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仕事内容AIエンジニア
AIエンジニアとして、データ分析からモデル構築、実装・運用まで一気通貫で価値を出すポジション。生成AI関連の提案・PoC・開発に携わり、再現性ある実装パターンをチームで育てる。実務経験1年以上（統計学/機械学習またはPython）を必須とし、未経験でも価値に着地させる意欲を重視する。
募集背景
- 生成AIは業務の設計そのものを変える技術になり、価値が出るのは課題設定から検証・実装・運用までやり切れる人。
- 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る。
- 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、入社後は小さく作って学び、次に提案・改善へ進む。
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）から役割を設計する。
- 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る。
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る。
- 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る。
- 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する。
募集要項最終確認 8/5
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 350〜900万円/年
- 勤務地
- 東京都品川区
- 働き方
- 記載なし
- 年間休日
- 124日
- 職種
- AIエンジニア
- 経験年数
- 1年以上
- 掲載日
- 7/3
- 最終確認
- 8/5
応募資格（必須）
- 統計学もしくは機械学習を用いたデータ分析の実務経験1年以上
- Pythonでの開発経験1年以上
歓迎する経験
- 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
待遇・福利厚生
- グループ健康保険組合
- 夜勤手当
- 定期健康診断
- 役割給
- 残業・深夜手当あり
- 社員研修制度
- 社員表彰
- 資格取得支援
- 遺族年金制度
求めるスキル・経験
この求人は株式会社スカイウイルの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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働き方・年収で探す
- 年収400万以上31,673
- 完全週休2日31,016
- 年間休日120日以上27,659
- フレックス19,708
- 未経験可8,485