年収800〜1200万のAI求人
職種:3件
勤務地
雇用形態
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Backend Engineer / AIの社会実装をリードするコアメンバー
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(シニア)
プロジェクトマネージャ(データ基盤構築)
【exaBase Studio(AIサービス開発基盤)】Senior Platform Engineer
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。
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。
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(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。
プロジェクトマネージャ(データ基盤構築)
- 職種
- データエンジニア
- 勤務地
- (リモート可)
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 900万円〜1800万円/年
- 使用技術
- AWSAzureBigQueryDatabricksGCPJavaPythonSageMakerScalaSnowflakeSparkSQL
- 掲載日
- 2025-12-26
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- システム開発におけるプロジェクトマネジメント経験
- 10人以上のチームマネジメント経験
- 要件定義から開発・テストまでの一連の業務経験
- システム運用経験
- Pythonの実務経験
- BIツールの利用経験
- データウェアハウス(DWH)の構築経験
- 分析・機械学習プロジェクトの経験
- SQLによるデータ加工/抽出の経験
- クラウド上でのシステム構築経験または運用経験
出典:企業の募集要項(hrmos.co)
企業について(DATUM STUDIO株式会社)

DATUM STUDIO株式会社は、2014年に創業したデータ分析コンサルティング・ソフトウェア開発企業です。「データと先端テクノロジーで経営課題を解決する」をコンセプトに、AIソリューション、データマーケティングコンサルティング、ビッグデータプラットフォーム構築、MLOps支援、データ可視化ダッシュボードの提供など幅広いサービスを展開しています。社員の8割がデータサイエンティストで構成されるスペシャリスト集団で、創業以来1,000件以上のプロジェクト実績を有しています。AI文章校正ツール「ちゅらいと」などの自社プロダクトも提供しており、Microsoft、Google Cloud、AWS、Snowflakeなど主要クラウドプラットフォームとパートナーシップを結んでいます。Snowflakeの導入実績は国内トップクラスです。
この職種について(データエンジニア)
データエンジニアは、分析や機械学習を支えるデータ基盤・パイプラインを構築・運用する職種です。収集・蓄積・加工の仕組みを安定して回すのが役割で、SQLやクラウド、分散処理の知識が中心になります。
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)】Senior 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
- 804万円〜1308万円/年
- 使用技術
- AWSAzureGCPKubernetesLLM/生成AINode.jsPythonReactTypeScript
- 掲載日
- 2025-03-25
- 最終確認日
- 2026-09-16
応募要件
- - クラウドインフラのアーキテクチャ設計、システム開発経験3年以上
- - Kubernetesの使用経験
- - Goを用いた開発経験
- - Node.js,Pythonの開発経験、もしくは理解
- - 日本語コミュニケーションスキル(目安N2)および日常会話レベル以上の英語コミュニケーションスキル
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。
