【AIビジネス部】AIエンジニア

株式会社分析屋

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年収

346万円〜576万円

勤務地

東京都

職種

AI・機械学習エンジニア

モダンな技術を採用

技術試験なし

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求人情報

仕事内容

お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。＜案件事例＞・生成AIを活用した検索システムの開発・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発・クライアントのAI人材教育のための伴走支援・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発＜開発環境/使用ツール＞・AWS／Azure／GCP／Python／Docker　他【募集背景】設立から15年目。今回は、AI領域のさらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。成長期である今、核となるAIエンジニアに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。【仕事の魅力】顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。【入社後の配属先と研修内容】 ■AIビジネス部入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。・案件の種類/クライアントの業種　⇒　製造業　⇒　通信業　⇒ 　大手メーカー　⇒ 　大手リサーチ会社　⇒ 　大手広告代理店　⇒ 　飲食チェーン会社　⇒ 　ソーシャルゲーム会社　⇒ 　鉄道運営会社　⇒ 　製薬会社　⇒ 　国／地方法自治体　⇒ 　大学法人、教育関連会社 ■研修内容 AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます！ ※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。＜研修メニュー例＞・Excel研修・SQL研修・Python実務研修・pandas研修・AIエンジニア研修 ※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。

仕事内容の変更範囲

会社が指定した業務

必須条件

※以下全てを満たす方・機械学習・AI・生成AIの学習経験又は実務経験・プロジェクトを円滑に進める上でのコミュニケーション能力・プロジェクト上の課題にアプローチするための論理的思考力（ライブラリとしてTensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandas/ LangChainなどを利用）

求める人物像

・データ分析を活用して社会の課題解決をしたい方・ITスキルを活かしてデータ分析領域にチャレンジしたい方・現状に満足せず自己研鑽をしている方・AIエンジニアを目指している方

歓迎要件

（実務/学習経験問わず）　-自身含めて3名以上の規模の案件におけるPL・PM経験　-データ分析プロジェクトでのPL・PM経験　-システム開発プロジェクトでのPL・PM経験　-プロジェクトを俯瞰できる立場で、プロジェクトの立ち上げから完遂まで牽引したご経験　-システム開発プロジェクトの立て直しにて、中核的な役割を果たしたご経験　-統計学に関する知識(統計検定2級相当以上) 　-G検定・E資格保持者　-クラウドサービスに関する知識（AWS CLF、AWS SAA、AWS MLA、AWS MLS、AWS SAP、GCP PMLE、GCP PCA相当）　-生成AIを活用したシステムの構築経験

想定年収

346万円〜576万円（給与形態：月給制）

想定年収補足

【内訳】　①基本給＋②稼働手当＋③残業代　②4万8千円～24万2千円程度　スキルに応じた参画プロジェクトにより支給　③1分単位実働分支給平均15時間！ ※スキルに応じて異なります ※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性もあります

基本給

240,000円〜

賞与・昇給

賞与：1回昇給：2回（2月、8月）

おすすめポイント

①分析関連案件は全体の9割以上・未経験の方でも、エンジニア領域の業務から着実にスキルを伸ばし、ビジネス領域業務へのステップアップが可能です。・SHIFTからの営業支援もあり案件数や案件規模が拡大中であるため、会社としても売上拡大の見込みが高い状況です。 ②キャリア選択の自由度が高い・定期面談で身につけたいスキルや今後のキャリアについて相談できます。希望に沿う形で、上長がキャリアや今後の業務について一緒に考えます。 ③スキルを多角的に深く学べる・多種多様な業界での経験で、一つのスキルを多角的に深く学ぶことができます。 ④年間平均昇給率は13.2%(※日経平均=1.7%) ・入社後の研修やOJTを通して様々なスキルを早いスピードで取得することが可能です。顧客からのFBや、上司からの評価、自己評価など多面的に評価が行われ昇格や昇給のチャンスが多くあります。

ポジション

職種

・AI・機械学習エンジニア

開発環境

開発言語

Python

クラウド

AWS、GCP、Azure

仮想化環境

Docker

雇用形態

正社員

試用期間

あり（6ヶ月）

勤務形態

定時時間制 ※クライアント先に準ずる

就業時間補足

所定勤務時間：7時間40分/日休憩：60分

コアタイム

10:00〜15:00

残業時間

平均残業時間

月25時間

予定勤務地

東京都 ※クライアント先に準ずる

勤務地補足

基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋等）を中心としたプロジェクトに配属となります。 ※都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。 ※リモートワークについて現在は在宅率70%ですが、⼀部配属プロジェクトによっては、本社やお客様先で就業いただく場合もございます。詳細な就業場所については、⼊社後に決定致します。

福利厚生

保険

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

保険補足

NTT健康保険組合 NTT企業年金基金

健康・医療

人間ドック補助、受動喫煙防止措置

制度

財産形成

社員持株会制度、財形貯蓄

休日・休暇

年間休日日数

123日

休日・休暇

完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、夏季休暇、アニバーサリー休暇、慶弔休暇

休日・休暇補足

・積立休暇

育児・介護

産前産後休暇

諸手当

通勤手当、住宅手当、家族手当

その他

社内表彰

その他補足

・NTTベネフィットパッケージ・電気通信共済会の諸制度への加入

選考情報

選考内容

選考情報

・適性検査あり・面接 2回

選考情報補足

書類選考➡適性試験① ➡一次面接➡適性試験②➡最終面接➡内定　※オンライン面接グループ会社が採用業務の一部支援を行っているため、当求人票にご応募頂いた際には以下記載の企業へ個人情報を提供させて頂きますので、あらかじめご了承ください。・株式会社ＮＴＴデータ・ウィズ ■個人情報の取り扱いについて https://hrmos.co/pages/nttd-group/jobs/0050632

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・必須要件1（以下のうちいずれか）　-機械学習・AI・生成AIの実務経験（前職の付帯業務など）　-機械学習やディープラーニングのモデル開発経験や、生成AIを用いたチャットボットやRAGの開発経験（大学/スクール/kaggleなどでアウトプット有）・必須要件2（以下のうちすべて）　-一般的な機械学習・AI・生成AIフレームワークやライブラリの使用経験　（TensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandas/ LangChainなど）　-プロジェクトを円滑に進める上でのコミュニケーション能力　-プロジェクト上の課題にアプローチするための論理的思考力

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300万円〜1,000万円

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。

【AIビジネス部】AIエンジニア

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