東京のAI求人
職種：3件
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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）
【オープン】Machine Learning Engineer（機械学習エンジニア） NLP Engineer
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）
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
【WINTICKET】（データサイエンティスト）業界1位の競輪アプリWINTICKETのデータサイエンティスト募集
機械学習エンジニア/データサイエンティスト（オープンポジション）
【AI事業本部】（機械学習エンジニア）コンテンツAIでNLP×CV領域に挑むMLエンジニア募集！
【AI事業本部】（機械学習エンジニア）コンテンツAIでNLPに挑むMLエンジニア募集！
【ABEMA】（データサイエンティスト）ビジネス領域に当事者として向き合い、より良い意思決定を通じて事業成果にコミットする
【WINTICKETスポーツ映像テック事業部】（データサイエンティスト）スポーツビジネスを加速する！データサイエンティスト募集
【バクラク】AI・LLMエンジニア（新卒採用）
【バクラク】シニアAI・LLMエンジニア
AIプロダクトエンジニア（営業領域 LLM新規プロダクト）
アルゴリズムエンジニア (機械学習エンジニア/データサイエンティスト)【AI SaaS】
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。
【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。
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。
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。
【WINTICKET】（データサイエンティスト）業界1位の競輪アプリWINTICKETのデータサイエンティスト募集
- 勤務地
- 東京都渋谷区宇田川町40-1
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- AWSAzureBigQueryDockerGCPLLM／生成AIPythonSQL
- 掲載日
- 2024-09-11
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- 数学・統計学・経済学・データサイエンスいずれかの深い専門性
- Python、Rなどを用いたデータ分析の実務経験（3年以上）
- SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
- 機械学習アルゴリズムの理解と実装経験（例：回帰分析、分類、クラスタリング）
- ビジネス部門との連携経験と、分析結果の報告・提案能力
- クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）の実務経験
- チームマネジメントやプロジェクトリーダーの経験
- 公営競技分野やスポーツ分野での実務経験
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
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（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。
機械学習エンジニア/データサイエンティスト（オープンポジション）
- 勤務地
- 東京都渋谷区宇田川町40-1
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- AWSAzureGCPKafkaPythonPyTorchscikit-learnSparkTensorFlow
- 掲載日
- 2025-03-24
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- ビジネスレベルの日本語能力
- データ分析、機械学習、統計学の基礎知識と実務経験（2年以上）
- Python、R、SQLなどを用いたデータ処理・分析の経験
- 機械学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど）の使用経験
- データに基づく課題設定から解決策の提案・実装までの経験
- チームメンバーやステークホルダーとの円滑なコミュニケーション能力
- 自ら課題を発見し、主体的に解決に取り組む姿勢
- データに基づく課題設定から解決策の提案・実装までの経験
- 大規模データ処理基盤（Hadoop、Spark、Kafkaなど）の経験
- クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）での開発経験
- コンテンツレコメンデーションや広告最適化の実務経験
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
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（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。
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【AI事業本部】（機械学習エンジニア）コンテンツAIでNLP×CV領域に挑むMLエンジニア募集！
- 勤務地
- 東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- LLM／生成AIPythonPyTorchTensorFlow
- 掲載日
- 2025-01-30
- 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。
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事業本部】（機械学習エンジニア）コンテンツAIでNLPに挑むMLエンジニア募集！
- 勤務地
- 東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- LLM／生成AIPythonPyTorchTensorFlow
- 掲載日
- 2025-01-30
- 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。
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【ABEMA】（データサイエンティスト）ビジネス領域に当事者として向き合い、より良い意思決定を通じて事業成果にコミットする
- 勤務地
- 東京都渋谷区宇田川町 東京都渋谷区宇田川町40-1（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- AWSGCPLLM／生成AIPython
- 掲載日
- 2026-08-07
- 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（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。
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【WINTICKETスポーツ映像テック事業部】（データサイエンティスト）スポーツビジネスを加速する！データサイエンティスト募集
- 勤務地
- 東京都渋谷区宇田川町40-1
- 雇用形態
- 正社員
- 掲載日
- 2026-07-27
- 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（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。
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【バクラク】AI・LLMエンジニア（新卒採用）
- 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）
- 使用技術
- AWSAzureDockerGCPGoLLM／生成AIPythonPyTorchSageMakerSnowflakeSQLTypeScript
- 掲載日
- 2026-04-21
- 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（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。
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【バクラク】シニアAI・LLMエンジニア
- 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）
- 使用技術
- AWSGCPLLM／生成AIPythonPyTorchTypeScript
- 掲載日
- 2026-05-22
- 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（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。
AIプロダクトエンジニア（営業領域 LLM新規プロダクト）
- 企業
- 株式会社ログラス
- 勤務地
- 東京都港区三田３丁目１１（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 700万円〜2000万円／年
- 使用技術
- AWSGoLLM／生成AIPythonReactSQLTerraformTypeScript
- 掲載日
- 2025-11-18
- 最終確認日
- 2026-09-16
企業について（株式会社ログラス）
株式会社ログラスは、2019年5月に設立された経営管理クラウドサービスを提供する企業です。「良い景気を作ろう。」をミッションに掲げ、東京都港区三田に本社を構えるほか、名古屋・大阪にも拠点を展開しています。主力プロダクト「Loglass 経営管理」は、企業のデータ収集・分析を効率化し、迅速な経営意思決定を支援するDXサービスです。配賦・振替機能やダッシュボード機能など、意思決定基盤としての機能強化を継続的に進めています。テクノロジーの力を活用してデータ導出の速さと正確さを実現し、新しいデータ経営の在り方を生み出すことで、日本企業の経営力強化と世界競争力の向上に貢献しています。
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。
アルゴリズムエンジニア (機械学習エンジニア/データサイエンティスト)【AI SaaS】
- 勤務地
- 東京都文京区本郷 1-28-10（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 600万円〜1400万円／年
- 使用技術
- LLM／生成AI
- 掲載日
- 2024-03-05
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- AIによるプロダクトの価値向上や新規プロダクト創出への強い興味
- プロダクトメンバーと適切にコミュニケーションを取り、解くべきビジネス課題に対して具体的なソフトウェアの設計・開発に落とし込むことができる能力。
- 最新技術へのキャッチアップやチームメンバーとのインタラクションを通して、自らをアップデートし続ける能力。
- ビジネスレベルの日本語力
- SaaS プロダクト (AI機能の有無は問わない) の開発経験・マネージメント経験
- 機械学習/数学/統計/計算機科学等の十分な理解
- 自然言語処理技術に関する論文執筆や特許出願の経験
- 業界に広く展開させることを目指した機械学習アルゴリズムの製品化経験
- OSSリリースの経験
- Kaggle等のデータサイエンスコンペティション実績
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（PKSHAグループ）
株式会社PKSHA Technologyは、「未来のソフトウェアを形にする」をミッションに掲げ、自然言語処理・画像認識・機械学習/深層学習技術をベースとしたアルゴリズムの研究開発と社会実装を行っています。東京大学松尾研究室発のAI企業として2012年に設立され、AI Research & SolutionとAI SaaSの2事業を展開しています。チャットボット・ボイスボット市場でシェアNo.1を誇るAI SaaS群は2,600社以上に導入され、国内時価総額上位100社の約70%が採用しています。人とソフトウェアの共進化を目指し、コンタクトセンター・社内業務・バックオフィスの自動化・高度化を推進しています。
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。
