生涯年収4億以上！AI・ビッグデータ活用の新規事業開発データサイエンティスト/7時間勤務/フレックス

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• エージェント求人

  Research engineer・Research Scientist (LLM/VLM)

  650~1800万

  SB Intuitions株式会社東京都港区

  Research engineer・Research Scientist (LLM/VLM)気になる

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  仕事内容

  ■職務内容 ・大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルに関する研究開発 ・大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルの開発基盤の構築 ・データエンジニアリング、データ基盤の構築 ・研究成果の論文発表 ■仕事の魅力 当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使いスクラッチから大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルの研究開発を行います。主に、モデルの学習基盤の改善、モデルの学習方法の改善、データエンジニアリングにより継続的なモデルの性能改善を行います。 ■ミッション ・大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルの研究開発を行い得られた成果を事業に還元する ・モデルの学習手法、データ処理、評価などの諸課題に対する問題解決

  求める能力・経験

  ・GitHubなどのソフトウェア開発プラットフォームを使ったチームでの開発経験 ・情報系もしくはそれに類する分野の修士号、またはそれに準ずる経験 ・論文を読解し実装の再現、またはアルゴリズムを改変した経験

  事業内容

  ・国内通信インフラ大手ソフトバンクグループ傘下の生成AI研究開発カンパニー ・日本語に特化した大規模言語モデルをスクラッチで自社開発 ・言語モデルの高度化と応用展開、AIサービスの社会実装を推進 ・親会社の豊富な計算基盤と国内データセンターを活用した開発体制 ・2023年設立で立ち上げフェーズの新興企業ながらグループ屈指の人材が集結 ・ソフト・ハード両面で国内顧客接点を活かした事業拡大を狙う成長フェーズ

• エージェント求人

  事業の根幹を支える【データサイエンティスト(PL/PM)】《麻布台ヒルズ勤務》

  600~1000万

  • GCP
  • SaaS
  • 需要予測
  • データ分析
  • Snowflake
  • 検証
  • 効果検証
  • 分析
  • 要件定義
  • 顧客折衝
  • 統計解析
  • 分析基盤構築
  • AWS
  • 機械学習
  • Python
  • SQL

  株式会社クラウドワークス コンサルティング東京都港区

  事業の根幹を支える【データサイエンティスト(PL/PM)】《麻布台ヒルズ勤務》気になる

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  仕事内容

  【仕事内容】 「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか？ 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 ・MLプロダクトのリード： ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 ・AI×コンサルティング（PM）： 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 ・次世代分析基盤の設計： Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ（数千万件〜）のパイプライン設計とガバナンス構築。 【この仕事の魅力】 ・圧倒的なドメインの幅： 金融SaaSの不正検知から建設・商圏分析まで。特定の業界に縛られず、汎用性の高い「データサイエンス×ビジネス」の経験を積めます。 ・ 自律的な働き方を尊重する現場が多く、技術研鑽とプライベートの両立が可能です。 【当社の特徴】 1. 圧倒的な背景：グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現：アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。

  求める能力・経験

  【必須】 ・Python/SQLを用いた機械学習モデルの構築・評価・実戦投入経験（5年以上） ・クラウド（AWS/GCP）上でのデータ分析基盤の構築・運用経験 ・5名以上のチームリード、またはビジネスサイドとの顧客折衝・要件定義経験 【あれば尚可】 ・メガベンチャー等での自社プロダクト開発経験 ・自然言語処理（NLP）や生成AI（LLM）のプロダクト組み込み経験

  事業内容

  -

• エージェント求人

  ◆年休125日以上・麻布台ヒルズ勤務◆裁量◎【機械学習テックリード/上流（技術選定～基盤構築まで）】

  600~1000万

  • テックリード
  • ChatGPT
  • 機械学習
  • デプロイ
  • プロトタイピング
  • AWS
  • GCP
  • レコメンド
  • クラウド
  • 技術選定
  • Docker
  • アーキテクチャ設計
  • 開発
  • Python

  株式会社クラウドワークス コンサルティング東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  ◆年休125日以上・麻布台ヒルズ勤務◆裁量◎【機械学習テックリード/上流（技術選定～基盤構築まで）】気になる

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  仕事内容

  【仕事内容】 〇具体的なプロジェクト例 ・大規模レコメンドエンジンの刷新： 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ・次世代AIエージェントの企画・開発： 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM（ChatGPT/Claude等）を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ・技術的意思決定のリード： アルゴリズムの選定から、MLOps（継続的学習・デプロイ）の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。 【この仕事の魅力】 ・「フルスタックなMLE」への深化： モデル構築（DS領域）とシステム実装（エンジニアリング領域）の両輪を回すため、極めて市場価値の高いキャリアを築けます。 ・上流からの参画： 曖昧な要件から「どの技術を使い、どう解くか」を定義する、テックリードとしての裁量があります。 【当社の特徴】 1. 圧倒的な背景：グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現：アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。

  求める能力・経験

  【必須】 ・Pythonを用いた開発実務経験（5年以上） ・機械学習モデル（回帰・分類・レコメンド等）のプロダクト実装・運用経験 ・クラウド（AWS/GCP）を用いたアーキテクチャ設計・API開発経験 ・Docker等を用いたコンテナ開発環境の構築経験 【あれば尚可】 ・数十万人規模のユーザーを抱えるプロダクトでの開発・運用経験 ・自然言語処理（LLM）の実務活用、またはMLOpsの推進経験 ・チームリードや技術選定の主導経験

  事業内容

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• エージェント求人

  【データサイエンティスト】電力データ分析による送配電事業の高度化／在宅・フレックス

  500~1050万

  東京電力パワーグリッド株式会社東京都千代田区

  【データサイエンティスト】電力データ分析による送配電事業の高度化／在宅・フレックス気になる

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  仕事内容

  本ポジションでは、電力・送配電領域における大規模データを活用し、業務判断の高度化や現場改善につながる分析を担います。 【業務詳細】 ・電力・送配電に関わる比較的大規模なデータの分析・可視化 ・需要予測や設備状態把握などを目的とした分析モデルの設計・実装 ・データに基づく判断材料の整理と意思決定支援 ・現場・主管部門と連携した分析結果の業務反映サポート ・モデル改善や再分析による継続的な精度向上 データ理解から分析、示唆の整理、業務への落とし込みまでを一連のプロセスとして担当し、データ活用の成熟度向上に貢献いただく業務です。

  求める能力・経験

  以下いずれか必須 ・データサイエンティスト、データエンジニア、システムエンジニアなど、データに関わるエンジニアとしての実務経験がある方 ・Python、Rなど、何らかのプログラミング言語を利用した実務経験がある方 ・データサイエンスやデータエンジニアリングの基礎知識 例）分析用データの整形・加工、SQL等を用いたデータ抽出、分析しやすいデータ構造の理解など 【歓迎】 ・クラウド環境を活用したデータ分析の実務経験 ・データサイエンスやデータエンジニアリングの発展的なスキル 例）需要予測や分類・回帰モデルの設計、モデル精度の評価・改善など

  事業内容

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• エージェント求人

  【AIアーキテクト】生成AIによるビジネス変革の構想設計・業務実装【26-PG-6】

  500~1100万

  • パートナー
  • PoC
  • 研修企画
  • プロジェクト
  • 開発
  • 効果検証
  • リーダー
  • 構想設計
  • 検証
  • コンサルティング業務
  • プロジェクトリーダー
  • AWS
  • Azure
  • GCP
  • マーケティング
  • マネージャー
  • クラウド
  • コンサルタント
  • Google Cloud Pl...
  • プロジェクトマネージャー

  東京電力パワーグリッド株式会社東京都千代田区

  【AIアーキテクト】生成AIによるビジネス変革の構想設計・業務実装【26-PG-6】気になる

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  仕事内容

  本ポジションは、経営や現場の課題を起点に、生成AIを活用した業務変革を企画・設計し、実装から定着までを一貫して推進する役割です。PoCに留まらず、実業務で使われ続ける仕組みとして根付かせることを重視しています。 【業務詳細】 ・経営・現場課題を踏まえた生成AI活用テーマの構想設計 ・業務変革に直結するユースケースの具体化、優先度設計 ・社内・外部パートナー（コンサル・Sier）と協働したAI開発推進・内容レビュー ・実業務への適用、効果検証と改善の継続 ・将来の横断展開を見据えた設計思想・活用方針の整理 【採用背景】 AI・データ活用を一部業務での実運用段階から、全社的な業務・事業変革へと発展させていくフェーズにあります。これまで個別施策として進めてきた取り組みを、再現性のある形で横断展開できる体制への移行を進めています。 一方で、AI活用に関する相談や依頼は部門横断で増加しており、複数テーマを同時並行で進める場面も多くなっています。スピードと品質を両立しながら取り組みを前進させるため、企画から業務実装まで主導できる人材を増員することになりました。 【魅力・やりがい】 エネルギーという社会基盤を支える領域において、生成AIを活用した業務変革に直接関われる点が本ポジションの特徴です。影響範囲が部門単位から全社レベルに及ぶテーマに携わることもあります。 【詳細】 ・大規模な企業における生成AI活用の企画から業務定着までを経験できる ・業務改善の成果が現場の生産性や安定運営に反映されやすい ・研修やOJTを通じて、AI領域の知識・実践力を高められる ・スマートメーター等、当社ならではの大規模データに触れる機会がある 社会的意義と実務的な手応えの両立を感じられる環境です。 【キャリアパス】 以下のようなキャリアパスを想定しています。 短期（1〜3年）：AI活用プロジェクトの推進メンバーを経験頂きます。 中期（3〜5年）：プロジェクトリーダー的な立場でチームを運営頂きます。 長期（5年以上）：リーダーとしての経験を積み、ひいては組織全体の経営に携わっていただくことを期待しています。

  求める能力・経験

  【必須】 ・他社においてコンサルタント、プロジェクトマネージャー、経営企画、事業企画、IT企画、マーケティングなど、何らかの企画系業務の経験があり、生成AIなどの新技術適用による業務変革に興味がある方 ・生成AIに関する基礎知識 例）大規模言語モデルや生成AIの基本的な構成要素（モデル、学習データ、API利用等）を理解している 【歓迎】 ・生成AIやデータサイエンス等に関わる知識や業務経験 ・Azure、GCP、AWSなどのクラウド環境の知識や利用経験 ・生成AIのプロンプトエンジニアリングやクラウド実装のスキル

  事業内容

  -

• エージェント求人

  【レバレジーズ】自社保有の大規模データで機械学習の社会実装に挑むサイエンティスト

  600~1000万

  レバレジーズ株式会社東京都渋谷区

  【レバレジーズ】自社保有の大規模データで機械学習の社会実装に挑むサイエンティスト気になる

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  仕事内容

  ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証、および統計モデリングによる各事業部KPIの予測業務 ✓自社サービス向けレコメンドアルゴリズムの開発、および自然言語処理を用いた業務効率化ツールの構築 ✓自社運営サービスにおける課題抽出、それに応じたアプローチの策定および機械学習による効率化の推進 ✓データ分析やアルゴリズム開発時における、現場担当者へのプレゼンテーションおよび実業務への導入支援 ✓アクセスログや顧客時系列情報のほか、テキスト・音声・画像・動画等の非構造化データの処理と特徴量作成 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓「レバテック」や「レバウェル」など、業界最大級規模を誇る自社全サービスのビジネス課題に対する機械学習の適用 ✓レバレジーズが保有する膨大な求人票や求職者の経歴データ、架電・音声ログを対象とした自然言語処理プロジェクト ✓広告配信成果データやサイトログの因果推論分析に基づく、集客プロモーション施策の最適化と効果検証

  求める能力・経験

  必須条件（MUST） ✓PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験（2年以上） ✓統計学、機械学習に関する基礎知識 ✓SQLを使用したデータの抽出・処理実務経験 歓迎条件（WANT） ✓データに基づくビジネス課題の発見や改善施策の提案、Google Cloud・AWS・Linux環境での分析実務経験 ✓自然言語処理や音声データの分析実務、ベイズ統計学の知識、またはETL関連のコーディング実務経験

  事業内容

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• エージェント求人

  ＊データ領域の技術戦略を担うVP候補＊【国内最大級のデータシステムを推進するデータサイエンティスト】

  800~1250万

  OpenWork 株式会社東京都品川区

  ＊データ領域の技術戦略を担うVP候補＊【国内最大級のデータシステムを推進するデータサイエンティスト】気になる

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  仕事内容

  ■仕事概要: 打ち合わせや会議で生まれるあらゆるビジネス会話の音声データを資産として活用できる、「Otolio」の開発・提供をしています。ビジネス音声 ✕ AI プラットフォームの実現を目指しています。 これまでは音声活用の未来を創る第一ステップとして、AI議事録というメッセージングでお客様に打ち合わせで音声録音し、ドキュメント作成の自動化による業務効率化、という価値を提供してきました。 そして、2025年12月に、あらゆるビジネス会話を収集し、打ち合わせ前・中・後の様々なタスクや業務をAIエージェントが自動実行してくれるAI SaaSに生まれ変わりました。 もう少しわかりやすく言うと、「打ち合わせで生まれる面倒な準備・作業をAIが気を利かせてやってくれる」ような製品にアップデートされます。 ■例えば、営業の商談打ち合わせのケース ・商談前の準備として、打ち合わせ相手の会社情報、部署のミッションなど取得できる情報を取得し自動でまとめてくれたり ・商談中であれば、お客様からの質問に対して答えられないときなどにAIが適切な回答案を提示してくれたり ・商談後のフォローアップ業務として、お客様へのお礼メールの文面などを自動作成したり、商談内容を自動でまとめたり、セールスフォースの項目を自動更新してくれたり このように商談打ち合わせだけでなく、様々な打ち合わせの準備やフォローアップ業務にかかる作業時間を、AIが限りなくゼロにしてくれるような製品になっていきます。 ■Otolioの特徴 "ビジネス音声"が持つ「コンテキスト（文脈）」データがOtolioの核です。 最大の特徴は、過去の会議・商談・1on1などで蓄積されたビジネス音声のコンテキストを踏まえてAIが判断・実行できること。 つまりは、テキストのみでは失われがちな「流れ・経緯・温度感」などの文脈を理解した、AIエージェントの提供を可能としています。 現在までに、多様なユースケースから音声を取得できており、ビジネス音声×AIという独自の土台が、通常のAIエージェントとは一線を画す価値を生んでいます。 ＜なぜこのポジションを募集するのか？＞ 従業員数がもうすぐ30名になり、チーム全体の成果を底上げするための組織づくりが急務となっています。 加えて今後のAIエージェント展開を見据え、既存契約の維持・LTVの最大化を実現するための戦略のアップグレードが必要不可欠となっています。 そこで、サクセス領域の組織を統括し、経営陣の一員として中長期の成長にコミットいただけるVP候補を募集します。 こんなことをお願いしたい： ■期待したいこと このポジションに求めるのは、経営と並走しながらサクセスの“最適解”をつくることです。 代表・事業責任者と対等に議論して事業の優先順位と打ち手をすり合わせ、イシューの特定から解決方針の設計、意思決定、そして現場でのやり切りまでを一貫して主導していただきます。 現在は代表・事業責任者が中心となって経営を推進していますが、サクセス領域の責任者として大胆にお任せつつ、経営陣の一員として全社の中長期成長にコミットしていただくことを期待しています。 ■業務概要 ・カスタマーサクセス組織の責任者候補として、現場やプロダクトに対する理解を深めながら、徐々にマネジメント役割の一部を少しずつお任せしていきます。 （ご経験・スキルに合わせてお任せする役割や業務を決定いたします） ・マネジメントのメイン業務は、チーム目標の達成支援や、チーム内のリソース管理をメインに担っていただきたいと考えています。 ■具体的な業務内容 ・目標設計：半期／四半期／月次の目標設定提案、計画立案・進捗管理 ・ヘルススコア運用：解約・コントラクションの早期予兆検知と対策の仕組み化 ・データ分析：利用／問い合わせ／NPSなどの因果を特定し、プロダクト改善へ提案 ・オンボーディング／アダプション／アップセル／リニューアルの設計～実行～改善 ・プレイング：大型顧客の価値最大化を自ら牽引 ・リソース配分：案件アサイン／優先順位の最適化 ・メンバーマネジメント：1on1、相談対応、育成・キャリアの支援 ■魅力（チャレンジポイント） ・本ポジションでは、サクセス領域にとどまらず、事業全体を俯瞰し、他部署と連携しながらチームのオペレーションを改善していく力が求められます。 ・さらに、チームメンバーと真剣に向き合い、組織づくりや人材育成、採用などにも関わる経験が可能です。 ・経営陣と対等に議論しながら全社の中長期成長にコミットしていただくことが可能なポジションです。 ■想定されるキャリアパス ・サクセス統括ポジションへのキャリアパス ・ご自身次第で経営に携わる経験を得ることができる可能性

  求める能力・経験

  ■必須スキル: ・メンバーマネジメント(リソース管理、モチベーションコントロール、目標達成に向けた施策のPDCAを回してきた経験） ・BtoB IT/SaaSにおけるセールスまたはカスタマーサクセス経験 ■歓迎スキル： ・エンタープライズ顧客への折衝経験 ・経営や上司からの指示から自身のチームの戦略に落とし込み、目標達成を目指した経験 ・経営や上司などに対し、戦略などの提案や予算計画の提案を行った経験 ■求める人物像: ・エピックベースのビジョン「未来(あと)に残ることを、チャレンジしよう」に共感する方 ・エピックベースのバリュー「価値を廻そう」「エピック志向」「Blitz Action -Think Hard, Act Fast, Learn Always-」に共感し実践できる方 ・チーム間で垣根を作らず、顧客に価値を届けるために自チームのみならずプロダクト、マーケ、セールス、CSチームと共に結果責任を共有できる方

  事業内容

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• エージェント求人

  ▼【フレックス有】CS Ops（LTV最大化）▼

  500~700万

  株式会社KiteRa東京都港区

  ▼【フレックス有】CS Ops（LTV最大化）▼気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 カスタマーサクセスの成果を最大化するための「仕組みづくり」を担っていただきます。 【具体的には】 ・ヘルススコアの設計・運用・改善（プロダクトログの活用） ・顧客データ分析および施策立案（解約分析／VOC分析など） ・優先顧客の抽出および対応優先度の設計 ・解約防止・活用促進に向けた施策の企画・実行 ・顧客セグメントに応じたサポート体制の設計・最適化 ・CS活動の可視化・標準化（KPI設計／ダッシュボード構築） ・フォーキャスト（売上予測）の設計・運用(求人ID：433867)

  求める能力・経験

  【必須】 以下いずれかのご経験 ・ カスタマーサクセスまたはCSOpsの実務経験 ・ データ分析の経験(Excel/スプレッドシート等) ・ 業務改善・プロセス設計の経験 【歓迎】 ・ SaaS/サブスクリプションビジネスへの理解 ・ CRM/CSツールの活用経験 ・ オンボーディング設計の経験 ・ 解約率改善やLTV向上に関する取り組み経験

  事業内容

  私たちは、事業会社や社労士に向けた社内規程の作成/管理を効率化するSaaS『KiteRa』の開発および提供をしています。 社内規程は安心して働けるための相互尊重のルールであり、働く人々の生活をより豊かにするために欠かせないものです。 私たちが提供する『KiteRa』では、規程担当者や社労士の方が持つ課題を解消し、 社会環境の変化に柔軟に対応できる基盤づくりをサポートすることで、本質的な企業価値向上へ導きます。

• エージェント求人

  【レバレジーズ】メガベンチャーで活躍！大規模データで事業の意思決定を支えるデータ職を募集

  600~1000万

  レバレジーズ株式会社東京都渋谷区

  【レバレジーズ】メガベンチャーで活躍！大規模データで事業の意思決定を支えるデータ職を募集気になる

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  仕事内容

  ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓【データアナリスト】事業課題に即したデータ分析設計、SQL/Pythonを用いた抽出・可視化、分析結果に基づく施策提案 ✓【データアーキテクト】KPI設計とデータ定義、BigQueryを用いたDWHの構築・改善、社内のデータ活用教育 ✓Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio等のBIツールを用いた各種ダッシュボードの開発・可視化・運用改善 ✓事業責任者に対するデータ活用施策の提案、および要件定義から施策実行までのプロジェクトマネジメント（工数・進捗管理） ✓アクセスログ、顧客属性、架電履歴、広告成果データのほか、音声・テキスト等を用いたデータ戦略の立案・実行 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓「レバテック」や「レバウェル看護・介護」など、業界最大級規模の自社主要サービスにおけるデータドリブン戦略推進 ✓音声データ（通話）や求人票・QAサイトなどのテキストデータを活用した、最先端のデータ分析および活用環境構築 ✓DataformやDataplexを用いたGoogle Cloud環境、またはAWS環境におけるデータ品質・セキュリティ向上の基盤整備

  求める能力・経験

  必須条件（MUST） ✓【アナリスト】データ職務経験2年以上、SQL・Pythonでの抽出スキル、統計学/機械学習の基礎、モデル構築経験 ✓【アーキテクト】データ職務経験2年以上、SQLを用いたDWH/データマートの設計・構築・運用、またはBIダッシュボード開発経験 歓迎条件（WANT） ✓事業のKPI設計やそれに基づく業務改善、および複数の部署・職種にまたがるプロジェクトの運営経験 ✓BigQuery等のデータ分析基盤システムの運用経験、DWHにおけるデータモデリングの知識、マーケティング知識

  事業内容

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