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東京都の機械学習エンジニアの求人192件

機械学習エンジニア(数理系出身者歓迎)

400〜600万円/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(600万円)より200万円低い

勤務地
東京都港区
休日
年間休日123日
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革を支援します。機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用、改善まで一連の業務を担い、ML活用ビジョンの検討にも携わります。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

この求人に応募

給与400〜600万円/年

募集元で応募する株式会社ブレインパッドの採用ページへ
相談する共有準備中

応募は募集元の採用ページで受け付けています。当サイトに応募フォームはありません。

応募資格

必須

  • 大学・大学院等の研究、および、業務やご自身で下記経験・スキルを培われた方
  • 機械学習・深層学習に関する知見と主要なフレームワークを用いたモデル開発経験
  • python等の言語を用いたソフトウェア・システム開発に関する知見と経験

歓迎

求める人物像

  • お客様から課題をヒアリングし、課題解決のための機械学習システムを提案、導入推進していただける方
  • 分析・アルゴリズム開発だけをするのでなく、それを実装し、実際に使われるサービスを作りあげることに興味のある方
  • 柔軟な発想で問題解決に向けた議論に参加できる方
  • 未経験のことでも課題を整理して自ら解決できる方

募集要項最終確認 10/26

職種
機械学習エンジニア
雇用形態
正社員【契約期間】期間の定めなし(正社員)【試用期間】3ヶ月(給与は試用期間中も変わらず)
採用区分
【第二新卒】
給与
400〜600万円/年
給与の詳細
年収 400万円〜600万円 – 年収は目安です。スキル・経験に応じて優遇いたします。 – 固定残業代分を超える時間外労働分については1分単位で計算し追加支給 – 給与は時間外労働の有無に関わらず、月30時間または40時間の固定残業代込  (30時間分か40時間分かは等級による)  月給50万円の場合、基本給380,950円、40時間分の固定残業代119,050円年1回(8月)年1回(8月)
手当
通勤手当1か月上限50,000円通信費等補助費毎月
勤務地
1060032 東京都港区六本木3-1-1 六本木ティーキューブ(総合受付 11階)
働き方
ブレインパッドでは、可能な限り出社することをポリシーとしています。 ※個別の事情がある方は、上長と相談のうえ出社頻度を決定します。 当社は、「人への興味と共感/人との接点」を重視しています。対面での会話は、社員のキャリア形成や会社全体のパフォーマンス向上に不可欠な要素です。 したがって、出社による他者との会話を、「中期的な会社全体のパフォーマンス向上への貢献」と定義します。 会社として、出社して働くこと、そして対面での交流を積極的に推奨しています。
勤務時間
– フレックスタイム制(コアタイム11:00〜16:00) – 標準勤務時間:8時間/日
年間休日
123日
休日・休暇
年間休日:123日毎週土曜日、日曜日、祝日、年末年始、会社が定めた休日マイ・タイム休暇(年間4日:7月~12月末までに任意のタイミングで取得可能)シックリーブ制度に伴う休暇(年間3日)年次有給休暇(入社3カ月経過後の翌月1日に付与、半日単位での取得可能)慶弔休暇介護休業産前産後休暇制度育児休業制度
福利厚生
・「SKILL-UP-AID」 年額12万円まで、個人のスキルアップのために活用出来る制度です。多くの社員が活用し、スキルアップに努めています。・「BOOK-AID」 業務に必要な書籍であれば、全額会社が購入サポートします。・「CLUB-AID」 クラブ活動実施に伴う活動費について会社から補助がでます。・「肉会制度」 社員同士のコミュニケーション促進を目的として、会社が食事代を補助する制度です。毎月2回、全社員をランダムに組み合わせメールを配信し、3名のペアが組まれ、6,000円か12,000円の補助が支給されます。ランダムに配信されるため他本部・他職種の社員との交流が出来ます。・「社長のおごり自販機」 社員証を2名同時に自販機にかざすと飲み物が1日1本無料で飲むことができ、雑談などのきっかけとなっています。・「メンター制度」 上長とは別にメンターを選定し、業務にスムーズに入れるための支援をします。・「1on1」 日々の業務やキャリアについて相談できるミーティングを定期的に実施していています。・「各種オリエンテーション」 入社後スムーズに業務に入れるよう、会社の方向性や各種制度、働く環境などに関する詳細説明を実施しています。・「サバティカル制度」 勤続5年以上の方を対象とした、理由を問わない休職制度です。自社だけでは経験できないような多様な経験を通じた成長支援を目的としています。・「確定拠出年金」 社員の老後資産形成のサポートを目的としています。・「インフルエンザ予防接種無料」 インフルエンザの予防接種費用を会社が負担し会社で受けることができます。・「ベネフィット・ステーション」 従業員とそのご家族の豊かな生活をサポートするため、ベネフィット・ステーション(株式会社ベネフィット・ワン提供)を導入しています。グルメ、レジャー、ショッピングに加え、 eラーニングなどの学習コンテンツ、育児、介護、引っ越しといったライフイベントに関わるものまで、幅広いサービスを優待価格で利用可能です。・「シックリーブ制度」 病気・怪我による休養、健康保護や感染症拡大防止を目的とした、入社初日から使用可能な特別休暇(有給)です。(付与日数:年3日)・「関東ITソフトウェア健康保険組合」 保養所や提携している宿泊施設、スポーツ施設、レストラン、テーマパークなどを安価で利用できます。
社会保険
・各種社会保険(厚生年金・健康保険・雇用保険・労災保険)完備
受動喫煙対策
【受動喫煙対策状況】屋内禁煙(屋外喫煙可能場所あり)
掲載日
2026/07/10 11:39(109日前)
最終確認
2026/10/26 19:44(1日前)

仕事内容

配属部門:データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域

  • ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
  • 同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。
  • また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。

プロジェクト事例

  • ゲーム×AI(株式会社セガゲームス) <https://ai.brainpad.co.jp/people/story4/>
  • インフラ×AI(八千代エンジニヤリング株式会社) <https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/>
  • 食品×AI(キユーピー株式会社) <https://ai.brainpad.co.jp/people/story1/>
  • マルチモーダルAI(Google Cloud Next Tokyo 23) <https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2393995/00.pdf>

募集背景

  • これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、データ活用のリーディングカンパニーである当社にクライアントからのご相談が増加しています。 分析PoCだけで終わらせるのではなく、機械学習をはじめとしたデータ活用を業務に繋げるアプリケーションを開発し、世の中にビジネス価値を生み出すことを一緒に目指していただける方を募集しています。

業務内容

  • 機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
  • また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
  • さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
  • これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
  • 深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
  • クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
  • ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
  • 業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。

働く魅力

  • 当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
  • クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析~開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
  • 社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
  • 勉強会事例:MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)

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