年収800〜1200万のAI求人
職種：2件
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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）
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
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（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。
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。
