【機械学習エンジニア】累計ユーザー250万人/IT戦略×最上流工程/大規模自社内開発PJ/年間休日145日/フルリモート/SI出身者歓迎

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年収

543万円〜2,173万円

勤務地

東京都

職種

AI・機械学習エンジニア

リモートワーク
自社サービスあり
フレックス出勤・時差出勤
モダンな技術を採用
技術試験なし

求人情報

仕事内容

国内トップレベルのシェアを有するサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートのデータ。リクルートの機械学習エンジニアはこれらのデータを扱い、幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。 【詳細】 ・短期・中期機械学習活用施策の立案・推進 ・機械学習を用いたアプリケーションの開発 ・モデル設計・実装 ・担当システムのエンハンス・運用 例えば、下記のようなお仕事をご担当いただきます。 ・案件の計画・推進・レビュー、プロセス改善 ・案件策定・担当システム開発のKPI/QCD達成 ・担当システムにおけるSLAのシステム目標の達成 ・担当システム 価値向上のためのリファクタリング計画の策定 ・レコメンドシステムの開発、運用 ・検索最適化などデータサイエンスを用いたUX向上 ・機械学習、自然言語処理、画像解析などを基軸としたアルゴリズムのサービスへの接続 【ポジションの魅力】 ◆技術選定における裁量が大きい サービス推進の観点で合理性が認められれば積極的に新たな技術や手法が採用される環境です。 開発手法は、サービス規模や成長ステージによって様々ですが、より良い手法とわかれば、開発途中で手法を切り替えるフットワークの軽さがあります。 開発組織・環境や技術面において、リクルートは今、まさに変革の時を迎えています。 そのため、新しい開発手法の検討から実施までを、エンジニア一人ひとりが主体者として積極的に取り組むことができ、また会社からもそれを求められます。 ◆キャリアの幅広さ マネジメントだけ、特定の技術領域の開発だけ、といったキャリア形成ではなく、多様なデータのキャリアを形成することが可能です。 特にリクルートは、データ基盤が整っています。「データを整えるフェーズ」は超えたプロダクトが多数あり、多岐に亘るプロダクト数と接点量(≒ユーザ数の多さ)を基に実効性の高いデータ利活用に携わることが可能です。
仕事内容の変更範囲
全ての業務への配置転換の可能性あり

必須条件

◆下記すべてのご経験・スキルをお持ちの方。 ・ビジネス課題に対して、統計解析/機械学習の手法を適切に選定し、自身でモデリングを行い、アウトプットできる方 ・記述統計・推測統計・基礎的な機械学習のアルゴリズムについて原理を理解している方 ・概念設計にもとづき、メンバーとして自身の意図通りにプロダクションレベルでのプログラミングができる方
求める人物像
・高い当事者意識、強い意志をもって物事に取り組める方 ・途中であきらめずに、最後まで考え抜き仕事をやり遂げる方 ・現状に甘んじることなく学び続け、自ら進化しようとする方 ・周囲からの信頼を獲得し、組織として高い成果を追求できる方

歓迎要件

・単案件の要件定義および必要なドキュメント等を作成できる方 ・複数のデータソースを統合する要件を整理し、システムを設計することができる方 ・データサイエンスに関係する論文や学会発表内容を理解し、自身でプロトタイプを実装・評価することができる方 ・計算量、メモリ利用効率、データ型、利用ライブラリ、実装対象プラットフォームなどの各種制約を意識した上で適切なプログラミングができる方 ・アルゴリズムやプログラミング言語の基礎を理解しており、実装言語による制約を受けない方

想定年収

543万円〜2,173万円(給与形態:月給制)
月給
377,320円〜1,449,003円
基本給
292,118円〜1,121,808円
賞与・昇給
賞与:2回(6月、12月) 昇給:2回

おすすめポイント

★累計ユーザー数250万人超え!誰もが使っている様々なサービスのプロダクトに携わることができます 人材、住宅、美容、結婚、旅行、飲食など様々な分野で毎年新しいプロダクトが立ち上がっており、日常生活には欠かせない様々なサービスの開発に携わることができます。 <<サービス例>> ・リクナビ(採用) ・タウンワーク(採用) ・リクルートエージェント(人材紹介) ・SUUMO(住宅) ・HOT PEPPER Beauty(美容) ・HOT PEPPER グルメ(飲食) ・じゃらん(旅行) ・ゼクシィ(結婚) ・スタディサプリ(学習) ★国内時価総額ランキングトップ10!日本を代表する大手企業で働くことができます 人材市場では業界No.1の企業であり、業界及び日本を牽引するリクルートでは数十億円規模の大規模なプロジェクトも動いており、経験・ご志向に応じた案件に関わることができます。 また、福利厚生も充実しております <<働く環境>> ・年間休日145日(年平均週休2.8日) ・フレックスタイム制(コアタイムなし) ・リモートワーク制度(一部の職種を除く、理由・回数を問わない) など

ポジション

職種
・AI・機械学習エンジニア

配属先

部署名
株式会社リクルート プロダクト開発 データ推進室 または 株式会社インディードリクルートテクノロジーズ HRプロダクト データ データソリューションユニット
部署の特徴・業務環境
【部署紹介】 株式会社リクルート データ推進室は、リクルートにおけるデータ利活用、データガバナンス・マネジメント、データプロダクト開発と運用に責任を持つ組織です。 現在約300名ほどの従業員が所属しており、データサイエンス/エンジニアリング/ビジネスの様々な専門性を持つ社員が所属しています。 ※株式会社リクルートでの採用ですが、株式会社インディードリクルートテクノロジーズへの出向可能性がございます。 ※本人の志向と適性を考慮の上、最適な配属部署を検討させていただきます。

開発環境

開発言語
Python
クラウド
AWS、GCP
その他ツール、サービス
Docker、GitHub、Slack、JIRA、Confluence

雇用形態

正社員
試用期間
あり(6ヶ月)

勤務形態

フレックスタイム制
就業時間
9:00〜18:00
就業時間補足
・休憩時間:60分 ・時間外労働:有

残業時間

固定残業時間
月35時間

予定勤務地

〒100-6662 東京都千代田区丸の内1-9-2グラントウキョウサウスタワー
勤務地補足
一部の職種を除き、理由・回数を問わないリモートワークを全社導入しています。また、全国多数のサテライトオフィスと提携しています。出社しないことを前提とした働き方へシフト、働く場所の柔軟性を高めています。
勤務地の変更範囲について
会社の定める場所

福利厚生

保険
健康保険、雇用保険、介護保険、厚生年金保険、労災保険
健康・医療
受動喫煙防止措置

受動喫煙防止措置

あり(喫煙室設置)

制度

財産形成
退職金制度
職場環境
リモートワーク制度

休日・休暇

年間休日日数
140日
土日祝休み、有給休暇、完全週休二日制
休日・休暇補足
・STEP休暇 ・ケア休暇 ・転勤休暇 ・海外出張調整休暇 ・裁判員休暇  など
育児・介護
育児休暇、育児支援制度、介護休暇、看病休暇
育児・介護補足
・介護休職制度 ・育児休職制度 ・提携保育園 ・保活相談窓口「保活のミカタ」ベビーシッター法人契約 ・病児保育サポート等各種両立支援施策 ※福利厚生についての参考URL https://recruit-saiyo.jp/benefits/(2022/10/01) ※両立支援施策についての参考URL https://www.recruit.co.jp/sustainability/people/diversity/approach/ (2022/10/01)

諸手当

残業手当、通勤手当、深夜・休日勤務手当
諸手当補足
追加割増手当

選考情報

選考内容

選考情報
・適性検査あり ・技術試験あり
選考情報補足
書類選考 ▼ 面接(3回程度)・適性試験 ※途中リファレンスチェックを実施する場合がございます。 ▼ 内定

株式会社リクルートの企業情報

企業について

【主な事業領域】 販促領域と人材領域の2つの事業領域で構成されています。販促領域は、住宅、美容、結婚、旅行、飲食などの分野において、オンラインを中心としたプラットフォームを運営しています。これにより、個人ユーザーに対して、日常生活におけるより多くの選択肢を提供するとともに、企業クライアントに対しては、広告を通じたユーザー獲得支援などを行っています。 また中小企業を中心とした企業クライアントに対して、SaaS (Software as a Service) ソリューションの提供などを通じた、業務負荷の削減および生産性向上を支援するサービスも提供しています。 各バーティカル分野、ほぼ全てで国内最大のシェアを維持しています。 【ビジネスモデル】 株式会社リクルートを中心とするマッチング&ソリューション事業は、日本国内において、販促領域及び人材領域の企業クライアントに向けた国内最大級のマッチングプラットフォームや人材マッチングサービス、Air ビジネスツールズを中心としたSaaS(Software as a Service)を提供しています。 販促領域は、住宅、美容、旅行、結婚、飲食、その他の各事業分野に合わせた企業クライアントの集客・顧客管理、決済にわたる事業運営にかかる各種ソリューションを提供しており、主に販促マッチングプラットフォームへの広告掲載課金体系を採用していますが、旅行分野等一部の分野ではトランザクション課金を採用しています。​ 人材領域は、個人ユーザーの求職活動や、企業クライアントの採用活動を支援するマッチングプラットフォームの運営と、人材紹介サービス等といった人材マッチングサービスを展開しており、広告掲載課金体系や人材紹介料の課金体系を採用しています。​ 加えて、両領域で、個人ユーザーと企業クライアントを結ぶマッチングプラットフォーム、テクノロジーやデータを駆使して業務運営の効率化を支援するSaaSを提供しています。SaaSは主にサブスクリプション及びトランザクション課金体系を採用していますが、無料で提供しているサービスもあります。

会社情報

企業名
株式会社リクルート
企業理念
【基本理念】 私たちは、新しい価値の創造を通じ、社会からの期待に応え、一人ひとりが輝く豊かな世界の実現を目指す。 【ビジョン】 "Follow Your Heart" 一人ひとりが、自分に素直に、自分で決める、自分らしい人生。 本当に大切なことに夢中になれるとき、人や組織は、より良い未来を生み出せると信じています。 【ミッション】 「まだ、ここにない、出会い。より早く、シンプルにもっと近くに。」 私たちは、個人と企業をつなぎ、より多くの選択肢を提供することで、「まだ、ここにない、出会い。」を実現してきました。 いつでもどこでも情報を得られるようになった今だからこそ、より最適な選択肢を提案することで、「まだ、ここにない、出会い。」を、桁違いに速く、驚くほどシンプルに、もっと身近にしていきたいと考えています。 【バリューズ】 「新しい価値の創造/Wow the World」 世界中があっと驚くみたいのあたりまえを創りたい。遊び心を忘れずに、常識を疑うことから始めればいい。良質な失敗から学び、徹底的にこだわり、変わり続けることを楽しもう。 「個の尊重/Bet on Passion」 すべては好奇心から始まる。一人ひとりの好奇心が、抑えられない情熱を生み、その違いが価値を創る。すべての偉業は、個人の突拍子もないアイデアと、データが事実が結び付いたときにはじまるのだ。私たちは、情熱に投資する。 「社会への貢献/Prioritize Social Value」 私たちは、すべての企業活動を通じて、持続可能で豊かな社会に貢献する。一人ひとりが当事者として、社会の不に向き合い、より良い未来に向けて行動しよう。
設立年月日
2012年10月
本社所在地
〒100-6640 東京都千代田区丸の内1-9-2グラントウキョウサウスタワー
資本金
3億5000万円
売上高
7606億円
従業員1000名以上
「株式会社リクルート」の企業ページはこちら

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NTT東日本株式会社

【AI・データサイエンティスト】生成AI・機械学習・データ分析技術を軸にNTT東日本のアセットを活用した新規ビジネスモデル創出

■必須条件

AIモデル開発・構築、数理最適化モデル構築のいずれかにおいて、お客様等の課題解決の経験を有する方(実務経験3年以上)

540万円〜1,060万円

データサイエンティスト, AI・機械学習エンジニア

株式会社ベリサーブ

AIアーキテクト/スペシャリスト※AIに関する学術的知見者歓迎

■必須条件

以下いずれも満たす方 ■システム・ソフトウェア開発の経験 ■AIに関する以下いずれかの経験  -研究・論文発表の実績  -企業との共同研究・実証実験の経験  -AI技術の開発または実務適用の経験

481万円〜1,065万円

AI・機械学習エンジニア

株式会社ベリサーブ

AI活用エンジニア※ポテンシャル採用

■必須条件

以下いずれも該当する方 ●ITまたはソフトウェアに関する実務経験(目安3年以上) ●AIに関する以下いずれかの経験  - 大学または大学院でのAI・機械学習関連分野の履修・研究経験  - AIに関する研究・開発経験  - AIを活用した業務改善・効率化の経験

380万円〜740万円

AI・機械学習エンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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