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東京都の機械学習エンジニアの求人167件

データサイエンティスト

600〜1000万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都の機械学習エンジニアの求人の中央値(605万円)より5万円低い

勤務地
東京都品川区
休日
年間休日120日完全週休2日
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

デジタルパートナー事業部のデータサイエンティストとして、データ活用・AI技術の社会実装を推進します。ビジネスサイドと連携し、要件定義からモデリング、システム開発、運用までを担当し、プロダクトの成長とビジネスインパクトの創出を技術面からリードします。

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給与600〜1000万円/年

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応募資格

必須

歓迎

求める人物像

  • 常に最新の技術トレンドにアンテナを張り、自発的かつ継続的に学習できる方
  • 技術ありきではなく、ビジネスの目的を理解し「課題解決のための手段」として技術を活用できる方
  • チームメンバーや関係者(非エンジニア含む)と円滑にコミュニケーションをとり、協働できる方
  • スピード感のある環境で変化を楽しみ、柔軟にアプローチを改善していける方
  • 当社のフィロソフィーに共感し、共に成長していける方
  • 経験や学びを共有し、チームや組織の成長に貢献できる方

募集要項最終確認 10/16

職種
機械学習エンジニア
雇用形態
正社員6か月
給与
600〜1000万円/年
給与の詳細
【想定年収】600万円~1000万円・経験/能力を考慮の上、当社規定により決定・給与改定:年1回(4月)・賞与:年2回(6月/12月)・社員の平均残業時間:13時間【月給】428,572円〜基本給:262,093円〜固定残業手当/月:111,479円〜(固定残業時間45時間0分/月)※超過した時間外労働の残業手当は追加支給生涯設計手当:55,000円
手当
通勤手当月4万円まで生涯設計手当55,000円出張手当制度
勤務地
東京都品川区西五反田1丁目1番8号 NMF五反田駅前ビル7階
転勤
会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
働き方
・本社/在宅/客先のいずれか・リモートワーク可
勤務時間
10時00分 〜 19時00分(配属先により変動あり)※時差出勤制度あり60分
年間休日
120日
休日・休暇
・完全週休2日制・土日祝日休み・年間休日120日以上・有給休暇・年末年始休暇・慶弔休暇・産前産後休暇・育児休暇・創立記念休暇(7/22〜9/30の期間で1日取得可能)・特別休暇(入社半年以内でケガや病気治療のため療養が必要な場合に取得可能)・ワクチン接種休暇制度
福利厚生
・ストレスチェック制度実施・出張手当制度・書籍購入費支給・セミナー参加費支給・副業可・社内勉強会・資格取得支援・マネジャーとの定期面談(1on1)・勤続報酬制度(勤続3年経過ごとに30万円報奨金+3連続有給の付与)・社員紹介制度・社内表彰制度・確定拠出年金制度・従業員持株制度・産休・産後休暇制度・育児休暇制度・時短勤務制度・ベビーシッター補助制度・全社員にGoogle GeminiおよびClaude(Team)のアカウントを付与・Windows/Mac貸与(希望に合わせて選択可)・作業デスクに大型モニター完備・服装自由・歓迎ランチ制度・部活動制度(ボードゲーム部・テニス部・社会見学部など15種類以上)・月1回の会社負担の社内飲み会・社内イベント(お花見・BBQ・忘年会など)・web社内報(自社開発プロダクトourly)
社会保険
・健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険・社会保険完備(関東ITソフトウェア健康保険組合)
受動喫煙対策
執務スペースでの喫煙禁止
業務の変更の範囲
全ての業務への配置転換あり
就業場所の変更の範囲
会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
経験年数
2年以上
掲載日
2026/08/06 05:36(72日前)
最終確認
2026/10/16 02:54(1日前)

仕事内容

職務内容

  • デジタルパートナー事業部の”データサイエンティスト”として、ビジネス課題の解決と新たな価値創造に向けたデータ活用・AI技術の社会実装を推進していただきます。 従来のデータ分析やインサイト抽出にとどまらず、機械学習モデルのAPI開発やクラウド環境でのシステム構築といった「AIエンジニアリング」の領域まで幅広く担っていただくポジションです。 ビジネスサイドと密接に連携しながら、要件定義からモデリング、システム開発、運用までを一気通貫で担当し、プロダクトの成長とビジネスインパクトの創出を技術面からリードしていただきます。
  • ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり

仕事内容の例

  • 以下のような業務を想定しています:
  • ビジネス課題のヒアリングおよび要件定義、データに基づく課題解決のロードマップ策定
  • データの抽出、前処理、基礎集計、およびインサイト抽出
  • 機械学習/ディープラーニングを用いた予測モデル
  • 推論モデルの構築、評価、チューニング
  • 機械学習モデルを組み込んだ推論APIの開発およびバッチ処理の構築
  • クラウドリソース(GCP/AWS/Azure等)を活用したインフラ構築・管理(IaC)、およびシステム監視
  • モデルの精度監視や運用改善を通じたMLOpsの実践

この求人は、株式会社ビットエーの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト

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