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AIエンジニア
- 勤務地
- 東京都品川区
- 休日
- 年間休日124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
データから仮説・検証・実装まで一気通貫で価値を出すAIエンジニアの求人です。分析、モデル構築、業務への実装、精度改善、ステークホルダーとの要件整理や意思決定支援などを担います。
この求人に応募
応募資格
歓迎
- 実践的なデータ分析の自己啓発学習をしていること
- 機械学習、ディープラーニングの基礎知識
- 統計学の基礎知識
- TensorFlow, Keras, Chainer, scikit-learnフレームワークでの実務経験
- クラウドサービス上でのデータ分析基盤構築経験
- SQLによるデータ加工経験
求める人物像
- データと仮説検証を大切にし、再現性ある形で成果を出したい
- モデルだけでなく実装・運用まで含めて価値提供したい
- 難しい内容を分かりやすく説明し、意思決定を支援したい
応募について
- 実務経験の有無に関わらず
募集要項最終確認 10/17
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員試用期間：3ヶ月（給与条件は変わりません）
- 給与
- 350〜900万円/年
- 給与の詳細
- 年収 350万円〜900万円 ※ご経験・スキルを考慮して決定いたします。 月給制 給与改定：年2回（6月・12月） 賞与：夏冬年2回（マネージャ以上は年1回6月） 試用期間：3ヶ月（給与条件は変わりません）・みなし残業代＋残業代支給（規定時間外労働20時間を超えた場合）
- 手当
- 交通費全額支給深夜勤務手当
- 勤務地
- 141-0001 東京都品川区北品川5-9-11 大崎MTビル10Fお客様先（東京23区）お客様先（横浜周辺）
- 転勤
- 【変更の範囲】東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県等関東近郊等、会社の定める就業先
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- 9:30～18:00（所定労働時間7時間30分、休憩60分） ※勤務先により変動します。 ※月間平均残業時間は10時間程度です。
- 年間休日
- 124日
- 休日・休暇
- ★年間休日124日完全週休2日制（土・日）、祝日 ※勤務先により変動します。・祝日・年末年始休暇・夏季休暇(3日間) ※入社後1年経過後・有給休暇・慶弔休暇・特別休暇・産前産後休暇・育児介護休業・ドナー休暇・ボランティア休暇・マタニティ休暇・障がい者通院休暇・生理休暇・育自休業 （3年まで自らを育むために休める）留学、資格取得、ボランティア、育児、介護等
- 福利厚生
- ・役割給・資格取得支援制度・企業年金（確定拠出年金）制度・遺族年金制度・慶弔見舞金（第三子出産祝金増額）・定期健康診断・各種研修制度（研修・勉強会には軽食付）・社員定例総会・優秀社員表彰・関東IT健保組合の全国福利厚生施設利用可能・社内企画イベント随時開催
- 社会保険
- 各種社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）
- 受動喫煙対策
- 受動喫煙防止措置：屋内原則禁煙（喫煙専用室設置）喫煙可能区域での業務なし受動喫煙対策=敷地内禁煙、屋内喫煙可能場所有
- 業務の変更の範囲
- 【変更の範囲】会社の定める業務
- 就業場所の変更の範囲
- 【変更の範囲】東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県等関東近郊等、会社の定める就業先
- 経験年数
- 1年以上
- 掲載日
- 2026/07/03 16:27（106日前）
- 最終確認
- 2026/10/17 00:56（今日）
仕事内容
募集背景
- 生成AIは、単なる“ツール”ではなく、業務の設計そのものを変える技術になりました。
- 価値が出るのは「モデルを触れる人」ではなく、課題設定→検証→実装→運用までやり切れる人です。
- スカイウイルでは、生成AIを活用した提案・PoC・開発の相談が増え、チームで再現性ある実装パターンを育てています。
- だから今回、実務経験の有無に関わらず“価値に着地させる”仲間を増やします。
- 入社後は、小さく作って学び、次に提案・改善へ。あなたの成長が、そのままチームの武器になります。
このポジションのミッション
- データから仮説→検証→実装まで一気通貫で価値を出す
- 分析を“使われる形”に落とす設計力を高める
業務イメージ
- 課題設定〜分析〜モデル構築（EDA、前処理、特徴量、学習、評価）
- 業務に組み込む実装（API/バッチ化、ログ設計、再学習・運用の設計）
- 精度改善のループ構築（データ品質、評価指標、仮説検証のサイクル）
- ステークホルダーと成果を揃える（要件整理、説明資料、意思決定支援）
- 成果の再現性を作る（実験管理、手順化、ベースライン整備、ナレッジ共有）
得られるキャリア・ベネフィット
- 分析で終わらず、モデル→実装まで“価値が出る形”に落とし込む経験が積める
- データ前処理/特徴量/評価設計など、再現性のあるML開発の基礎体力がつく
- MLOps的な視点（運用・再学習・監視）を持ったAIエンジニアへ伸びられる
- キャリアの分岐が広い（MLエンジニア/データサイエンティスト/AIコンサル など）
- キャリアを逆算したアサイン：伸ばしたい軸（上流/技術深掘り/リード）から役割を設計します
- 複数の視点で成長を支える体制：定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決めます
仕事の難しさ
- データ品質に引っ張られるため、前処理や評価設計を丁寧に積み上げる必要があります。
- 精度だけでなく、運用（再学習/監視/説明可能性）まで含めて価値提供する視点が求められます。
- 業務側の期待値と技術的制約のギャップを埋める説明力が成果を左右します。
この求人は、株式会社スカイウイル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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- 完全週休2日35,008
- 年間休日120日以上36,900