は、各企業の採用ページでご確認ください。
