AI関連の求人を検索
職種：3件
勤務地
雇用形態：2件
年収
新着順
37件
プロダクトマネージャー
マーケティング本部/大阪/マーケ/データサイエンティスト
マーケティング本部/渋谷/マーケ/データサイエンティスト
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）
5 1 3. プロダクトマネージャー（AI領域）
4 4 19. プロダクトマネージャー
Technical Project Manager
Physical AI プロジェクトマネジャー
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（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
【メディア事業部】データサイエンティスト/ WINTICKET
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）
【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】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
AIプロダクトエンジニア（営業領域 LLM新規プロダクト）
AIプロダクトPdM（IR領域 LLM新規プロダクト）
プロダクトマネージャー
- 勤務地
- 東京都品川区上大崎2-13-30 oak meguro(オーク目黒)５階・１０階（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 400万円〜900万円／年
- 掲載日
- 2026-07-11
- 最終確認日
- 2026-10-11
企業について（株式会社アイドマ・ホールディングス）
株式会社アイドマ・ホールディングスは、「成功に、再現性を」をスローガンに掲げ、営業支援を主軸とした経営コンサルティングを提供する東証グロース市場上場企業です。営業支援事業では、テストマーケティングを実施して営業の成功パターンを構築し、AIが抽出した最適なアプローチリストを活用した営業活動を支援しています。業務支援事業では、クラウドワーカーを活用して労働人口減少に対応する新たな働き手と企業のマッチングを行い、経営支援事業では営業・業務支援で培ったソリューションを活かした経営判断の支援を手がけています。延べ7,500社以上の営業支援実績を有しています。プライバシーマークおよびISO/IEC ISMS認証を取得しています。
この職種について（AIプロダクトマネージャー）
AIプロダクトマネージャーは、AIを使ったプロダクトの企画・要件定義・推進をリードする職種です。技術の可能性と顧客課題を結びつけ、開発の優先順位や指標を設計します。技術理解とビジネス判断の両方が要ります。
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。
プロダクトマネージャー
- 勤務地
- 東京都品川区上大崎2-13-30 oak meguro(オーク目黒)５階・１０階（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 400万円〜900万円／年
- 掲載日
- 2026-07-11
- 最終確認日
- 2026-10-11
企業について（株式会社アイドマ・ホールディングス）
株式会社アイドマ・ホールディングスは、「成功に、再現性を」をスローガンに掲げ、営業支援を主軸とした経営コンサルティングを提供する東証グロース市場上場企業です。営業支援事業では、テストマーケティングを実施して営業の成功パターンを構築し、AIが抽出した最適なアプローチリストを活用した営業活動を支援しています。業務支援事業では、クラウドワーカーを活用して労働人口減少に対応する新たな働き手と企業のマッチングを行い、経営支援事業では営業・業務支援で培ったソリューションを活かした経営判断の支援を手がけています。延べ7,500社以上の営業支援実績を有しています。プライバシーマークおよびISO/IEC ISMS認証を取得しています。
この職種について（AIプロダクトマネージャー）
AIプロダクトマネージャーは、AIを使ったプロダクトの企画・要件定義・推進をリードする職種です。技術の可能性と顧客課題を結びつけ、開発の優先順位や指標を設計します。技術理解とビジネス判断の両方が要ります。
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。
マーケティング本部/大阪/マーケ/データサイエンティスト
- 勤務地
- 大阪府大阪市北区堂島1-5-30 堂島プラザビル 6F/7F/8F
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- AWSBigQueryGCPPythonPyTorchscikit-learnTensorFlow
- 掲載日
- 2025-06-13
- 最終確認日
- 2026-10-11
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。
マーケティング本部/渋谷/マーケ/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
- 2026-10-11
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。
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
- 2026-10-11
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。
5 1 3. プロダクトマネージャー（AI領域）
- 勤務地
- 1120002 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
- 677万円〜911万円／年
- 掲載日
- 2024-10-29
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- 以下のいずれかまたは両方で、合計5年以上のご経験
- ①プロダクトマネージャー、開発ディレクターとしてWebサービス/アプリの企画・開発・改善に携わった経験
- ②ソフトウェアエンジニアとしてWebサービス/アプリの開発に携わった経験
- AIワークフローやAIエージェントの開発経験
- Dify, n8n等のノーコード/ローコードツール利用またはコードベースでの実装いずれでも可
- Cursor、Claude Code等のAIコーディングエージェントを活用した開発経験
- 基本的なプログラミングスキル
- 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）
- 教育領域のプロダクトや業務に関わった経験
- AIを組み込んだ商用プロダクト・機能または業務ツールの企画・開発やLLMOps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プロダクトマネージャー）
AIプロダクトマネージャーは、AIを使ったプロダクトの企画・要件定義・推進をリードする職種です。技術の可能性と顧客課題を結びつけ、開発の優先順位や指標を設計します。技術理解とビジネス判断の両方が要ります。
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。
4 4 19. プロダクトマネージャー
- 勤務地
- 1120002 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
- 885万円〜1145万円／年
- 掲載日
- 2025-11-26
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- 事業会社にてWebアプリケーション、iOS/Androidアプリケーション開発または類似の開発プロジェクトにおけるプロダクトマネージャーまたはそれに類する業務のご経験（2年以上）
- プロジェクト管理・情報設計の実務経験（Asanaなどプロジェクト管理ツールを用いたタスク管理やGoogleドキュメントやNotionを用いたドキュメンテーションの仕組みづくり等を含む）
- プロダクト責任者、エンジニア、デザイナー、営業など、様々なステークホルダーとコミュニケーションを取り、課題発見を通じたプロダクトや事業を推進・改善した経験
- 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）
- SaaSまたは教育関連サービスにおけるプロダクトマネジメント経験
- データドリブンな意思決定・プロダクト改善の経験
- 複数の開発チームを横断したプロジェクトマネジメント経験
- UI/UXデザインやプログラミングなど、関連する開発業務に対する知見
- 要件定義やドキュメンテーションのフレームワークに関連する知見
- 教育業界や公教育領域への興味・関心
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プロダクトマネージャー）
AIプロダクトマネージャーは、AIを使ったプロダクトの企画・要件定義・推進をリードする職種です。技術の可能性と顧客課題を結びつけ、開発の優先順位や指標を設計します。技術理解とビジネス判断の両方が要ります。
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。
Technical Project Manager
- 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
- 750万円〜1400万円／年
- 掲載日
- 2026-08-31
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- ITインフラ（ネットワーク、サーバー、クラウドなど）領域におけるプロジェクトマネジメント経験（3年以上）
- エンタープライズ向けのシステムに関するプロジェクトにおける、設計、構築から運用までのご経験
- 顧客IT部門や外部ベンダーと技術的な折衝を行った経験
- 基本的なセキュリティ、ネットワーク、API連携に関するシステム要件定義の経験
- 自社製品のバリューを正しくマーケットに伝えられるプレゼンテーション能力
- 社内外との円滑なコミュニケーションスキル
- セルフスターターとして自発的に行動できる能力
- 生成AIのPoC~実運用までの導入経験（RAG/LLM連携/Function Calling等）
- コンタクトセンターシステムに関する知識、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プロダクトマネージャー）
AIプロダクトマネージャーは、AIを使ったプロダクトの企画・要件定義・推進をリードする職種です。技術の可能性と顧客課題を結びつけ、開発の優先順位や指標を設計します。技術理解とビジネス判断の両方が要ります。
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。
Physical AI プロジェクトマネジャー
- 勤務地
- 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 600万円〜1200万円／年
- 掲載日
- 2026-02-18
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- 不確実性の高いプロジェクトにおいて、仮説を立て、検証し、修正しながら前に進めた経験を有していること
- 顧客や社内メンバーと対話しながら、課題や論点を整理し、合意形成をリードしてきた経験
- プロジェクト全体を俯瞰し、スコープ、スケジュール、優先順位を調整しながら推進してきた実務経験
- 前提条件が曖昧な状況でも、必要な情報を集め、自ら考え、行動に移せる自走力
- ロボット、AI、ソフトウェア、ハードウェアなど、Physical AIに関連する技術領域における基礎的な理解や実務経験
- 技術検証やPoCプロジェクトにおいて、エンジニアと密に連携しながら進行管理を行った経験
- 新規事業や新規プロダクトの立ち上げフェーズにおいて、0-1、1-10の仮説検証を主導した経験
- 製造業、物流、建設、小売、インフラなど、現場業務を伴う業界でのプロジェクト推進経験
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（AIプロダクトマネージャー）
AIプロダクトマネージャーは、AIを使ったプロダクトの企画・要件定義・推進をリードする職種です。技術の可能性と顧客課題を結びつけ、開発の優先順位や指標を設計します。技術理解とビジネス判断の両方が要ります。
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。
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 Bizflex麻布十番2階（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
- 2026-10-11
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 Bizflex麻布十番2階（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
- 2026-10-11
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 Bizflex麻布十番2階（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
- 2026-10-11
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 Bizflex麻布十番2階（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
- 2026-10-11
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 Bizflex麻布十番2階（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
- 2026-10-11
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 Bizflex麻布十番2階（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
- 2026-10-11
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。
【メディア事業部】データサイエンティスト/ WINTICKET
- 勤務地
- 1500042 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
- 2026-10-11
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 Abema Towers 東京都渋谷区渋谷2丁目24-12 渋谷スクランブルスクエア
- 雇用形態
- 正社員
- 使用技術
- AWSAzureGCPKafkaPythonPyTorchscikit-learnSparkTensorFlow
- 掲載日
- 2025-03-24
- 最終確認日
- 2026-10-11
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。
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。
【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
- 2026-10-11
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。
【WINTICKETスポーツ映像テック事業部】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
- 1500042 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
- 2026-10-11
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。
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１１−２４ 国際興業三田第2ビル 9階 本社（在宅勤務も可）（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
- 2026-10-11
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。
AIプロダクトPdM（IR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１１−２４ 国際興業三田第2ビル 9階 本社（在宅勤務も可）（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 800万円〜2000万円／年
- 掲載日
- 2026-07-17
- 最終確認日
- 2026-10-11
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（AIプロダクトマネージャー）
AIプロダクトマネージャーは、AIを使ったプロダクトの企画・要件定義・推進をリードする職種です。技術の可能性と顧客課題を結びつけ、開発の優先順位や指標を設計します。技術理解とビジネス判断の両方が要ります。
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。
