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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）
【PKSHA Technology】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
【PKSHA Technology】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
Machine Learning Engineer (機械学習エンジニア)
データサイエンティスト【ソリューション開発｜チーム立ち上げ】
【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 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（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（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。
【PKSHA Technology】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 本郷TKビル（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 900万円〜2000万円／年
- 使用技術
- LLM／生成AI
- 掲載日
- 2024-03-05
- 最終確認日
- 2026-10-11
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。
【PKSHA Technology】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 本郷TKビル（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 900万円〜2000万円／年
- 使用技術
- LLM／生成AI
- 掲載日
- 2024-03-05
- 最終確認日
- 2026-10-11
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。
Machine Learning Engineer (機械学習エンジニア)
- 勤務地
- 東京都港区芝大門1-2-14 H1O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
- 2026-10-11
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。
データサイエンティスト【ソリューション開発｜チーム立ち上げ】
- 企業
- 株式会社ギブリー
- 勤務地
- 東京都 渋谷区南平台町15-13 帝都渋谷ビル8F（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 1200万円〜1800万円／年
- 使用技術
- AWSCI/CDGCPKubernetesLLM／生成AIMLflowPythonTensorFlow
- 掲載日
- 2026-04-22
- 最終確認日
- 2026-10-11
企業について（株式会社ギブリー）
株式会社ギブリーは、東京都渋谷区南平台町に本社を構え、「世界で必要とされる、本質価値を生むテクノロジー企業体」を目指すDXソリューション企業。生成AIプラットフォーム「MANA Studio」「MANA 法人GAI」、マーケティングDX「DECA」、HRテクノロジー「Tracks」「Track AI Interview」など、社内DX・マーケティング・HR領域で多彩なプロダクトを展開しています。
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。
【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
- 2026-10-11
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。
