【〈DPB001-2026〉AI・機械学習エンジニア/NTTドコモ】保険×決済×d払い 金融サービスの要件定義〜DevOpsまで一気通貫/年収770〜960万円/フレックスタイム制(コアタイムレス)/docomo STARTUP参加可
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年収
680万円〜880万円
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
予定勤務地
福利厚生
制度
休日・休暇
諸手当
その他
選考情報
選考内容
株式会社NTTドコモの企業情報
〈コンシューマ通信事業〉 個人向け通信サービス(5G・LTE等携帯電話サービス、光ブロードバンドサービス、国際サービス)、各サービスの端末機器販売など 〈スマートライフ事業〉 金融決済サービス、コンテンツライフスタイルサービス(動画・音楽・電子書籍等配信サービス・電気・ガスなど)、マーケティングソリューション、あんしん系サポート(ケータイ補償サービスなど)など 〈その他の事業(法人通信など)〉 法人向け通信サービス(5G・LTE等携帯電話サービス、ユビキタスサービス、衛星電話サービス、光ブロードバンドサービス、国際サービス)、各サービスの端末機器販売、オフィスリンクなど
会社情報
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株式会社NTTドコモ
【<CUB003-2026>カスタマーサクセス部 パートナーコンサルティング・AI・セールスDX推進グループ担当】
■必須条件
以下の経験を有する方 ・プロジェクトマネジメント業務の従事経験:10人以上のプロジェクトを3年以上経験 ・SaaS(Salesforce等)を活用した開発もしくは運用経験 ・WEBエンジニアリング業務の従事経験、課題解決能力 ・チームマネジメント、リード経験(5年以上):5人以上のチームをマネジメントした経験
680万円〜880万円
プロジェクトマネージャー(PM), ITコンサルタント, CRMエンジニア
株式会社NTTドコモ
【<SDB015-2026>システムデザイン部 第二開発室・クレジットサービス・売上債権担当】
■必須条件
以下のいずれかの経験を有する方 ・システム開発経験のある方(ウォータフォール開発)(2年以上) ・要望元との要件調整(上流工程)の経験のある方(2年以上) ・金融決済の開発もしくは業務経験のある方(2年以上)
680万円〜880万円
プロジェクトマネージャー(PM)
株式会社NTTドコモ
【<SDB006-2026>システムデザイン部 第一開発室・決済サービス・決済SRE担当】国内最大規模ミッションクリティカル系/IaC×DevOps×AI活用を実践/d払いインフラ刷新の意思決定に参画
■必須条件
以下いずれかの経験を有する方(いずれも3年以上) ・大規模かつミッションクリティカルなシステムにおける基盤開発経験 ・DDoS、ランサムウェア対策、PCIDSS対応 等のセキュリティ実務経験
890万円〜980万円
SREエンジニア
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ソフトバンク株式会社
AIプラットフォームエンジニア/AIサービス共通基盤(PaaS)設計・開発【次世代サービス基盤】
■必須条件
以下のいずれかを満たす方 ・Python、Go、Javaなどを用いたバックエンドシステムまたはウェブAPIの設計・開発・運用経験 ・クラウド、コンテナ、分散システム、データ基盤のいずれかに関する設計・構築・運用経験 加えて、以下の経験・志向をお持ちの方 ・要件が明確でないテーマに対し、関係者と合意形成しながら課題整理、設計、開発を推進した経験 ・設計だけでなく、実装・レビュー・運用改善まで一連の開発プロセスに関わった経験 ・AI/生成AI/LLM領域への強い関心と、業務を通じて専門性を高める意欲 ・日本語で社内外の関係者と円滑にコミュニケーションできること
645万円〜1,411万円
AI・機械学習エンジニア
株式会社オージス総研
【生成AIエンジニア(R&D)】AIエージェント・RAGの実践フィールド多数/大阪ガスと生成AIで協業/自社サービス・共同研究に挑戦/東京/年収570〜930万円
■必須条件
◆生成AIを用いた開発経験3年以上(含むプログラミング経験) ◆AWSやAzureの生成AI関連技術を用いたサービスの提案経験 ◆バックエンド/フロントエンドの開発経験
570万円〜930万円
AI・機械学習エンジニア
SCSK株式会社
【先進技術】マルチモーダルAI・大規模言語モデル応用研究エンジニア【在宅勤務可】0625CP
■必須条件
● Pythonなどで研究もしくは実務経験が3年以上(それ相当レベル)あること。 ● アルゴリズムの開発経験があること。
650万円〜1,500万円
AI・機械学習エンジニア
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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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