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職種：5件
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85件
特任研究員（サイバーセキュリティ分野における大規模言語モデルの活用）
【Ai Workforce】Forward Deployed Engineer(FDE) 1Weekインターン
【Ai Workforce】Forward Deployed Engineer (Associate)
【Ai Workforce】Forward Deployed Engineer
Forward Deployed Engineer /フォワードデプロイドエンジニア (AI Products ＆ Solutions事業本部)
【ハードウェア開発（電気）】AI/IT×ロボティクスで農業・インフラの「ラストワンマイル」を解決／自社開発システム・ハードウェアの回路設計
【バックエンドエンジニア】国内シェアトップレベル｜18万社以上が利用する大規模MDMプロダクト（OPTiM Biz）の設計・開発｜Rails・AI駆動開発
【DXYZ｜エンジニアオープンポジション】顔認証ID「FreeiD」を社会インフラへ｜開発メンバー～VPoE候補
クラウドソリューションエンジニア リーダー/PL（生成AI × クラウドで未来を創造するシステムエンジニア募集）
【サーキュレーション】シニアインフラエンジニア・シニアSRE(AI未経験者歓迎)
【Biz Freak】仙台中心・東京相談可｜Platform / Security Engineer｜AI駆動開発を支える基盤・SRE・セキュリティ
【Biz Freak】仙台中心・東京相談可｜クラウドインフラエンジニア｜AI駆動開発を支えるクラウド構築・運用
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
Data Scientist (Machine Learning &Bioinformatics)
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）
【アプリケーションエンジニア】バックエンドおよびフロントエンド／経済安全保障領域に特化したAIソリューション（経済安全保障統括部）
4 1 1. バックエンド シニアエンジニア
Engineer職 L3-L4
Engineer職 L2-L3
特任研究員（サイバーセキュリティ分野における大規模言語モデルの活用）
- 勤務地
- 東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004
- 年収
- 600万円〜1200万円／年
- 使用技術
- LLM／生成AI
- 掲載日
- 2024-10-07
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- - 応募に必要な学歴・学位
- - 博士 / 修士
- - 業務における経験
- -大規模言語モデル（LLM）への興味関心・理解
- -サイバーセキュリティ領域・ソフトウェア工学領域への興味関心
- -調査・検討・研究に必要なプログラミングスキル
- -日本語能力（ビジネスレベル）
- - 大学や企業との共同研究
- - 学会での研究発表/論文発表
- - 大規模言語モデル（LLM）を活用したサービスの実装やPoCの経験
- - 大規模言語モデル（LLM）の追加学習の経験
- - 深層学習モデルを活用した研究開発の経験
- - サイバーセキュリティ領域・ソフトウェア工学領域の研究の経験
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社Preferred Networks）
株式会社Preferred Networksは、「現実世界を計算可能にする」をミッションに掲げる日本を代表するAI特化型テクノロジー企業です。AI半導体「MN-Coreシリーズ」、スーパーコンピュータやクラウドを含む計算基盤「PFCP」、日本語に強い国産大規模言語モデル「PLaMo」、そして各業界向けAIプロダクトの4レイヤーを垂直統合で自社開発しています。自律搬送ロボット「カチャカ」による小売業務効率化や、原子レベルシミュレーション「Matlantis」による新素材探索など産業応用にも強みを持ち、Green500で世界1位を3度獲得した実績があります。
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。
特任研究員（サイバーセキュリティ分野における大規模言語モデルの活用）
- 勤務地
- 東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004
- 年収
- 600万円〜1200万円／年
- 使用技術
- LLM／生成AI
- 掲載日
- 2024-10-07
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- - 応募に必要な学歴・学位
- - 博士 / 修士
- - 業務における経験
- -大規模言語モデル（LLM）への興味関心・理解
- -サイバーセキュリティ領域・ソフトウェア工学領域への興味関心
- -調査・検討・研究に必要なプログラミングスキル
- -日本語能力（ビジネスレベル）
- - 大学や企業との共同研究
- - 学会での研究発表/論文発表
- - 大規模言語モデル（LLM）を活用したサービスの実装やPoCの経験
- - 大規模言語モデル（LLM）の追加学習の経験
- - 深層学習モデルを活用した研究開発の経験
- - サイバーセキュリティ領域・ソフトウェア工学領域の研究の経験
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社Preferred Networks）
株式会社Preferred Networksは、「現実世界を計算可能にする」をミッションに掲げる日本を代表するAI特化型テクノロジー企業です。AI半導体「MN-Coreシリーズ」、スーパーコンピュータやクラウドを含む計算基盤「PFCP」、日本語に強い国産大規模言語モデル「PLaMo」、そして各業界向けAIプロダクトの4レイヤーを垂直統合で自社開発しています。自律搬送ロボット「カチャカ」による小売業務効率化や、原子レベルシミュレーション「Matlantis」による新素材探索など産業応用にも強みを持ち、Green500で世界1位を3度獲得した実績があります。
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 Workforce】Forward Deployed Engineer(FDE) 1Weekインターン
- 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）
- 雇用形態
- インターン
- 年収
- 2,500円／時
- 使用技術
- LLM／生成AIPythonTypeScript
- 掲載日
- 2026-07-31
- 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（FDE（フォワードデプロイドエンジニア））
FDE（フォワードデプロイドエンジニア）は、顧客の現場に入り込み、AIや製品をその企業で実際に動くように実装・統合し、稼働まで担う職種です。本社で製品を作るだけのエンジニアとも、提言だけのコンサルタントとも違い、要件の聞き取りから開発・導入・運用までを顧客のそばで一気通貫で進めます。エンジニアリング力に加え、顧客折衝と業務理解、曖昧な課題を形にする推進力が求められます。生成AIの企業導入が広がるなかで需要が急増している職種です。
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。
【Ai Workforce】Forward Deployed Engineer (Associate)
- 勤務地
- 東京都中央区築地1-13-1 銀座松竹スクエア 5階
- 年収
- 800万円／年
- 使用技術
- AzureLLM／生成AIPythonReactSQLTerraformTypeScript
- 掲載日
- 2026-08-05
- 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（FDE（フォワードデプロイドエンジニア））
FDE（フォワードデプロイドエンジニア）は、顧客の現場に入り込み、AIや製品をその企業で実際に動くように実装・統合し、稼働まで担う職種です。本社で製品を作るだけのエンジニアとも、提言だけのコンサルタントとも違い、要件の聞き取りから開発・導入・運用までを顧客のそばで一気通貫で進めます。エンジニアリング力に加え、顧客折衝と業務理解、曖昧な課題を形にする推進力が求められます。生成AIの企業導入が広がるなかで需要が急増している職種です。
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。
【Ai Workforce】Forward Deployed Engineer
- 勤務地
- 東京都中央区築地1-13-1 銀座松竹スクエア 5階
- 年収
- 1200万円／年
- 使用技術
- AzureLLM／生成AIPythonReactSQLTerraformTypeScript
- 掲載日
- 2026-08-05
- 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（FDE（フォワードデプロイドエンジニア））
FDE（フォワードデプロイドエンジニア）は、顧客の現場に入り込み、AIや製品をその企業で実際に動くように実装・統合し、稼働まで担う職種です。本社で製品を作るだけのエンジニアとも、提言だけのコンサルタントとも違い、要件の聞き取りから開発・導入・運用までを顧客のそばで一気通貫で進めます。エンジニアリング力に加え、顧客折衝と業務理解、曖昧な課題を形にする推進力が求められます。生成AIの企業導入が広がるなかで需要が急増している職種です。
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。
Forward Deployed Engineer /フォワードデプロイドエンジニア (AI Products ＆ Solutions事業本部)
- 勤務地
- 東京都千代田区大手町１−６−１ 大手町ビル / Otemachi Bldg., 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan 100-0004（リモート可）
- 使用技術
- AWSAzureGCPLLM／生成AIPython
- 掲載日
- 2026-06-18
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- * 顧客と直接対話しながら課題解決を主導できる方
- * ソフトウェア開発の上流から下流まで（要件定義・設計・実装・運用）の一貫した経験 3年以上
- * 機械学習／LLM／RAG／AIエージェント等を用いたシステム開発、または導入プロジェクトの経験（モデル開発側／アプリケーション側のいずれでも可）
- * もしくは、SIer・コンサルティングファーム・事業会社の DX 推進部門・AIスタートアップ等で、エンタープライズ向けの技術プロジェクトをテクニカルリードとして推進した経験
- * 顧客先での常駐経験または高頻度での往訪経験（プロジェクトに応じて稼働の50〜80%程度を顧客現場で過ごす想定。顧客要件に応じてリモート併用可となる可能性もあり）
- * Python での実装能力、もしくはそれに準じるソフトウェア実装能力
- * クラウド（AWS / GCP / Azure）またはオンプレミス環境において、フロントエンド・バックエンド・DBを含むフルスタック構成を、ネットワーク設計・セキュリティ要件・可用性を考慮した上で自力で構築・デプロイした経験。（全クラウドへの精通は問わないが、顧客環境の制約に応じてアーキテクチャを即座に判断・実装できること）
- * 技術的不確実性が高い状況下で、自ら手を動かしながら意思決定を行い、プロジェクトを前進させられる実行力
- * ネイティブレベルの日本語能力
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社Preferred Networks）
株式会社Preferred Networksは、「現実世界を計算可能にする」をミッションに掲げる日本を代表するAI特化型テクノロジー企業です。AI半導体「MN-Coreシリーズ」、スーパーコンピュータやクラウドを含む計算基盤「PFCP」、日本語に強い国産大規模言語モデル「PLaMo」、そして各業界向けAIプロダクトの4レイヤーを垂直統合で自社開発しています。自律搬送ロボット「カチャカ」による小売業務効率化や、原子レベルシミュレーション「Matlantis」による新素材探索など産業応用にも強みを持ち、Green500で世界1位を3度獲得した実績があります。
この職種について（FDE（フォワードデプロイドエンジニア））
FDE（フォワードデプロイドエンジニア）は、顧客の現場に入り込み、AIや製品をその企業で実際に動くように実装・統合し、稼働まで担う職種です。本社で製品を作るだけのエンジニアとも、提言だけのコンサルタントとも違い、要件の聞き取りから開発・導入・運用までを顧客のそばで一気通貫で進めます。エンジニアリング力に加え、顧客折衝と業務理解、曖昧な課題を形にする推進力が求められます。生成AIの企業導入が広がるなかで需要が急増している職種です。
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。
【ハードウェア開発（電気）】AI/IT×ロボティクスで農業・インフラの「ラストワンマイル」を解決／自社開発システム・ハードウェアの回路設計
- 勤務地
- 東京都港区海岸1丁目2番20号 汐留ビルディング18F（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 650万円〜1000万円／年
- 掲載日
- 2026-06-01
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- * ハードウェア開発において実際に回路を組める（回路設計ができる）実務経験（5年以上）
- * 家電、オフィス機器、車載機器、カメラなどのメーカー（またはその設計部門）において、自社製品の開発に携わってきたバックグラウンドをお持ちの方
- * モーターやセンサーを適切に扱うための、アナログ回路側や電源まわりに軸足・強みがある方
- * 実際の基板パターン設計は外注を活用しつつ、試作用の基板程度であれば軽く自分で組める（試作基板作成の）経験
- * 電気設計において豊富な「手札（引き出し）」を持ち、新しい技術やセンサーを実用レベルに落とし込めるスキル
- * 技術方針の策定や、設計基準の確立、後輩メンバーへの教育・普及などに携わった経験
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社オプティム）
株式会社オプティムは、「AI・IoTであらゆる産業のDXを実現するリーディングカンパニー」として、生成AIやIoTを活用した業務効率化ソリューションを提供する企業。OPTiM AI ホスピタル、OPTiM AI Cameraシリーズ、OPTiM AIRプラットフォームなど多彩なプロダクトを展開し、情シス・オフィス・農業・医療・建設土木・コミュニケーションなど幅広い産業分野のDXを推進しています。
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。
【バックエンドエンジニア】国内シェアトップレベル｜18万社以上が利用する大規模MDMプロダクト（OPTiM Biz）の設計・開発｜Rails・AI駆動開発
- 勤務地
- 東京都港区海岸1丁目2番20号 汐留ビルディング18F（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 570万円〜750万円／年
- 使用技術
- C++CI/CDJavaLLM／生成AIRubySQL
- 掲載日
- 2026-06-01
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- 下記いずれかのご経験
- * Ruby on Railsを用いた開発実務経験（3年以上目安）および、要件定義・基本設計などの上流工程の経験
- * C++ / C# / Swift のいずれかを用いた開発実務経験（1年以上）
- * MDM（モバイルデバイス管理）の業務経験
- * 開発品質を意識し、テストのしやすさや既存影響を考慮した経験
- * 前職での受託開発・SESの経験を活かし、自社プロダクトの意思決定層に近い場所でステップアップしたいという強いマインド
出典：企業の募集要項（open.talentio.com）
企業について（株式会社オプティム）
株式会社オプティムは、「AI・IoTであらゆる産業のDXを実現するリーディングカンパニー」として、生成AIやIoTを活用した業務効率化ソリューションを提供する企業。OPTiM AI ホスピタル、OPTiM AI Cameraシリーズ、OPTiM AIRプラットフォームなど多彩なプロダクトを展開し、情シス・オフィス・農業・医療・建設土木・コミュニケーションなど幅広い産業分野のDXを推進しています。
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。
【DXYZ｜エンジニアオープンポジション】顔認証ID「FreeiD」を社会インフラへ｜開発メンバー～VPoE候補
- 勤務地
- 新宿オフィス（転勤無） 東京都新宿区西新宿六丁目３番１号 新宿アイランドウィング６階 最寄り駅：丸の内線西新宿駅直結 ※受動喫煙対策：喫煙室設置 在宅勤務・リモートワーク可。 出社とリモートを組み合わせた勤務を想定しています。 ※地方在住等によるフルリモート勤務については、ポジション・ご経験等を踏まえ個別にご相談となります。（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
- AWSJava
- 掲載日
- 2026-09-09
- 最終確認日
- 2026-10-11
企業について（ミガロホールディングス）
DXYZ株式会社は、「デジタルで、目に映る世界をより豊かに」をコンセプトに掲げ、顔認証IDプラットフォーム「FreeiD」を開発・提供するスタートアップです。2020年に設立され、東京都新宿区に本社を構えています。あらゆるIDを顔に統合し、マンション・オフィス・商業施設など多様な場面での顔認証本人確認を実現しています。独自の顔認証技術で特許を取得し、ヘッドウォータースとの開発協力や不動産デベロッパーとの連携を広げ、顔認証による次世代の生活インフラ構築を目指しています。
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。
クラウドソリューションエンジニア リーダー/PL（生成AI × クラウドで未来を創造するシステムエンジニア募集）
- 勤務地
- 【雇入れ直後】東京都千代田区大手町1-7-2 及び会社が指定する場所 【変更の範囲】変更なし （但し、業務の都合により変更する場合がある） 【東京オフィス】 〒100-0004 東京都千代田区大手町 1-7-2 東京サンケイビル 26 F ＜アクセス＞ 地下鉄 丸ノ内線、半蔵門線、千代田線「大手町駅」 E1・A4 出口直結 JR 東京駅 丸の内北口より 徒歩 7分（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 600万円〜900万円／年
- 使用技術
- AWSAzureBigQueryCI/CDDockerGCPJavaKubernetesLLM／生成AIPythonReactSQL
- 掲載日
- 2025-09-30
- 最終確認日
- 2026-10-11
企業について（吉積ホールディングス・クラウドエース・吉積情報・ガオ）
クラウドエース株式会社は、Google Cloudの導入支援、システム開発、運用改善、データ分析、生成AI活用支援を提供するクラウドインテグレーターです。Google Cloudに関する技術支援を軸に、企業のクラウド移行、アプリケーション開発、データ基盤構築、AI活用を一気通貫で支援しています。生成AI領域では、企業専用のAIエージェント基盤やRAG構築、MCPサーバー開発支援などを提供し、従業員支援や業務プロセス自動化に向けたAI実装を支援します。
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。
【サーキュレーション】シニアインフラエンジニア・シニアSRE(AI未経験者歓迎)
- 勤務地
- 東京都渋谷区神宮前3-21-5 サーキュレーションビル（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
- AWSBigQueryCI/CDGCPSQLTerraform
- 掲載日
- 2026-09-16
- 最終確認日
- 2026-10-11
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（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。
【Biz Freak】仙台中心・東京相談可｜Platform / Security Engineer｜AI駆動開発を支える基盤・SRE・セキュリティ
- 勤務地
- 9800811 宮城県仙台市青葉区一番町3丁目3-20 京阪仙台一番町ビル2階
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 700万円〜950万円／年
- 使用技術
- AWSAzureCI/CDGCPKubernetesLLM／生成AITerraform
- 掲載日
- 2026-10-01
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- AWS、Azure、Google Cloudいずれかで、クラウド環境を設計・構築・運用した経験
- IaC、CI/CD、監視のいずれかを使って基盤を改善した経験
- 開発チームと連携し、デプロイや基盤上のリスクと対応方針を説明できること
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（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。
【Biz Freak】仙台中心・東京相談可｜クラウドインフラエンジニア｜AI駆動開発を支えるクラウド構築・運用
- 勤務地
- 9800811 宮城県仙台市青葉区一番町3丁目3-20 京阪仙台一番町ビル2階
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 500万円〜800万円／年
- 使用技術
- AWSAzureCI/CDDockerGCPTerraform
- 掲載日
- 2026-10-01
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- AWS、Azure、Google Cloudいずれかを使ったクラウド環境の構築または運用経験
- Linux、ネットワーク、IAMに関する基礎知識
- 設定変更や障害対応の内容を記録し、開発者へ共有できること
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（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。
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。
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Data Scientist (Machine Learning &Bioinformatics)
- 勤務地
- 8-30 Shin-Ogawa-cho, Shinjuku-ku, THE PORTAL Iidabashi B1F 1 Furo-cho, Chikusa-ku, NIC Bldg. Room 714
- 雇用形態
- 業務委託
- 使用技術
- AWSC++DockerGoKerasPythonPyTorchscikit-learnTensorFlow
- 掲載日
- 2026-03-10
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- Japanese NOT required
- English proficiency sufficient to work in an international team
- Proficiency in at least one programming language (R, Python, Go, C++)
- Experience in analyzing omics data, preferably RNA expression data
- Foundational understanding of probability theory and statistics
- Foundational understanding of statistical machine learning and pattern recognition
- Experience developing ML models using frameworks such as scikit-learn, Keras, TensorFlow, PyTorch (especially supervised learning for classification problems)
- Research or analysis experience in biology or related fields
- Docker
- Workflow management languages (Snakemake/Nextflow)
- AWS cloud
- Training on small-size datasets
- Handling imbalanced data
- Transcriptome analysis experience
- Liquid biopsy knowledge/experience
- microRNA knowledge
- cfDNA knowledge
- Foundational understanding of next-generation sequencing and quantitative PCR
- Biological research/analysis experience
- Wet lab experiment experience
- Cancer biology/medical knowledge or analysis experience
- Molecular diagnostics domain knowledge
- Clinical application of machine learning knowledge/experience
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。
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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。
【アプリケーションエンジニア】バックエンドおよびフロントエンド／経済安全保障領域に特化したAIソリューション（経済安全保障統括部）
- 勤務地
- 東京都港区港南2-12-23明産高浜ビル（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 500万円〜700万円／年
- 使用技術
- AWSLangChainPythonReactSQL
- 掲載日
- 2026-07-08
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- ■Pythonでのアプリケーション開発経験
- ■Webアプリケーション開発経験
- ■SQLの実務経験
- ■Linux（Ubuntu等）での開発経験
- ■要件定義・仕様設計の経験
- ※入社後のキャッチアップも大歓迎です※
- 以下に関する知識や実務経験をお持ちの方は、即戦力として選考にて高く評価（加点）いたします。 また、現時点で経験がなくても、入社後に実務を通じて意欲的に習得し、ご自身のスキルを広げていきたいという方も歓迎いたします。
- ■Dash、Reactの経験
- ■AWSの設計・運用経験
- ■インフラ（ネットワーク・サーバー）の基礎知識
- ■MongoDBなどNoSQLの利用経験
- ■クラウドセキュリティに関する知識（IAM設計、ネットワーク制御など）
- ■脆弱性対策やセキュアコーディングの実践経験
- ■機微情報や外部公開データを扱うシステムにおけるセキュリティ設計経験
- ■GitHub Copilot、Claude CodeなどコーディングAIの実践経験
- ■LangChain等のフレームワークを用いたAIエージェントの設計・実装経験
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（株式会社FRONTEO）
株式会社FRONTEOは、自社開発AIエンジン「KIBIT」を基盤に、ライフサイエンスAI、リーガルテックAI、ビジネスインテリジェンス、経済安全保障の4分野でAIソリューションを展開する企業。メガバンク導入率100%、五大証券会社導入率80%の実績を持ち、金融、製薬、製造業などエンタープライズ企業への導入が主体。構造化・非構造化データの横断的解析により、従来見えなかった事象の発見を実現しています。
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。
4 1 1. バックエンド シニアエンジニア
- 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
- 628万円〜999万円／年
- 使用技術
- AWSAzureCI/CDDockerGCPGoJavaKubernetesLLM／生成AIReactRustScala
- 掲載日
- 2023-03-08
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- Webアプリケーション開発の経験（5年以上）
- 次のいずれかの言語を利用した開発業務の経験
- Scala, Java, Kotlin, Go, Rust
- API仕様などの内部設計
- RDBのテーブル設計及び開発
- 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）
- CI/CDの運用経験
- アーキテクチャーの知識
- GCP/AWS/Azureの経験
- Scalaのライブラリ使用経験（Cats、Akka、Airframe、circe）
- DDD（ドメイン駆動設計）の経験
- TDD（テスト駆動開発）の経験
- スクラム開発経験
- チームリーダーなど、プロジェクト進行におけるタスクマネジメントなどの経験
- 開発プロセスの改善や、業務効率改善のためのツール選定・導入などの経験
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。
Engineer職 L3-L4
- 企業
- カサナレ株式会社
- 勤務地
- 完全フルリモート REMOTIC = REMOTE ✖️ LOGIC ✖️ STRATEGIC（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 62万円〜101万円／月
- 使用技術
- AzureCI/CDDockerGCPLLM／生成AIPythonReactTerraformTypeScript
- 掲載日
- 2026-01-30
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- ・Python（FastAPI）または TypeScript を用いたAPI / システム開発の深い実務経験
- ・中規模以上のシステム、またはビジネス上重要な機能の設計・開発リード実績
- ・LLM / RAG / AIエージェントに関する高い技術的知見と実装経験
- ・大規模トラフィックを支えるインフラ構成（Azure/GCP/Terraform等）の設計・運用経験
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（カサナレ株式会社）
カサナレ株式会社は、2022年8月に設立された生成AIスタートアップです。RAGシステムの研究開発とドメイン特化型SaaS「Kasanare」の提供を主軸事業としています。企業ごとの業務フローや部門ごとの課題に合わせて最適なAIエージェントを構築し、業務にフィットする生成AIソフトウェアとして成果に直結する運用を実現しています。また、AIエージェントの権限・判断材料・出力・評価を一元管理するマネジメント基盤「Kasanare Agent Gateway（K-A-G）」を提供し、全社規模での安全なAI運用を支援しています。独自のテクノロジーピース技術により、既存システムとの連携やセキュリティ要件に柔軟に対応しています。三菱UFJ信託銀行との複数回の協業実績があり、年間6万5千時間の業務削減を創出しています。ISMS 27001・27017認証を取得しています。
この職種について（FDE（フォワードデプロイドエンジニア））
FDE（フォワードデプロイドエンジニア）は、顧客の現場に入り込み、AIや製品をその企業で実際に動くように実装・統合し、稼働まで担う職種です。本社で製品を作るだけのエンジニアとも、提言だけのコンサルタントとも違い、要件の聞き取りから開発・導入・運用までを顧客のそばで一気通貫で進めます。エンジニアリング力に加え、顧客折衝と業務理解、曖昧な課題を形にする推進力が求められます。生成AIの企業導入が広がるなかで需要が急増している職種です。
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。
Engineer職 L2-L3
- 企業
- カサナレ株式会社
- 勤務地
- 完全フルリモート REMOTIC = REMOTE ✖️ LOGIC ✖️ STRATEGIC（リモート可）
- 雇用形態
- 正社員
- 年収
- 48万円〜83万円／月
- 使用技術
- AzureCI/CDDockerGCPLLM／生成AIPythonReactTerraformTypeScript
- 掲載日
- 2026-01-31
- 最終確認日
- 2026-10-11
応募要件
- ・Python（FastAPI等）を用いたAPI開発の実務経験
- ・SQLまたはORMを用いた効率的なデータ操作・設計経験
- ・LLM/RAG技術に対する基礎知識と、技術を「現場」に合わせて最適化できる柔軟な思考
- ・（L3の場合）中規模以上のシステム、または重要機能の設計・開発をリードした実績
出典：企業の募集要項（hrmos.co）
企業について（カサナレ株式会社）
カサナレ株式会社は、2022年8月に設立された生成AIスタートアップです。RAGシステムの研究開発とドメイン特化型SaaS「Kasanare」の提供を主軸事業としています。企業ごとの業務フローや部門ごとの課題に合わせて最適なAIエージェントを構築し、業務にフィットする生成AIソフトウェアとして成果に直結する運用を実現しています。また、AIエージェントの権限・判断材料・出力・評価を一元管理するマネジメント基盤「Kasanare Agent Gateway（K-A-G）」を提供し、全社規模での安全なAI運用を支援しています。独自のテクノロジーピース技術により、既存システムとの連携やセキュリティ要件に柔軟に対応しています。三菱UFJ信託銀行との複数回の協業実績があり、年間6万5千時間の業務削減を創出しています。ISMS 27001・27017認証を取得しています。
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。
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