AI・機械学習エンジニア／年収800万円以上の求人・転職・中途採用情報 一覧（3ページ目）

■必須条件

・ロボティクス関連技術(ハード、ソフトいずれも可、メカトロニクス、システム制御、ロボット知能も含む)の研究開発経験3年以上 ・研究開発あるいは製品開発のご経験5年以上 ・国際学会発表のご経験

■必須条件

・システム開発経験・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず) ・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用までの一部、若しくはすべての工程の経験 ・日本語の筆記・会話能力がビジネスレベル以上の方 ※選考は全て日本語で実施します。

■必須条件

・クラウド（AWS/Azure）上で機械学習/LLMを用いたシステムや業務アプリ等のバックエンドの設計・開発（API/マイクロサービス設計、データ処理、モデル連携など）ができる方 ・コンテナ技術（Docker等）を用いたアプリ開発・運用の実務経験をお持ちの方 ・LLMを活用したアプリケーション（RAG/Agent）の本番運用経験をお持ちの方

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・Gemini等の生成AI（LLM）を業務や個人開発で深く利用した経験 ・自然言語処理（NLP）に関する基礎的な理解、または強い興味関心 ・試行錯誤（トライアンドエラー）を繰り返し、最適解を導き出す論理的思考力 ・日本語の機微を理解し、意図した出力をさせるための言語化能力

■必須条件

・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術に関する幅広い知識 ・論文や技術ドキュメント（英語含む）を読み解き、実装に落とし込める能力 ・Python,Typescript等を用いたモデル構築・データ分析の実務経験 ・課題に対して適切な技術アプローチを選定できる課題解決能力

■必須条件

・Webアプリケーションのバックエンド開発・運用経験、またはパブリッククラウド（AWS または Google Cloud）を利用したインフラ構築・運用経験（Go, Python, TypeScript等、5年以上） ・LLMの特性（コンテキストウィンドウ、ハルシネーション、RAGの仕組み等）の理解と、Context Engineeringに関する基礎知識 ・AIツール（LLM API, n8n, 各種AIサービス等）を利用した業務改善やアプリケーション開発経験 ・既存業務プロセスを理解し、要件定義〜実装〜効果検証まで一貫して推進したプロジェクト経験 ・他チームやステークホルダーと連携し、技術的な課題解決を推進した経験

■必須条件

・pythonを用いたアプリケーション開発の実務経験3年以上 ・Azureを利用したアプリケーション開発経験 ・機械学習・深層学習に関する基礎知識（ 学習／推論／評価の基本概念を理解しているレベル） ・Gitを用いたチーム開発経験

■必須条件

・量子コンピューティング（量子計算、量子アルゴリズム）の基礎知識。 ・Pythonを用いた開発・実装能力。 ・論文・技術情報を読み解き、仮説→実装→評価まで自走できる能力。 ・研究だけでなく「実社会の課題を技術で解決したい」という強い意欲。 以下のいずれかの経験（いずれか必須）： 1.量子SDKを用いた実装/検証（Qiskit, PennyLane, JijZept等） 2.不確実性下の評価・シミュレーション（モンテカルロ、シナリオ評価、リスク指標等）の実務/研究 3.数理最適化または機械学習の実務/研究（量子領域へのキャッチアップ意欲を含む）

■必須条件

・LLM / 機械学習 / 統計モデリングの体系的理解（3年以上の実務経験） 　例：確率モデル、最適化、評価指標設計などを実データと合わせて説明できる ・LLM / 機械学習モデルの評価設計・実運用経験 　精度評価、ハルシネーション対策、実験設計ができる ・SQL / Python を用いたデータ設計・分析経験（3年以上） ・本番プロダクトにおける複数データソース統合・データモデリング経験 ・業務フローを構造化し再設計した実績（コンサル・事業会社問わず） ・顧客もしくは自社のCxOレイヤーとのディスカッション経験 ・抽象概念を構造設計に落とし込める能力

■必須条件

・実世界を対象とする画像認識またはAIロボティクス分野でのコア技術の研究開発経験（3年以上） ・上記テーマについての国際会議・学会論文の発表実績 ・画像認識技術またはAIロボティクス技術のエンジン実装経験（製品・研究試作品等として顧客や事業部門に提供可能なレベル） ・英語で書かれた学術論文の理解力や関連するOSSを活用した実装経験

■必須条件

【コンサルタント】 以下のいずれかの業務経験5年以上 ・製造・物流業界に対する自動化設備やソフトウェアの提案・導入経験 ・工場や物流倉庫における生産技術、生産管理、または工程設計の実務経験 ・DX推進、業務改革、またはシステム導入プロジェクトのマネジメント経験 ・顧客課題の言語化からROI（投資対効果）算出、案件獲得までの一連の経験 【エンジニア】 以下のいずれか２つ以上の業務経験それぞれ5年以上 ・工場や物流倉庫等の実環境におけるシステム導入・立ち上げおよびトラブルシューティング経験 ・産業用ロボット、移動ロボット、またはFA設備のシステム設計・制御開発（PythonまたはC++）の経験 ・機械学習・強化学習・エッジAIの開発（Python）・運用経験 ・メカトロニクス製品における機構設計、電子回路設計、または組み込みソフト開発（ROS2への理解、Pythonでのコーディング）の経験

■必須条件

＜SDET(Software Development Engineer in Test) ＞ ・WebやMobileアプリケーション、API開発いずれかの実務経験が２年以上 ・​JavaもしくはC#によるプログラミング実務経験が3年以上 ・​品質保証の実務経験が１年以上、もしくはISTQB/JSTQB資格を所持している事​ ＜プロンプト・エンジニア for SDET​＞ ・Python / Java / JavaScriptのプログラミング経験が2年以上​ ・機械学習・AI、特に自然言語処理（NLP)の基礎知識 ・​データ分析やパターン認識の経験

■必須条件

■大学院卒以上 ■要件定義基本設計の経験 ・バイオインフォマティクス、システム生物学、計算生物学など生物数理モデルに関する専門知識 ・マルチオミクスなど生物データ解析の専門知識 ・Pythonなどを用いたデータ解析や機械学習に関するプログラミングスキル ・TOEIC650点程度の英語力(技術文書の読み書き・メール利用に支障のないレベル)

■必須条件

ポストによりますが、主に以下の経験が必要となります。詳細は各ポストをご覧ください。 ・システム開発の上流から下流までの一連の経験 ・プロジェクトにおけるリーダーまたはサブリーダー経験 ・AI、クラウド、データ活用、アジャイル開発などの最新技術に関する知見や実務経験 ・技術課題を整理・説明できる力 ・主体的に行動し、国内外の多様なメンバや顧客と円滑にコミュニケーションを取れる力 ・新技術やグローバル環境への挑戦意欲 ■他言語力 ポストによりますが、主に以下の経験が必要となります。詳細は各ポストをご覧ください。 ・英語TOEIC700点以上 または TSSTレベル4以上

■必須条件

以下 ①②の両方を満たす方 ① 下記のどちらかの実務経験がある方 　・Python または SQL を使った業務経験または 　・生成AI、RPA、Power Automate などの自動化ツールを業務で使った経験 ② 業務改善につながる仕組みを自分で作った経験がある方 例：自動化フロー、簡易アプリ、業務ツール、AI機能の導入 など（自社内・小規模の改善でも問題なし）

■必須条件

以下いずれかのご経験 ■AI開発経験：1年以上 ■ソフトウェア開発経験：2年以上 （経験年数よりも技術力・ポテンシャルを重視します）

■必須条件

・ 社会人経験5年以上 ・ 生成AIを業務や学習に活用し、試行錯誤した経験（個人利用含む） ■資格 ・ 基本情報技術者（または同レベルのIT基礎知識） ・ AIエージェント（ChatGPT、GitHub Copilot 等）を用いた開発経験 ・ システムエンジニアとしての開発経験（年数不問） ・ 英語技術文書の読解力

■必須条件

▼以下いずれかのご経験を3つ以上お持ちの方 ・LLM開発経験 ・セマンティック検索基盤の設計/構築の実務経験 ・RAGを含めたアーキテクチャ設計/構築の実務経験 ・チームリード経験（設計レビュー／コードレビュー／育成） ・Python実務3年以上

■必須条件

以下、いずれもの経験・知識を有すること <経験> 5年以上のサービスの設計・構築・運用のご経験 <知識> ・機械学習、コンピューターサイエンスもしくは数学の専門知識 ・データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程への理解 ・プロジェクトマネジメント、要件の整理から実装への落とし込みの知見

■必須条件

以下、いずれもの経験・知識を有すること <経験> 5年以上のサービスの設計・構築・運用のご経験 <知識> ・機械学習、コンピューターサイエンスもしくは数学の専門知識 ・データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程への理解 ・プロジェクトマネジメント、要件の整理から実装への落とし込みの知見

■必須条件

・ソフトウェア開発、データ分析、またはシミュレーション業務経験（1年以上目安） ・Pythonによるデータ処理・自動化スクリプト経験 ・GitHub、JIRAなどの開発管理ツール使用経験 ・Excel・PowerPointでの報告書作成スキル

■必須条件

・ソフトウェア開発または開発プロセス改善業務経験（1年以上目安） ・GitHub、JIRAなどの開発管理ツール使用経験 ・Excel・PowerPointでの報告書作成スキル

■必須条件

・生成AIに興味のある方 ・AIリテラシーのある方 ・生成AIツールの選定や導入経験 ・システム開発プロセスの理解

■必須条件

・新しいデジタル技術（AIやパブリッククラウド）を積極的に学んでいく意欲があること。（現状できなくても可） ・ITシステムの設計・開発経験があること。 　基本的なWebアプリケーションの設計・開発経験、または、基本的なプラットフォームの設計、構築、導入、または、 　ソフトウェアを用いたアーキテクチャの設計、構築、導入、のいずれかの経験があること ・課題発見や解決策など自身で考え、解決に向けての行動ができること。

■必須条件

■大卒以上 以下のご経験やスキルをお持ちの方 　・コンサルティング業務経験(3年以上) 　・システム開発上流工程業務経験（3年以上) 　・生成AI、機会学習を用いたAI開発経験(3年以上) 　・ITシステム設計業務経験 　・ビジネスレベルの英語力（TOEIC650点以上） 　・お客様、およびプロジェクトの関係やチームメンバと円滑にコミュニケーションがとれる 　・要件定義基本設計の経験

■必須条件

■大卒以上 ■要件定義基本設計の経験 以下(1)(2)(3)のすべての条件を満たす方 (1)下記いずれかのご経験やスキルをお持ちの方 　・生成AIシステムのチューニングに関する経験(3年以上) 　・データサイエンティストとしての経験(3年以上) (2)Pythonを用いたプログラミングの経験(3年以上) (3)TOEIC 650点

■必須条件

■大卒以上 * 機械学習、統計学、または数学に関する専門的知識。 * Pythonを用いた機械学習モデルの実装・評価経験（実務経験7年以上）。 * SQLを用いた大規模データ（BigQuery等）の抽出・加工・分析経験。 * ビジネスサイドと協力し、課題定義から実装・効果検証までを主導した経験。