【AIエンジニア】

年収

500万円〜1,400万円

勤務地

東京都

職種

AI・機械学習エンジニア

フレックス出勤・時差出勤
技術試験なし

求人情報

仕事内容

【募集概要】 AVILENでは、データとアルゴリズムを起点としたクライアント企業のAIトランスフォーメーションを牽引するAIエンジニアを募集しています。 本ポジションは、PoC→MVP開発→本番運用を一気通貫で伴走し、データ・アルゴリズム・システムを横断して「AIファースト企業への変革」を実装面からリードします。特にMVPフェーズでは、短期間で動くプロトタイプを構築し、現場からのフィードバックと生データを即座に取り込み高速なPDCAを回すことで、価値検証と改善を最短距離で実現します。 コンサルタントと協力しながらビジネス課題を技術要件へ落とし込み、技術を「目的」ではなく「手段」として捉え、現場で実際に使えることをゴールとして、ビジネスインパクトを創出することを目指します。 機械学習・深層学習・生成AI・外部API活用から、MLOps基盤構築まで、幅広い技術を活用したソリューションを提供しています。 現場の生データに泥臭く向き合い、精度・信頼性・運用効率を徹底的に追求するエンジニアリングを実践していただきます。 ベンチャーならではのスピード感と裁量を持ち、ビジネス・技術の双方の最前線に立って自律的に活躍できる環境がAVILENの魅力です。 「最先端技術をHowと捉え、真のビジネスインパクトを創出したい」エンジニアをお待ちしています。 【仕事内容】 日本のリーディングカンパニーや業界トップ企業のAIファースト企業への変革を支えるデータサイエンス領域のエンジニアリングを担当いただきます。 具体的には、下記のような業務を担当いただきます。 ・技術調査・社内基盤整備 AI研究・生成AI・MLOpsフレームワークなどの先端技術を調査・実験し、社内で再利用可能な共通モジュールや基盤を整備 ・ソリューション設計・PoC推進 業務要件に応じた技術選定とアーキテクチャ設計を行い、PoCを実施し実現性を検証 ・分析・モデリング データ前処理・特徴量設計・モデル開発・チューニングを行い、業務課題を解決するインサイトや予測モデルを構築 ・開発・運用・改善 AIモデルのAPI化やダッシュボードを含むMLOps基盤の構築を行い、MVP導入後も現場からのフィードバックをもとに継続的な改善を推進 ・内製化・プロジェクト支援 ドキュメント整備、勉強会、ワークショップなどを通じてクライアントの内製化を支援 【ポジションの特徴・魅力】 ・最新技術をビジネスで使える形に落とし込む実践力が身につく 生成AIやMLOpsなど先端技術の検証・導入を通じて、「技術をどう価値に変えるか」を実務で体得できます。 ・PoC → MVP → 本番運用まで、一連のプロセスを自ら推進できる ソリューション設計から入り、MVP開発〜運用改善まで一気通貫で担当。インフラ・フロント・バックエンドも含めた実装力が身につき、エンジニアとしての視野とスキルが広がります。 ・使われるAIを構築し、現場の変化をダイレクトに感じられる 開発して終わりではなく、現場データやユーザーフィードバックをもとに継続改善を重ねることで、成果がリアルに実感できます。 ・ベンチャーならではのスピード感と裁量のもと、挑戦できる環境 技術選定からプロジェクト推進までを主体的に担う文化があり、自らの意志とアイデアをダイレクトに反映できます。

必須条件

・Python での機械学習・深層学習プロジェクト実務経験 2 年以上 ・PyTorch/TensorFlowいずれかでのFine-tuningを含むモデル開発経験 ・FastAPI での API 開発経験 1 年以上、または Django REST Framework・Flask など Python 製 Web フレームワークでの API 設計・実装経験 ・Docker・GitHub Actions などを用いた CI/CD 実務経験 ・ビジネスレベルの日本語(要件整理・顧客折衝・ドキュメンテーションが可能)

歓迎要件

・LLM(GPT-4 系、Llama、Mistral 等)や Diffusion Model のビジネス開発経験 ・Kafka/BigQuery/Snowflake 等を使ったデータ基盤設計・運用経験 ・LangChain・LlamaIndex 等 RAG フレームワーク活用経験 ・Terraform/CloudFormation による IaC・ゼロトラストネットワーク設計スキル ・技術リーダーとしてのプロジェクト推進・人材育成経験

想定年収

500万円〜1,400万円(給与形態:年俸制)
想定年収補足
※経験、能力、前職給与等を踏まえて決定いたします 見込み残業代30時間/月を含む※ポジションによっては20時間の場合があります。
賞与・昇給
昇給:2回

おすすめポイント

★社内でのデータサイエンティストの育成が非常に上手な企業であるため(社内で一緒に働く技術者のレベルが高いため)プロジェクトマネジメントのしやすさ、という観点で働きやすい企業です。 ★お金がある企業のため、年収レンジは高いです。

ポジション

職種
・AI・機械学習エンジニア

雇用形態

正社員
試用期間
あり(6ヶ月)

勤務形態

フレックスタイム制
フレックスタイム
5:00〜22:00

残業時間

固定残業時間
月30時間

予定勤務地

〒103-0002 東京都中央区日本橋馬喰町2丁目3−3秋葉原ファーストスクエア9階 (最寄駅:馬喰町駅)

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
健康・医療
受動喫煙防止措置

制度

職場環境
リモートワーク制度、研修制度
職場環境補足
・PC、社用携帯支給可

休日・休暇

土日祝休み、有給休暇、年末年始休暇、夏季休暇
休日・休暇補足
※その他会社が指定する日

諸手当

通勤手当

その他

書籍購入補助制度、服装自由
その他補足
・勉強のための本を購入し放題(※会社貸与) ・会社イベントあり(※参加自由) ・社割自販機あり ・無料コーヒーサーバー

選考情報

選考内容

選考情報
書類選考,面接

株式会社AVILENの企業情報

企業について

・AIおよびデータ活用技術の開発によるビジネス課題の解決 ・デジタル組織開発の戦略立案およびDX/AI人材の育成による組織変革支援 ・AI技術を活用したSaaSプロダクトの開発、提供および導入支援

会社情報

企業名
株式会社AVILEN
企業理念
最新のテクノロジーを、多くの人へ
設立年月日
2018年08月
本社所在地
〒103-0002 東京都中央区日本橋馬喰町2-3-3秋葉原ファーストスクエア9階
資本金
300万円
上場
グロース
上場企業
ベンチャー企業
従業員100名未満
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株式会社AVILEN

AI戦略コンサルタント

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800万円〜2,500万円

ITコンサルタント

株式会社AVILEN

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■必須条件

・プロジェクトマネジメント経験 3年以上のシステム開発プロジェクトのマネジメント経験 ・技術的理解 ソフトウェア開発やインフラ、クラウドなどに関する基礎的な技術知識。 ・コミュニケーションスキル 顧客、チーム、ステークホルダーとの円滑なコミュニケーション力 ・問題解決能力 問題が発生した際に、迅速かつ適切に解決できる。 ・ドキュメント整備 システムの要件定義、仕様書作成等のドキュメント作成経験 ・スケジュール管理 タスクを進めるための時間管理スキル。 ・日本語での業務就業が可能なこと

800万円〜1,200万円

プロジェクトマネージャー(PM)

株式会社AVILEN

システムエンジニア(フルスタック)

■必須条件

・5年以上WEBアプリケーション開発の経験(Python,GO,Node.js) ・データベース(SQL、NoSQL)の設計、操作、最適化の知識と経験 ・日本語での業務就業が可能なこと

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SCSK株式会社

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ITアーキテクト, AI・機械学習エンジニア

レバレジーズ株式会社

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■必須条件

下記いずれかのご経験 ・システム開発の実務経験2年以上、かつ、機械学習に関する基礎的な知識を持っている ・データサイエンティストまたはデータアナリストとしての実務経験、かつ、趣味等でのサービス開発経験

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AI・機械学習エンジニア

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【ソフトウェアエンジニア】宇宙やロボット産業も扱う大規模会社!/1000を超える研修カリキュラムで入社後のサポート万全/キャリアパスが多彩‼

■必須条件

・ソフトウェアの設計経験5年以上

500万円〜800万円

サーバーサイドエンジニア, インフラエンジニア, モバイルアプリエンジニア, AI・機械学習エンジニア, クラウドエンジニア

IT菩薩モロー

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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※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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