AWS／AI・機械学習エンジニアの求人・転職・中途採用情報 一覧

■必須条件

PythonでのWebアプリケーション開発経験 AI・機械学習・データ分析プロジェクトへの参画経験

■必須条件

・統計検定2級以上、または同等の統計知識 ・SQLおよびPythonでの開発経験

■必須条件

■経験（経験内容/経験年数） 下記いずれかを有すること ・ITシステム設計、開発、試験経験　いずれかの実務経験3年以上 ・Webサービス開発におけるサーバー/NW/MWなどのインフラ/アーキテクチャに関する方式設計/構築スキル（オンプレも歓迎） ■知識 下記のすべてを有すること ・コーディングスキル（Java、JavaScript、Python、Ruby等） ・LLM関連各専門用語が理解できる 　（LangChain,RAG,Chunk,ベクトル検索,ハルシネーションetc） ・いずれかのLLMのAPIを活用したことがある 　（OJTかOffJTかは問わない。自宅での独学でも可） ■能力 ・新規技術習得に前向きな方

■必須条件

（1）システム開発の経験2年以上 （AI・Web系問わず） （2）Pythonでのプログラミング経験 （3）以下のいずれかの経験 （3−1）機械学習案件の実務 （3−2）TensorFlow、Keras、Pytorchなどのライブラリを用いた機械学習開発の経験

■必須条件

・LLMエージェント / ツール開発経験（LangChain / LangGraph, MCP など） ・RAGシステムの実務開発経験（チャンク設計・検索・リランキング・引用管理などで回答精度を改善した経験） ・Python によるバックエンド・API 開発経験（FastAPI 等。テスト設計・自動化を含む） ・プロトタイプを本番品質へ引き上げた経験（本番運用制約を踏まえた設計、要件分解から検証までを自走）

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：5年以上） ・バックエンド、フロントエンド、インフラなど、特定の領域に縛られず幅広く技術を扱ってきた経験（フルスタックな志向性） ・ビジネス要求を理解し、技術的な解決策を自ら提案・プレゼンできる能力 ・業務の中でAIを積極的に利活用していくという強いマインド

■必須条件

① 何らかの言語を用いた開発実務経験（2年以上） 　※言語・領域（フロント／バック／データ等）は不問 ② 開発業務の中で、設計・実装・テストいずれかに関わった経験 ③ 業務改善や効率化を目的とした開発・仕組みづくりに携わった経験 　※自動化、ツール作成、業務システム改善など／規模不問

■必須条件

・Pythonを用いた機械学習モデルの実装・運用経験（5年以上） ・ビジネス課題に対する仮説構築から効果検証（A/Bテスト）までの一連の実務経験 ・Snowflake・BigQuery等による大規模データの集計・分析経験

■必須条件

・JavaScriptまたはTypeScriptを用いたフレームワーク開発経験

■必須条件

・Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験 ・データ分析に関する実務経験 •以下いずれかの経験 ・自然言語処理または生成AIの開発経験 ・自然言語検索エンジンの構築経験 ・データクレンジング経験 ・LLMを活用したプロンプト設計やRAG構築

■必須条件

TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発経験（5年以上） REST APIおよびデータベース（RDB）を用いたバックエンドの設計・実装経験 LLM（OpenAI API, Claude API等）を活用したアプリケーションの開発経験 Claude Code/Codex等を活用したAI駆動開発の実践経験（個人・業務問わず） 日本語での円滑な業務コミュニケーション能力

■必須条件

・ネットワーク/クラウド/セキュリティのいずれかで、設計・構築・運用の実務経験 ・オンプレミスまたはクラウド（AWS/Azure/GCP）のインフラ/ネットワーク/セキュリティの基礎知識 ・技術内容を整理し、分かり易く説明できるコミュニケーション力（顧客/社内）

■必須条件

・ネットワーク/クラウド/セキュリティのいずれかで、設計・構築・運用の実務経験 ・オンプレミスまたはクラウド（AWS/Azure/GCP）のインフラ/ネットワーク/セキュリティの基礎知識 ・技術内容を整理し、分かり易く説明できるコミュニケーション力（顧客/社内）

■必須条件

Webアプリケーション・APIの開発経験 5年以上 Pythonの実務経験 2年以上 AWS / GCP などクラウドインフラを利用した経験 GitHub を使ったチーム開発経験 Docker を用いたアプリケーション開発経験 ユニットテストの実装・運用経験 要件が曖昧な状況でも自ら調査・整理して設計を進められること

■必須条件

・音声処理・音響信号処理・音声認識・音声合成などの関連領域における実務または研究経験（5年以上、修士以上の研究経験を含む） ・音声処理パイプラインの設計・実装経験 ・チームの技術方針をリードした経験（技術選定・コードレビュー・方向付けなど）

■必須条件

* ソフトウェア開発の実務経験（1年以上） * クラウド環境（GCP / AWS / Azureなど）を用いた開発経験 * 機械学習／深層学習、または生成AIに関する知識・利用経験

■必須条件

※以下いずれかの経験 ・Python、TypeScript等を用いたアプリケーション開発経験（3年以上） ・AWS（Lambda, DynamoDB等）を用いたサーバーレスアーキテクチャの実装経験 ・LLM（Amazon Bedrock, OpenAI API等）を用いたアプリケーションの実装経験

■必須条件

* 言語を問わず、Webアプリケーションのスクラッチ開発経験 （Java・Python・TypeScript・C#・Ruby・PHP 等／アーキテクチャを理解している方） * Claude Code・Codex 等を用いた開発経験 （業務・個人を問わず、AIを主体に開発している方）

■必須条件

・業務課題をヒアリングし、業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用） ・AI／機械学習プロダクトの導入支援・活用推進の経験（PoC〜運用） ・ AIエージェント、LLMアプリケーション、社内AIツール等の開発経験 ・AIエージェントの応答品質の定義、および評価・改善サイクルの設計・運用経験 ・Infrastructure as Code（Terraform等）を用いた構築・運用経験

■必須条件

・事業会社でのAIプロジェクトへの参画経験（5年以上） ・ビジネス課題の特定し、技術とビジネスを橋渡しできるコミュニケーション能力 ・AI推進エンジニアとしての豊富な実務経験

■必須条件

・社会人経験3年以上 ・AI/データサイエンス領域について学ぶ習慣がある方 ・統計検定2級程度の数学力

■必須条件

・Webアプリケーション開発経験(2〜3年) ・SQLの基本操作 ・Git利用経験

■必須条件

・Coding Agent を使った開発経験 (半年以上) ・PyTorchを用いた深層学習モデルの実装・学習経験（3年以上） ・機械学習、統計学、または関連分野の基礎知識 ・日本語の微細な「揺らぎ」や「文脈」をネイティブレベルでジャッジできる方

■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

・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

・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

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

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 　・生成AI、RPA、Power Automate などの自動化ツールを業務で使った経験