年収500〜800万のAI求人
職種：2件
勤務地：2件
雇用形態：正社員
新着順
7件
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
＜28新卒＞データサイエンティスト
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】
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 Research&Solutionカンパニー】
データサイエンティスト
【千葉銀行100％子会社/リモート有り】データサイエンティスト・AIエンジニア（リード）
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
- 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。
＜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。
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。
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 Research&Solutionカンパニー】
- 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
- アルゴリズムの提案から社会実装までを担うことへの強い興味
- 機械学習/深層学習に関連する開発または研究の経験
- 自ら対話することでのクライアントの課題を把握と、それを解決する実用可能なアルゴリズムの開発を両立する能力
- ビジネスレベルの日本語力
- 自然言語処理技術に関する開発や研究の経験
- テーブルデータの集計や分析等の経験
- Kaggle等のデータサイエンスコンペティションでの実績
- 機械学習に関連したクラウドシステム開発の経験（アルゴリズムを提供するAPIサーバー開発、バッチ学習インフラ構築など）
- 論文執筆や特許出願の経験
- 機械学習アルゴリズムに関わる説明資料等のレポート作成能力
- 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
- プロジェクトマネジメント経験
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。
データサイエンティスト
- 企業
- 株式会社グリッド
- 勤務地
- 東京都港区北青山３丁目６（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 500万円〜1200万円／年
- 使用技術
- AWSLLM／生成AI
- 掲載日
- 2024-06-28
- 最終確認日
- 2026-09-16
企業について（株式会社グリッド）
株式会社GRIDは、2009年に東京都港区で設立されたAIソリューション企業です。電力・海運・製造・都市交通などの社会インフラ分野において、デジタルツインと最適化AIを融合させたソリューションを提供しています。主力製品として電力需給計画最適化システム「ReNom Power」、配船計画最適化システム「ReNom Vessel」、鉄道輸送計画業務最適化AI「ReNom Railway」、電力業界向け生成AI「GeNom for Energy」などを展開しています。エンジニアと営業が協働し、インフラ企業の複雑な計画業務の自動化・最適化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。
【千葉銀行100％子会社/リモート有り】データサイエンティスト・AIエンジニア（リード）
- 勤務地
- 東京都千代田区神田美倉町7番1 Daiwa神田美倉町ビル4階（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 700万円〜1000万円／年
- 使用技術
- AWSAzureGCPLLM／生成AIPython
- 掲載日
- 2026-02-17
- 最終確認日
- 2026-09-16
企業について（エッジテクノロジー株式会社）
エッジテクノロジー株式会社は、「テクノロジーで世界中の人々を幸せに」というビジョンのもと、最先端のAI技術とIoT活用により社会課題の解決に取り組む企業です。AIソリューションサービスとして、機械学習・ディープラーニングの導入支援・開発、データ分析による意思決定支援、画像認識・動画解析、自然言語処理や最適化アルゴリズムの個別開発などを幅広く提供しています。また、AI人材データベースからのチーム編成によるプロジェクト支援も手がけています。AI教育サービスとして個人向けの「AIジョブカレ」や法人向けカスタマイズ研修も展開しています。バンダイナムコ、AGC、NTTデータ、サントリーなど大手企業との取引実績があり、APAC CIOoutlook誌のAIコンサルティング企業トップ10にも選出されています。
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。
