東京のAI求人
職種：5件
雇用形態
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72件
データサイエンティスト
Data Scientist (Machine Learning &Bioinformatics)
機械学習データサイエンティスト（バイオインフォマティクス）
【アプリケーションエンジニア】バックエンドおよびフロントエンド／経済安全保障領域に特化したAIソリューション（経済安全保障統括部）
【バックエンド シニアエンジニア】自社プロダクトAI型教材のプラットフォーム開発を推進するバックエンドエンジニアを募集！
Backend Engineer / AIの社会実装をリードするコアメンバー
【新卒】Machine Learning Engineer（機械学習エンジニア）
【オープン】Machine Learning Engineer（機械学習エンジニア） 音声AIエンジニア
【オープン】Machine Learning Engineer（機械学習エンジニア） NLP Engineer
【exaBase Studio（AIサービス開発基盤）】バックエンドエンジニア・アーキテクト（メンバー～リードクラス）
【exaBase Studio（AIサービス開発基盤）】Platform Engineer
【AIプラットフォーム事業】クラウドエンジニア エンタープライズ向けAIソリューション開発
【AIプラットフォーム事業】クラウドエンジニア エンタープライズ向けAIソリューション開発
【キャリア採用 harutaka事業】バックエンドエンジニア
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（Embodied AI）
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（ミドル）
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
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（シニア）
＜28新卒＞データサイエンティスト
【グループIT推進本部】(ソフトウェアエンジニア / 機械学習基盤の開発〜運用)機械学習を“裏側から”支えるエンジニアを募集！
データサイエンティスト
- 勤務地
- 東京都渋谷区渋谷二丁目24-12 渋谷スクランブルスクエア24F/25F
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- AWSBigQueryGCPPythonPyTorchscikit-learnTensorFlow
- 掲載日
- 2023-02-28
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- ・PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上)
- ・統計学、機械学習の基礎知識
- ・SQLを使用したデータの処理経験
- ・データをもとに、ビジネスにおける課題発見と改善施策の提案を行った経験
- ・Google CloudやAWSの環境内で分析した実務経験
- ・Linuxなどの環境下での実務経験
- ・自然言語処理の基礎知識ないし実務経験
- ・音声データの分析実務経験
- ・プログラム処理などの高速化、並列化
- ・ベイズ統計学の基礎知識ないし実務経験
- ・デジタルマーケティングの基礎知識
- ・Webスクレイピング、自動化関連のツール開発、ETL関連のコーディング等の実務経験
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（レバレジーズ株式会社）
レバレジーズ株式会社は、IT・医療・介護・人材など多領域で事業を展開する総合人材企業です。グループ会社のレバテック株式会社を通じたITエンジニア向け人材サービスや、レバウェル株式会社による医療・介護領域の人材支援を提供しています。AI関連では、データとAIで組織改善を支援するAI人事プラットフォーム「NALYSYS」を自社開発しており、AIによる離職リスクの早期検知、AI面接による初期選考の効率化、適性検査に基づく採用基準の自動設計など、人事領域におけるAI活用を推進しています。M&Aアドバイザリーやコンサルティング事業も展開し、米国・メキシコなど海外にも事業を拡大しています。
この職種について（データサイエンティスト）
データサイエンティストは、データ分析と統計・機械学習で事業の意思決定や予測に貢献する職種です。課題設定からデータ整備、モデル構築、結果の説明までを行い、ビジネス理解と分析力の両方が問われます。
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。
データサイエンティスト
- 勤務地
- 東京都渋谷区渋谷二丁目24-12 渋谷スクランブルスクエア24F/25F
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- AWSBigQueryGCPPythonPyTorchscikit-learnTensorFlow
- 掲載日
- 2023-02-28
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- ・PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上)
- ・統計学、機械学習の基礎知識
- ・SQLを使用したデータの処理経験
- ・データをもとに、ビジネスにおける課題発見と改善施策の提案を行った経験
- ・Google CloudやAWSの環境内で分析した実務経験
- ・Linuxなどの環境下での実務経験
- ・自然言語処理の基礎知識ないし実務経験
- ・音声データの分析実務経験
- ・プログラム処理などの高速化、並列化
- ・ベイズ統計学の基礎知識ないし実務経験
- ・デジタルマーケティングの基礎知識
- ・Webスクレイピング、自動化関連のツール開発、ETL関連のコーディング等の実務経験
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（レバレジーズ株式会社）
レバレジーズ株式会社は、IT・医療・介護・人材など多領域で事業を展開する総合人材企業です。グループ会社のレバテック株式会社を通じたITエンジニア向け人材サービスや、レバウェル株式会社による医療・介護領域の人材支援を提供しています。AI関連では、データとAIで組織改善を支援するAI人事プラットフォーム「NALYSYS」を自社開発しており、AIによる離職リスクの早期検知、AI面接による初期選考の効率化、適性検査に基づく採用基準の自動設計など、人事領域におけるAI活用を推進しています。M&Aアドバイザリーやコンサルティング事業も展開し、米国・メキシコなど海外にも事業を拡大しています。
この職種について（データサイエンティスト）
データサイエンティストは、データ分析と統計・機械学習で事業の意思決定や予測に貢献する職種です。課題設定からデータ整備、モデル構築、結果の説明までを行い、ビジネス理解と分析力の両方が問われます。
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。
Data Scientist (Machine Learning &Bioinformatics)
- 勤務地
- 8-30 Shin-Ogawa-cho, Shinjuku-ku, THE PORTAL Iidabashi B1F / 1 Furo-cho, Chikusa-ku, NIC Bldg. Room 714
- 雇用形態
- 契約社員
- 使用技術
- AWSC++DockerGoKerasPythonPyTorchscikit-learnTensorFlow
- 掲載日
- 2026-03-10
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- Japanese NOT required
- English proficiency sufficient to work in an international team
- Proficiency in at least one programming language (R, Python, Go, C++)
- Experience in analyzing omics data, preferably RNA expression data
- Foundational understanding of probability theory and statistics
- Foundational understanding of statistical machine learning and pattern recognition
- Experience developing ML models using frameworks such as scikit-learn, Keras, TensorFlow, PyTorch (especially supervised learning for classification problems)
- Research or analysis experience in biology or related fields
- Docker
- Workflow management languages (Snakemake/Nextflow)
- AWS cloud
- Training on small-size datasets
- Handling imbalanced data
- Transcriptome analysis experience
- Liquid biopsy knowledge/experience
- microRNA knowledge
- cfDNA knowledge
- Foundational understanding of next-generation sequencing and quantitative PCR
- Biological research/analysis experience
- Wet lab experiment experience
- Cancer biology/medical knowledge or analysis experience
- Molecular diagnostics domain knowledge
- Clinical application of machine learning knowledge/experience
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（Craif株式会社）
尿中のマイクロRNAをAIで解析し、がんの超早期発見を実現するリキッドバイオプシー企業です。独自の解析技術基盤「NANO IP（NANO Intelligence Platform）」を保有し、痛みのない非侵襲的な尿検査だけで複数のがんリスクを判定できる技術を確立しました。主力サービス「マイシグナル・スキャン」は10種類のがんリスクを一度に検査可能で、全国2,000軒超の医療機関に導入されています。ステージ0のがん早期発見実績もあります。遺伝子検査サービス「マイシグナル・ナビ」も提供し、がんの予防から早期発見までを包括的にカバーしています。「人々が天寿を全うする社会の実現」をビジョンに掲げ、従来の画像診断では検出困難だった微小ながんの発見に挑んでいます。
この職種について（データサイエンティスト）
データサイエンティストは、データ分析と統計・機械学習で事業の意思決定や予測に貢献する職種です。課題設定からデータ整備、モデル構築、結果の説明までを行い、ビジネス理解と分析力の両方が問われます。
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。
機械学習データサイエンティスト（バイオインフォマティクス）
- 勤務地
- 東京都新宿区新小川町8-30 THE PORTAL iidabashi B1F / 愛知県名古屋市千種区不老町1 NIC館714号
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- DockerKerasPythonPyTorchscikit-learnTensorFlow
- 掲載日
- 2025-08-19
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- ビジネスレベル以上の日本語または英語
- Linux/Shell scripts/SQL/Python
- 大学卒業レベル以上の数学
- 確率論・統計学の基礎的な理解
- 統計的機械学習・パターン認識の基礎的な理解
- 各種フレームワーク（scikit-learn, keras, tensorflow, pytorch等）を用いた機械学習モデル開発経験
- 〇開発ツール
- ・Docker
- ・Workflow management language (snakemake)
- 〇機械学習の経験
- ・スモールサイズデータの学習
- ・不均衡データの学習
- 〇関連分野の知見・経験
- ・トランスクリプトーム解析の経験
- ・リキッドバイオプシーに関する知見・経験
- ・micro RNAに関する知見
- ・cfDNAに関する知見
- ・次世代シークエンサー及び定量PCRの原理に関する基礎的な理解
- ・生物学あるいは周辺分野での研究・解析経験
- ・Wet labでの実験操作の経験
- ・がんの生物学・医学的な知識または解析の経験
- ・Molecular diagnostics（分子診断学）分野の知見
- ・機械学習の臨床応用に関する知見・経験
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（Craif株式会社）
尿中のマイクロRNAをAIで解析し、がんの超早期発見を実現するリキッドバイオプシー企業です。独自の解析技術基盤「NANO IP（NANO Intelligence Platform）」を保有し、痛みのない非侵襲的な尿検査だけで複数のがんリスクを判定できる技術を確立しました。主力サービス「マイシグナル・スキャン」は10種類のがんリスクを一度に検査可能で、全国2,000軒超の医療機関に導入されています。ステージ0のがん早期発見実績もあります。遺伝子検査サービス「マイシグナル・ナビ」も提供し、がんの予防から早期発見までを包括的にカバーしています。「人々が天寿を全うする社会の実現」をビジョンに掲げ、従来の画像診断では検出困難だった微小ながんの発見に挑んでいます。
この職種について（データサイエンティスト）
データサイエンティストは、データ分析と統計・機械学習で事業の意思決定や予測に貢献する職種です。課題設定からデータ整備、モデル構築、結果の説明までを行い、ビジネス理解と分析力の両方が問われます。
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。
【アプリケーションエンジニア】バックエンドおよびフロントエンド／経済安全保障領域に特化したAIソリューション（経済安全保障統括部）
- 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
- 500万円〜700万円／年
- 使用技術
- AWSLangChainPythonReactSQL
- 掲載日
- 2026-07-08
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- ■Pythonでのアプリケーション開発経験
- ■Webアプリケーション開発経験
- ■SQLの実務経験
- ■Linux（Ubuntu等）での開発経験
- ■要件定義・仕様設計の経験
- ※入社後のキャッチアップも大歓迎です※
- 以下に関する知識や実務経験をお持ちの方は、即戦力として選考にて高く評価（加点）いたします。 また、現時点で経験がなくても、入社後に実務を通じて意欲的に習得し、ご自身のスキルを広げていきたいという方も歓迎いたします。
- ■Dash、Reactの経験
- ■AWSの設計・運用経験
- ■インフラ（ネットワーク・サーバー）の基礎知識
- ■MongoDBなどNoSQLの利用経験
- ■クラウドセキュリティに関する知識（IAM設計、ネットワーク制御など）
- ■脆弱性対策やセキュアコーディングの実践経験
- ■機微情報や外部公開データを扱うシステムにおけるセキュリティ設計経験
- ■GitHub Copilot、Claude CodeなどコーディングAIの実践経験
- ■LangChain等のフレームワークを用いたAIエージェントの設計・実装経験
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周辺エンジニア（バックエンド／インフラ／SRE））
AIインフラ／MLOps／SREは、AIを支えるバックエンド・基盤・運用を担う職種です。学習・推論の実行環境、デプロイ、監視、スケーリングを設計し、モデルを安定してサービスに届けます。クラウドとインフラの専門性が中心です。
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。
【バックエンド シニアエンジニア】自社プロダクトAI型教材のプラットフォーム開発を推進するバックエンドエンジニアを募集！
- 勤務地
- 東京都文京区小石川2‐3‐23 春日尚学ビル3階（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 628万円〜999万円／年
- 使用技術
- AWSAzureCI/CDDockerGCPGoJavaKubernetesLLM／生成AIReactRustScala
- 掲載日
- 2023-03-08
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- Webアプリケーション開発の経験（5年以上）
- 次のいずれかの言語を利用した開発業務の経験
- Scala, Java, Kotlin, Go, Rust
- API仕様などの内部設計
- RDBのテーブル設計及び開発
- 日本語運用能力（フルリモート環境でも多様な職種のメンバーと抽象的な議論・折衝が可能な日本語コミュニケーション能力、学習指導要領など、業務上必要な教育に関連する公的資料を読み解くことができる読解力）
- CI/CDの運用経験
- アーキテクチャーの知識
- GCP/AWS/Azureの経験
- Scalaのライブラリ使用経験（Cats、Akka、Airframe、circe）
- DDD（ドメイン駆動設計）の経験
- TDD（テスト駆動開発）の経験
- スクラム開発経験
- チームリーダーなど、プロジェクト進行におけるタスクマネジメントなどの経験
- 開発プロセスの改善や、業務効率改善のためのツール選定・導入などの経験
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（株式会社COMPASS）
株式会社COMPASSは、2012年に東京都文京区で設立されたEdTech企業です。学習eポータルとAI型教材を組み合わせた教育ソリューションを提供しています。主力製品の「Qubena（キュビナ）」は、児童・生徒一人ひとりの習熟度に合わせて最適な問題を出題するアダプティブラーニング教材で、小中5教科に対応しています。そのほか探究学習ライブラリー「SPARKE」やデジタルテスト「キュビナ テスト」も展開しています。170以上の自治体、2,300校以上の公立・私立学校に導入実績があります。
この職種について（AI周辺エンジニア（バックエンド／インフラ／SRE））
AIインフラ／MLOps／SREは、AIを支えるバックエンド・基盤・運用を担う職種です。学習・推論の実行環境、デプロイ、監視、スケーリングを設計し、モデルを安定してサービスに届けます。クラウドとインフラの専門性が中心です。
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。
Backend Engineer / AIの社会実装をリードするコアメンバー
- 勤務地
- 東京都港区海岸1丁目7-1 （WeWork 東京ポートシティ竹芝11F）（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
- AWSAzureJavaLLM／生成AIPythonRustScala
- 掲載日
- 2026-08-31
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- 3年程度のバックエンド開発経験
- Kotlin(Scala/Java 等を含む JVM 言語）、Go、Rust などの静的型付け言語を用いたサーバーサイド開発経験
- RDBMSの設計と最適化の実務経験
- マイクロサービスのアーキテクチャの設計および実装経験
- クラウドでの開発経験（Azureが望ましいが、次点でAWSでの開発経験）
- 大規模トラフィックを有するシステム開発または改善に貢献した経験
- RESTful API設計と実装に関する深い知識
- VectorDBの設計と最適化の実務経験
- コールセンター関連の開発経験、付随する技術経験
- SIP, RTP, gRPCを用いた音声システムの開発経験
- Pythonを用いたサーバーサイド開発経験
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（Gen-AX株式会社）
Gen-AX株式会社は、ソフトバンクの完全子会社として2023年に設立された生成AIのSaaSおよびプロフェッショナルコンサルティング企業です。コンタクトセンター向け生成AIプラットフォーム「X-Boost」を金融・小売・製造業に提供し、複雑な問い合わせ業務のAI対応を実現しています。人間のオペレーターと協働するAI自律音声応答ソリューション「X-Ghost」の開発も進めています。ソフトウェア提供にとどまらず、業務プロセスの再設計やAI導入に向けた組織改革まで包括的に支援するコンサルティングサービスも展開し、SB Intuitionsの国産LLM技術も活用しています。
この職種について（AI周辺エンジニア（バックエンド／インフラ／SRE））
AIインフラ／MLOps／SREは、AIを支えるバックエンド・基盤・運用を担う職種です。学習・推論の実行環境、デプロイ、監視、スケーリングを設計し、モデルを安定してサービスに届けます。クラウドとインフラの専門性が中心です。
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。
【新卒】Machine Learning Engineer（機械学習エンジニア）
- 勤務地
- 東京都港区芝浦4丁目2−8住友不動産三田ファーストビル5階
- 年収
- 540万円／年
- 使用技術
- Python
- 掲載日
- 2022-09-15
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- - Python等によるプログラミング経験
- - 機械学習/深層学習に関する英語論文を読み、そのアルゴリズムを理解し実装できること
- - 数学(線形代数、微積分、統計、物理演算その他)についての知識
- - 機械学習/深層学習のツールまたはライブラリの使用経験
- - 日本語ビジネスレベル（JLPT：N1目安）
- - 自然言語処理、動画解析、音声解析の理解と開発経験
- - 学習アルゴリズムの設計経験
- - グラフ理論の理解と開発経験
- - スパースモデリングの知識
- - GPGPUプログラミングの経験
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社エクサウィザーズ）
株式会社エクサウィザーズは、AI・生成AIを利活用したサービス開発を通じて産業革新と社会課題の解決に取り組む東証グロース上場のAI企業です。法人向け生成AIプラットフォーム「exaBase」シリーズを中心に、採用・IR・営業支援など多様なAIエージェントを展開しています。2016年設立で、資本金24億円、従業員587名の体制で事業を運営しています。
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。
【オープン】Machine Learning Engineer（機械学習エンジニア） 音声AIエンジニア
- 勤務地
- 東京都港区芝浦4丁目2−8住友不動産三田ファーストビル5階
- 年収
- 600万円〜1008万円／年
- 使用技術
- LLM／生成AI
- 掲載日
- 2024-07-03
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- - 音声認識・音声合成等を代表とする音声信号処理を用いた開発経験
- - 音声解析に関するアカデミックなバックグラウンドをお持ちの方、もしくは業務での実務経験がある方
- - ネイティブレベルの日本語能力
- - streaming処理の経験
- - 音声合成の経験
- - 学会発表や論文執筆の経験
- - リサーチャー経験
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社エクサウィザーズ）
株式会社エクサウィザーズは、AI・生成AIを利活用したサービス開発を通じて産業革新と社会課題の解決に取り組む東証グロース上場のAI企業です。法人向け生成AIプラットフォーム「exaBase」シリーズを中心に、採用・IR・営業支援など多様なAIエージェントを展開しています。2016年設立で、資本金24億円、従業員587名の体制で事業を運営しています。
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。
【オープン】Machine Learning Engineer（機械学習エンジニア） NLP Engineer
- 勤務地
- 東京都港区芝浦4丁目2−8住友不動産三田ファーストビル5階
- 年収
- 600万円〜1008万円／年
- 使用技術
- LLM／生成AI
- 掲載日
- 2023-09-27
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- - 自然言語処理用いた開発業務経験
- - ビジネスレベル以上の日本語能力
- - 学会発表や論文執筆の経験
- - リサーチャー経験
- - Tech Leadとして、他のメンバーをリードした経験
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社エクサウィザーズ）
株式会社エクサウィザーズは、AI・生成AIを利活用したサービス開発を通じて産業革新と社会課題の解決に取り組む東証グロース上場のAI企業です。法人向け生成AIプラットフォーム「exaBase」シリーズを中心に、採用・IR・営業支援など多様なAIエージェントを展開しています。2016年設立で、資本金24億円、従業員587名の体制で事業を運営しています。
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。
【exaBase Studio（AIサービス開発基盤）】バックエンドエンジニア・アーキテクト（メンバー～リードクラス）
- 勤務地
- 東京都港区芝浦4丁目2−8住友不動産三田ファーストビル5階（リモート可）
- 年収
- 720万円〜1200万円／年
- 使用技術
- AWSDockerLLM／生成AINode.jsPython
- 掲載日
- 2026-08-26
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- - マイクロサービスアーキテクチャでのソフトウェア設計の経験と、システムアーキテクチャ実践経験
- - Node.js,Python等を用いたバックエンド開発経験、およびフロントエンド開発経験（技術スタック問わず）
- - ビジネスレベルでの日本語コミュニケーションスキル（目安N1)
- - Webサービス、クラウドインフラ、AI/ML分野での開発経験
- - コーディングエージェントを用いた開発経験
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社エクサウィザーズ）
株式会社エクサウィザーズは、AI・生成AIを利活用したサービス開発を通じて産業革新と社会課題の解決に取り組む東証グロース上場のAI企業です。法人向け生成AIプラットフォーム「exaBase」シリーズを中心に、採用・IR・営業支援など多様なAIエージェントを展開しています。2016年設立で、資本金24億円、従業員587名の体制で事業を運営しています。
この職種について（AI周辺エンジニア（バックエンド／インフラ／SRE））
AIインフラ／MLOps／SREは、AIを支えるバックエンド・基盤・運用を担う職種です。学習・推論の実行環境、デプロイ、監視、スケーリングを設計し、モデルを安定してサービスに届けます。クラウドとインフラの専門性が中心です。
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。
【exaBase Studio（AIサービス開発基盤）】Platform Engineer
- 勤務地
- 東京都港区芝浦4丁目2−8住友不動産三田ファーストビル5階（リモート可）
- 年収
- 720万円〜1020万円／年
- 使用技術
- AWSAzureGCPGoJavaKubernetesLLM／生成AINode.jsPythonReactRubyRust
- 掲載日
- 2025-06-10
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- - プラットフォームエンジニア、SRE、クラウドエンジニア等でのアーキテクチャ設計・システム開発経験2年以上
- - Go,Python,Ruby,Java,Node.js,Rust等を用いた開発経験2年以上
- - Kubernetesの使用経験またはプラットフォームエンジニアリングへの強い興味
- - Go,Kubernetesの習得に対する意欲
- - 日本語コミュニケーションスキル（目安N2以上）
- - 英語ドキュメントの読み書きに抵抗がない方
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社エクサウィザーズ）
株式会社エクサウィザーズは、AI・生成AIを利活用したサービス開発を通じて産業革新と社会課題の解決に取り組む東証グロース上場のAI企業です。法人向け生成AIプラットフォーム「exaBase」シリーズを中心に、採用・IR・営業支援など多様なAIエージェントを展開しています。2016年設立で、資本金24億円、従業員587名の体制で事業を運営しています。
この職種について（AI周辺エンジニア（バックエンド／インフラ／SRE））
AIインフラ／MLOps／SREは、AIを支えるバックエンド・基盤・運用を担う職種です。学習・推論の実行環境、デプロイ、監視、スケーリングを設計し、モデルを安定してサービスに届けます。クラウドとインフラの専門性が中心です。
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。
【AIプラットフォーム事業】クラウドエンジニア エンタープライズ向けAIソリューション開発
- 勤務地
- 東京都港区芝浦4丁目2−8住友不動産三田ファーストビル5階（リモート可）
- 年収
- 720万円〜1140万円／年
- 使用技術
- AWSAzureBigQueryCI/CDDockerGCPGoHugging FaceKubernetesLangChainLLM／生成AINode.js
- 掲載日
- 2026-09-07
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- - パブリッククラウド（AWS、Google Cloud、Azureのいずれか）におけるインフラの設計、構築、運用の経験（経験年数不問。面接内でご経験を伺わせていただきます）
- - Dockerなどのコンテナ技術を活用したシステムの構築・運用経験
- - CI/CDツールの導入・運用、またはDevOps環境の整備に関する実務経験
- - ネイティブレベルの日本語コミュニケーション能力（顧客企業や社内関連部門とのコミュニケーションが発生するため）
- - TerraformなどのIaCツールを用いたインフラ管理・自動化の実務経験
- - 大規模データパイプライン（BigQuery、Snowflake等）の設計・構築・運験
- - MLOps環境や、LLM評価・Observability（LangSmith, RAGAS等）の導入・運用経験
- - AWS / Google Cloud / Azureのマルチクラウド環境の設計・運用経験
- - エンタープライズ領域（金融、エネルギー、ヘルスケア等）の業界知見、システム開発経験
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社エクサウィザーズ）
株式会社エクサウィザーズは、AI・生成AIを利活用したサービス開発を通じて産業革新と社会課題の解決に取り組む東証グロース上場のAI企業です。法人向け生成AIプラットフォーム「exaBase」シリーズを中心に、採用・IR・営業支援など多様なAIエージェントを展開しています。2016年設立で、資本金24億円、従業員587名の体制で事業を運営しています。
この職種について（AI周辺エンジニア（バックエンド／インフラ／SRE））
AIインフラ／MLOps／SREは、AIを支えるバックエンド・基盤・運用を担う職種です。学習・推論の実行環境、デプロイ、監視、スケーリングを設計し、モデルを安定してサービスに届けます。クラウドとインフラの専門性が中心です。
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。
【AIプラットフォーム事業】クラウドエンジニア エンタープライズ向けAIソリューション開発
- 勤務地
- 東京都港区芝浦4丁目2−8住友不動産三田ファーストビル5階（リモート可）
- 年収
- 720万円〜1140万円／年
- 使用技術
- AWSAzureBigQueryCI/CDDockerGCPGoHugging FaceKubernetesLangChainLLM／生成AINode.js
- 掲載日
- 2026-09-07
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- - パブリッククラウド（AWS、Google Cloud、Azureのいずれか）におけるインフラの設計、構築、運用の経験（経験年数不問。面接内でご経験を伺わせていただきます）
- - Dockerなどのコンテナ技術を活用したシステムの構築・運用経験
- - CI/CDツールの導入・運用、またはDevOps環境の整備に関する実務経験
- - ネイティブレベルの日本語コミュニケーション能力（顧客企業や社内関連部門とのコミュニケーションが発生するため）
- - TerraformなどのIaCツールを用いたインフラ管理・自動化の実務経験
- - 大規模データパイプライン（BigQuery、Snowflake等）の設計・構築・運験
- - MLOps環境や、LLM評価・Observability（LangSmith, RAGAS等）の導入・運用経験
- - AWS / Google Cloud / Azureのマルチクラウド環境の設計・運用経験
- - エンタープライズ領域（金融、エネルギー、ヘルスケア等）の業界知見、システム開発経験
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社エクサウィザーズ）
株式会社エクサウィザーズは、AI・生成AIを利活用したサービス開発を通じて産業革新と社会課題の解決に取り組む東証グロース上場のAI企業です。法人向け生成AIプラットフォーム「exaBase」シリーズを中心に、採用・IR・営業支援など多様なAIエージェントを展開しています。2016年設立で、資本金24億円、従業員587名の体制で事業を運営しています。
この職種について（AI周辺エンジニア（バックエンド／インフラ／SRE））
AIインフラ／MLOps／SREは、AIを支えるバックエンド・基盤・運用を担う職種です。学習・推論の実行環境、デプロイ、監視、スケーリングを設計し、モデルを安定してサービスに届けます。クラウドとインフラの専門性が中心です。
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。
【キャリア採用 harutaka事業】バックエンドエンジニア
- 勤務地
- 東京都港区虎ノ門４丁目３
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- AWSDockerGCPLLM／生成AIPythonReactRubySQLTerraformTypeScript
- 掲載日
- 2025-11-25
- 最終確認日
- 2026-09-16
企業について（株式会社ZENKIGEN）
株式会社ZENKIGENは、AIを活用した採用・人事領域のソリューションを開発・提供しています。Web面接プラットフォーム「harutaka」を主力に、1on1支援ツール「REVII」、AI面接官「Harutaka EF」、アンケートツール「Koredou」など複数のプロダクトを展開しています。採用面接から入社後の人材育成まで、HR領域全体をテクノロジーで支援するサービスラインナップを構築しています。
この職種について（AI周辺エンジニア（バックエンド／インフラ／SRE））
AIインフラ／MLOps／SREは、AIを支えるバックエンド・基盤・運用を担う職種です。学習・推論の実行環境、デプロイ、監視、スケーリングを設計し、モデルを安定してサービスに届けます。クラウドとインフラの専門性が中心です。
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。
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（Embodied AI）
- 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
- DockerLLM／生成AIROS
- 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）
- 模倣学習・強化学習など、学習に基づくロボティクスに関する知識・経験
- Embodied AIの研究開発分野の最先端を追いかけ続ける高い熱量
- Dockerなど仮想化技術を使った開発経験
- ロボティクス/Embodied AI領域での研究開発経験（学会発表、論文、プロダクト実装、いずれの形でも可）
- LeRobot、NVIDIA Omniverse、ROS/ROS2などロボティクス関連ライブラリの利用経験
- ロボット分野のトップレベル国際会議/論文誌での主著論文発表の経験
- VLAや模倣学習/強化学習など、ロボットの行動生成・制御に関わる手法の開発経験
- シミュレーション環境を用いた学習/評価の経験
- 分散/並列計算環境での学習・実験運用経験
- 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（データサイエンティスト）
データサイエンティストは、データ分析と統計・機械学習で事業の意思決定や予測に貢献する職種です。課題設定からデータ整備、モデル構築、結果の説明までを行い、ビジネス理解と分析力の両方が問われます。
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（ミドル）
- 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〜1000万円／年
- 使用技術
- AWSAzureDockerGCPLLM／生成AISpark
- 掲載日
- 2024-03-21
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- 機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験）
- 要件定義・モデル設計・評価までの一貫した実務経験
- クラウドサービス（AWS/GCP/Azureなど）を用いた開発経験
- git / dockerを用いたチーム開発経験
- 顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験
- LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など）
- 統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験
- MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験
- 外部活動におけるご実績
- 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
- 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信
- 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（データサイエンティスト）
データサイエンティストは、データ分析と統計・機械学習で事業の意思決定や予測に貢献する職種です。課題設定からデータ整備、モデル構築、結果の説明までを行い、ビジネス理解と分析力の両方が問われます。
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
- 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
- 600万円〜800万円／年
- 使用技術
- DockerLLM／生成AISpark
- 掲載日
- 2024-03-27
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- 機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験）
- 顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験
- LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など）
- 統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験
- MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験
- git / dockerを用いたチーム開発経験
- 外部活動におけるご実績
- 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（データサイエンティスト）
データサイエンティストは、データ分析と統計・機械学習で事業の意思決定や予測に貢献する職種です。課題設定からデータ整備、モデル構築、結果の説明までを行い、ビジネス理解と分析力の両方が問われます。
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（シニア）
- 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
- 1000万円〜1200万円／年
- 使用技術
- AWSAzureDockerGCPLLM／生成AISpark
- 掲載日
- 2024-03-21
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- 機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験）
- 要件定義・モデル設計・評価まで一貫してリードした実務経験
- クラウドサービス（AWS/GCP/Azureなど）を用いた開発経験
- git / dockerを用いたチーム開発経験
- 顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験
- プロジェクトリードまたはチームリーディングの経験（進捗管理、評価など）
- LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など）
- 統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験
- MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験
- 外部活動におけるご実績
- 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（データサイエンティスト）
データサイエンティストは、データ分析と統計・機械学習で事業の意思決定や予測に貢献する職種です。課題設定からデータ整備、モデル構築、結果の説明までを行い、ビジネス理解と分析力の両方が問われます。
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。
＜28新卒＞データサイエンティスト
- 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
- 500万円〜608万円／年
- 使用技術
- DockerLLM／生成AIROSSpark
- 掲載日
- 2026-07-29
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- 2028年3月末までに大学院・大学・高等専門学校の理系学科(専攻)を修了/卒業見込みの方
- プログラミング経験がある方(研究・趣味・独学等で何かしらの制作経験を想定)
- 変化の激しいAI業界の最先端の記事や論文を追いかけ続ける高い熱量
- Coding Agentを活用して実装を前に進める事ができる
- 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
- インターン、アルバイトでの実務開発経験
- 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと
- git / dockerを用いたチーム開発経験
- LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など）
- 統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験
- MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験
- LeRobot、NVIDIA Omniverse、ROS/ROS2などロボティクス関連ライブラリの利用経験
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（データサイエンティスト）
データサイエンティストは、データ分析と統計・機械学習で事業の意思決定や予測に貢献する職種です。課題設定からデータ整備、モデル構築、結果の説明までを行い、ビジネス理解と分析力の両方が問われます。
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。
【グループIT推進本部】(ソフトウェアエンジニア / 機械学習基盤の開発〜運用)機械学習を“裏側から”支えるエンジニアを募集！
- 勤務地
- 東京都渋谷区宇田川町40番1号 Abema Towers
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- AWSCI/CDDockerGCPGoKubeflowKubernetesPythonReactTensorFlow
- 掲載日
- 2021-12-03
- 最終確認日
- 2026-09-16
企業について（サイバーエージェントグループ）
AI Shift株式会社は、サイバーエージェントグループに属するAI企業です。「人とAIの協働を実現し、人類に生産性革命を起こす」をミッションに掲げ、企業の生成AI・AIエージェント活用を支援しています。AIプロダクトとして、電話応対を自動化するVoiceAgentや営業支援のSalesAgentなど、領域に特化した製品を提供しています。また、AIソリューションとして企業ごとにカスタマイズしたAI導入支援やリスキリングコンサルティングも手がけており、日本の労働力不足という社会課題の解決に取り組んでいます。
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。
