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東京都の機械学習エンジニアの求人167件応募資格・募集要項・仕事内容を見る
AIエンジニア
- 勤務地
- 東京都新宿区
- 休日
- 年間休日125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
機械学習エンジニアとして、AIシステム開発に伴うデータ分析・アルゴリズム実装等を担当します。3ヶ月間の機械学習研修後、有名企業からITスタートアップまで様々なプロジェクトで活躍します。
この求人に応募
応募資格
必須
- ◎数学・統計に抵抗のない方
求める人物像
- ◎チームでコミュニケーションを取りながら働きたい方
応募について
- ◎第⼆新卒歓迎・未経験OK
- ◎実務経験、社会⼈経験、業界経験は⼀切問いません。
- ◎転職回数も不問。ブランクのある⽅も歓迎します。
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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※入社後6ヶ月は試用期間。（待遇は本採用時と変更ありません）
- 採用区分
- 【中途】
- 給与
- 431万円/年〜
- 給与の詳細
- 月給 287,825円〜 ■昇給昇格年2回（5月・11月） ■賞与年2回（6月・12月） ※月間20時間分（38,900円～）の見込み残業代を含む。 ※20時間を超える残業代は全額支給。 ※入社後6ヶ月は試用期間。（待遇は本採用時と変更ありません） ※初年度想定理論年収431万円～（賞与込み） 【年収モデル】 年収例880万円／エンジニア経験7年 年収例650万円／エンジニア経験5年 年収例490万円／エンジニア経験3年
- 手当
- 交通費月10万円まで家族手当月3万円／子供1人、月5万円／子供2人、月6万円／子供3人ブラザー&シスター制度（1on1）手当
- 勤務地
- 東京都新宿区新宿4-3-25 TOKYU REIT新宿ビル8F東京都渋谷区千駄ヶ谷5-32-10 南新宿SKビル6F東京都23区をメインとした各プロジェクト先
- 転勤
- ※転居を伴う転勤はありません。
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- 9：00～18：00（休憩1時間） ※勤務時間はプロジェクトにより異なる場合あり。
- 年間休日
- 125日
- 休日・休暇
- 【年間休日125日】※2026年■完全週休2日制（土日休み）■祝日■夏期休暇■年末年始休暇■有給休暇（初年度10日※入社月により変動あり）※2025年度の有給消化率88％■慶弔休暇■産前産後休暇■育児休業（男女共に取得しています）■子の看護休暇■介護休業
- 福利厚生
- ■書籍購入支援制度（有料セミナー参加費含む）■資格取得支援制度■蔵書購入・社内書籍貸出制度■スポーツクラブ・保養施設（関東IT健保）■ベビーシッター補助制度
- 社会保険
- 各種社会保険完備（雇用保険、労働者災害補償保険、健康保険、厚生年金）
- 受動喫煙対策
- 屋内全面禁煙 ※プロジェクトにより異なる場合あり。
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所
- 掲載日
- 2026/07/03 16:01（106日前）
- 最終確認
- 2026/10/16 16:23（1日前）
仕事内容
仕事内容
- AIをはじめとした最先端の技術を活かす当社の機械学習エンジニアとして、AIシステム開発に伴う、データ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。
入社後の流れ
- 3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得するところからスタートします。
統計学
- データの可視化と数値要約
- 確率と確率分布
- 統計的推測
- 統計的仮説検定
- 単回帰分析
エンジニアリング
- SQL基礎
- python基礎
- pandas基礎
- Git基礎
多変量解析と機械学習
- 機械学習の基礎
- 機械学習の基本的な手法
- 線形回帰モデル
- 主成分分析
- k-means法 など
- 機械学習の発展的な手法
- ロジスティック回帰モデル
- ハイパーパラメータ最適化
- 決定木
- ランダムフォレスト
- 線形SVM など
機械学習の実践
- Numpy,Pandas演習
- AWS EMRを用いたHive演習
- ロジスティック回帰を用いた演習
- リッジ回帰、Kerasを用いた演習
- 推薦システムについての演習
元ITスクールだからこそ未経験者も安心！
- 当社は元ITスクール！未経験者を育成することを得意としています。
- 20年以上蓄積した育成ノウハウで、あなたをイチから育てます◎
- お客様の声を元に市況感のトレンドを反映させた特別カリキュラムで、最短でエンジニアを目指せる！
研修を終えたらプロジェクトへ
- 研修後は、有名企業からITスタートアップまで様々なプロジェクトで活躍！
- プロジェクト参加後も、先輩や講師のサポートあり◎
プロジェクト例
- 自社広告データとサードパーティデータを活用したデータ分析による広告最適化
- 飲食口コミサイトのログデータや検索ワード集計によるレコメンド
- 医用画像・動画解析/環境構築/Python/Fine-tuning/転移学習
- 自動運転ソフトウェア開発に関わる画像処理、画像認識
- 車載 画像処理系の機械学習モデルの実装
- 決済サービスにおける顧客データ分析
- AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装 など
募集内容
- 雇い入れ直後：仕事内容に記載の業務
- 変更の範囲 ：会社の定める業務
仕事のやりがい
- 職種別年収ランキングの上位は、いずれも専門スキルが必要な医者やパイロット。
- その中でもエンジニアはTOP10に位置づけています。
- 機械学習エンジニアの定義は世間でもまだ「ふわっと」した状態です。
- ですので、研修では、機械学習に必要となる数学の基礎知識を学び、Pythonを学習し、機械学習エンジニアのスタートに立つことを目指します。
- 既にいくつかのプロジェクトが見えてきておりますが、どのプロジェクトも機械学習やAIというITテクノロジーを通して世の中を楽にすることやビジネスを加速させることなどを目指しています。
- そういう最先端のビジネスを肌で感じながら仕事をしていくことが、ひとつのやりがいだと思います。しかし、最先端だからと言って、膨大なデータを処理するなど、華やかではない仕事です
魅力は研修だけじゃない！その後のサポートも充実！
- 1人で思い悩むことが少ない社内環境です！
キャリアサポート制度
- 専属のキャリアサポーターの支援で、着実に理想のエンジニア像に近づけます！
- 日報や月報に細かく目を通し、仕事上での悩みや疑問にきめ細かに答えてくれます。
ブラザー&シスター制度
- 後輩思いの先輩エンジニアが業務の悩みや不安を解消します！
ビアバッシュ
- エンジニア同士で情報共有ができるイベントです！
魅力は研修だけじゃない！その後のサポートも充実！
- 当社は研修後も先輩や仲間たちとつながっていることが実感できます。
- 自己成長に集中できる環境が当社の大きな魅力です。
この求人は、株式会社BREXA SOLVIA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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- R&Dエンジニア(機械学習)
- Physical AI Engineer/Physical AI エンジニア
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