【在宅/フレックス】AIエンジニア_我々と最先端技術の探求をしませんか（10月入社)
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年収
600万円〜800万円
勤務地
東京都
職種
AI・機械学習エンジニア
求人情報
仕事内容
必須条件
想定年収
ポジション
配属先
雇用形態
勤務形態
残業時間
予定勤務地
福利厚生
受動喫煙防止措置
制度
休日・休暇
諸手当
その他
選考情報
選考内容
パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社の企業情報
業務プロセスコンサルティング、システム企画・開発、システム運用・保守、 パッケージソフト導入及び保守運用、インフラ設計構築、クラウドサービス、 ICTアウトソーシング、エネルギーアウトソーシング、セールスアウトソーシング、 WEBアナリティクスサービス、バックオフィス支援、カスタマーサポート支援
会社情報
パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社の募集中の求人
パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社
【在宅勤務】DX推進コンサルタント
■必須条件
以下いずれかのご経験2年以上 ①ITコンサルタントとしてシステム、アプリ、ITツールを用いて、顧客課題を解決されたご経験。 ②DX推進担当として、社内(グループ含む)の業務を効率化されたご経験。 ③アプリ開発で要件定義をされていたご経験。
600万円〜800万円
ITコンサルタント
パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社
【エネルギー業界向け業務プロセス改善担当】東証プライム上場グループ/自社SaaSプロダクト/フルリモート・フレックス可能/企画からPJに参画
■必須条件
※いずれかのご経験を持っている方 ・デジタルツール(VBA、RPA、BI等)を活用し、業務改善や効率化に取り組んだことがある ・システム/アプリケーション/ノーコードツール等において、何かしらの開発・保守経験がある方(言語不問)
400万円〜802万円
その他(エンジニア以外)
パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社
【中部/新規立上げ部門】【改善コンサルタント】電力・エネルギー領域×BPO推進
■必須条件
・自身が主体となり、課題に対してリーダーシップを発揮して取り組んだ経験がある方
429万円〜756万円
プロジェクトマネージャー(PM)
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株式会社クラウドワークス コンサルティング
【AIインフラ・基盤エンジニア】大規模GPU・データ基盤の設計構築｜MLOps体制の確立｜AWS・GCP・Snowflake
■必須条件
クラウド環境（AWS / GCP / Azure）でのインフラ設計・構築経験（5年以上） RDBまたはNoSQLデータベースの深い設計・チューニング経験 コンテナ技術（Docker / Kubernetes）の実務経験 IaC（Terraform / CloudFormation等）を用いた構成管理の経験
600万円〜1,000万円
インフラエンジニア, AI・機械学習エンジニア
株式会社クラウドワークス コンサルティング
【機械学習テックリード】大規模レコメンド・AIエージェント実装｜技術選定から基盤構築まで
■必須条件
Pythonを用いた開発実務経験（5年以上） 機械学習モデル（回帰・分類・レコメンド等）のプロダクト実装・運用経験 クラウド（AWS/GCP）を用いたアーキテクチャ設計・API開発経験 Docker等を用いたコンテナ開発環境の構築経験
600万円〜1,000万円
AI・機械学習エンジニア
株式会社クラウドワークス コンサルティング
【AIテックリード】RAG・ナレッジグラフ・AIエージェント構築｜次世代AI基盤の設計から実装まで
■必須条件
Pythonを用いたWebアプリ開発経験（5年以上） AWS/Azure/GCPいずれかでのAI基盤（RAG等）の設計・構築経験 データモデリング、または大規模データパイプラインの設計経験 クライアントや非IT層に対する要件定義・技術提案スキル
550万円〜900万円
データエンジニア, AI・機械学習エンジニア
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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転職が初めての方だけでなく、キャリアにモヤモヤを抱えている方々が素晴らしい企業と巡り会うためのサポートをいたします。
※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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