【上場企業 リモート可】機械学習エンジニア/年間休日123日・土日祝休み・フレックス・賞与あり・転勤なし|J26

仕事内容と労働条件

仕事内容

【仕事内容】
企業が抱える課題に対して、機械学習システムの開発・運用を通じてビジネス活用を支援する機械学習エンジニアです。機械学習モデルの開発からシステム実装、保守・改善まで一連の開発プロセスに携わります。

支援対象は、機械学習やAI技術の活用を進める企業です。顧客企業の業務理解を行い、予算やゴールを踏まえた機械学習活用の方向性を検討します。

扱うサービスは、機械学習モデルを組み込んだシステムやアプリケーションです。深層学習や機械学習技術の検証、アルゴリズム実装、クラウド環境を活用したシステム開発、運用・改善まで担当します。

【具体的な業務内容】
・開発する:深層学習や機械学習に関する文献調査を行い、アルゴリズムの実装を進める
・検証する:クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AI技術について技術検証を行う
・設計する:機械学習モデルを活用したシステムの設計を行う
・開発する:Python等の言語を用いてソフトウェアやシステムの開発を行う
・構築する:機械学習システムを実際のビジネスで利用できる形へ実装する
・運用する:開発した機械学習システムの保守・運用を行う
・改善する:運用状況を踏まえて機械学習システムの改善を進める

ほぼすべてがプライム案件となっており、顧客との課題ヒアリングから機械学習システムの開発、保守・運用、改善までプロジェクト全体に関わります。

【このポジションの特徴】
・機械学習やAI技術を活用した案件に携われる
・顧客へのヒアリングから開発・運用まで一貫して担当できる
・ゲーム、インフラ、食品など幅広い業界のAI活用事例がある
・MLOpsを通じて機械学習システムの継続的な活用に関わる

機械学習モデルの作成だけでなく、実際のビジネスで利用され続けるシステムとして提供することを重視した開発領域です。データエンジニアリングユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携して業務を進めます。

【研修制度】
・社内勉強会による知識共有
・案件事例の共有会を実施
・外部研修を活用した学習機会

社内ではMLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修などの学習機会があります。入社後は担当案件を通じて、機械学習システムの開発や顧客課題への対応に必要な知識を深めていきます。

【入社後のキャリアパス】
・機械学習システム開発の担当領域を広げる
・顧客課題に合わせたシステム開発・改善に関わる
・機械学習プロジェクトの中核を担う
・リードエンジニアとしてプロジェクトを推進する

業務に慣れた後は、機械学習プロジェクトの中核として、プロジェクトマネジメントやリードエンジニアとして活躍することが期待されています。顧客とのコミュニケーションを通じた課題整理から、機械学習システムの実装・改善まで担当範囲を広げていきます。

【仕事・事業】
当社は、AIや統計科学などの技術を活用し、企業のデータ活用を支援するアナリティクス事業やソリューション事業を展開しています。顧客企業のビジネス課題に対して、データ解析ロジックを組み込んだシステム開発や機械学習による予測システム提供を行っています。

同社の強みは、高い分析力とノウハウ、最先端テクノロジーを用いて、分析結果をシステムやソフトウェアとして実装できる点です。また、データサイエンティストやエンジニアが顧客ニーズに応じて連携し、機械学習モデルの開発から運用改善まで対応しています。

DXの進展により実ビジネスでのAI活用が進む中、同社はデータ活用を業務につなげるアプリケーション開発を進めています。本ポジションでは、機械学習システムの開発・運用を通じて、顧客への課題ヒアリングから改善プロセスまで一連の開発工程に関わります。

【PRポイント】
【AI活用】機械学習システムを実ビジネスへ展開
AIや機械学習技術を活用し、企業の課題解決につながるシステム開発に携わります。機械学習モデルの開発だけでなく、実際に利用されるアプリケーションとして実装します。

顧客企業の業務理解を行い、予算やゴールを踏まえた機械学習活用の方向性を検討します。技術検証からシステム開発、運用改善まで関わる業務です。

【プライム案件】顧客と近い距離で開発工程を担当
ほぼすべての案件がプライム案件となっており、顧客との課題ヒアリングからプロジェクトに参加します。開発後の保守・運用や改善まで一連の工程を担当します。

顧客企業と直接コミュニケーションを取りながら、機械学習システムの実装や改善を進めます。技術だけでなく、活用場面を踏まえた開発に関われます。

【技術領域】生成AIやMLOpsの開発テーマ
クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AI技術検証やシステム開発を担当します。機械学習モデルの運用・改善を見据えたMLOpsにも取り組みます。

深層学習や機械学習に関する文献調査、アルゴリズム実装などの業務を行います。AI技術を活用したシステム開発に関わるポジションです。

【業界事例】多様な分野でのAI活用プロジェクト
ゲーム、インフラ、食品など異なる業界の企業に対するAI活用プロジェクト事例があります。顧客企業ごとの課題に合わせた機械学習システム開発を行います。

株式会社セガゲームス、八千代エンジニヤリング株式会社、キユーピー株式会社などの事例があります。さまざまな領域でAI技術を活用した開発に携わります。

【学習支援】社内勉強会や知識共有の機会
MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会などを実施しています。業務に必要な知識を社内で共有する仕組みがあります。

外部研修やスキルアップ支援制度「SKILL-UP-AID」も用意されています。個人のスキルアップに活用できる制度として、年額12万円まで利用できます。

【企業のアピールポイント】…

応募資格

【必須条件】
・機械学習・深層学習に関する知見と主要なフレームワークを用いたモデル開発経験
・Python等の言語を用いたソフトウェア・システム開発に関する知見と経験

【歓迎条件】
・特定のビジネスドメインにおける知見をお持ちの方
・AWS、GCP、Azureなどクラウド環境でのシステム設計・構築・運用経験
・開発した機械学習モデルの運用・改善を見据えたMLOpsの実践経験
・LLMなど生成AI技術に関する研究・開発経験、または活用したシステム開発経験
・技術コミュニティでの発表、論文執筆、OSS貢献などのアウトプット経験

【求める人物像】
顧客企業の業務内容を理解し、機械学習技術を活用したシステム開発や改善に取り組める方を想定しています。顧客との課題ヒアリングを行い、予算やゴールを踏まえて機械学習活用の方向性を検討する業務に関わります。

分析やアルゴリズム開発だけでなく、実際に利用されるサービスとして実装することに関心がある方に向いています。社内のITコンサルやデータエンジニア組織と連携しながら、開発から運用改善まで進められる方を求めています。
【歓迎】
■経験・スキル
・機械学習モデルの開発経験を活かし、実際のシステム実装まで関われる方
・Python等を用いたソフトウェア開発経験を活かし、機械学習システムを構築できる方

機械学習や深層学習の知識だけでなく、モデルをシステムとして利用できる形に実装した経験がある方は、業務との接続がしやすいです。アルゴリズム開発からアプリケーション開発まで関わるため、開発経験を実務へ展開できる方は選考で評価されやすくなります。

■業務遂行力
・顧客課題を整理し、機械学習活用の方向性を検討した経験がある方
・開発したシステムの保守・運用や改善まで継続して担当した経験がある方

このポジションでは、システム開発だけでなく、顧客企業の業務理解やゴール設定を踏まえた検討も行います。開発後の運用状況を確認し、改善につなげた経験がある方は、担当業務との親和性が高いです。

■対人調整力
・顧客と技術的な内容を確認しながらプロジェクトを進めた経験がある方
・ITコンサルやデータエンジニアなど社内関係者と連携して開発を進めた経験がある方

機械学習システムの開発では、顧客との課題ヒアリングや社内組織との連携が発生します。技術内容を整理して共有し、関係者と認識を合わせながら開発を進めた経験がある方は業務に適応しやすいです。

■志向性
・分析やアルゴリズム開発だけでなく、実際に利用されるサービス開発まで関わりたい方
・AIや機械学習技術を活用したシステム開発に継続的に取り組みたい方

このポジションでは、機械学習モデルの作成だけでなく、ビジネスで活用されるシステムとして実装・改善する工程まで担当します。技術検証から運用改善まで一連の開発プロセスに関わることを希望する方は、業務との相性が高いです。

就業場所

東京都 港区
【補足事項】
・勤務地:東京都港区六本木 当社(総合受付11階)
・配属先:データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域
・勤務時間:09:00〜18:00(標準勤務時間8時間)
・勤務制度:フレックスタイム制(コアタイム11:00〜16:00)
・リモート勤務:一部リモート勤務。可能な限り出社する方針で、個別事情がある場合は上長と相談のうえ出社頻度を決定
・出張:アサインによっては宿泊を伴う出張が発生する場合あり

【詳細説明】
勤務地は当社のオフィス勤務です。勤務時間は09:00〜18:00を基本とし、フレックスタイム制では11:00〜16:00がコアタイムです。
リモート勤務を取り入れていますが、対面での会話や社員同士の接点を重視しており、出社を推奨しています。アサイン内容によっては宿泊を伴う出張への対応が必要です。

就業時間・休憩

09:00〜18:00

時間外労働

30時間以下

休日・休暇

土日祝休み
年間休日123日
年末年始休暇・慶弔休暇・産休・育休・有給休暇
【その他の休日休暇】
・入社時に有給付与
・特別休暇(慶弔・忌引き等)あり
・年末年始休暇あり
・育児休暇あり
・介護休暇あり

【詳細説明】
基本の休日制度に加え、入社時で有給休暇が付与されます。特別休暇は会社の運用に沿って取得できます。
【休日休暇制度一覧】
・年間休日123日
・年末年始休暇
・有給休暇
・慶弔休暇
・産前産後休暇
・育児休暇
・介護休暇
・特別休暇

【詳細説明】
年間休日123日の休日体系です。
長期休暇として、年末年始休暇が用意されています。
その他、有給休暇・慶弔休暇・産前産後休暇・育児休暇・介護休暇・特別休暇などの休暇制度があります。
有給休暇は入社時に付与されます。

賃金

【年収例】
1年収ステップ例
・入社1年目:400万円〜500万円
・入社3年目:500万円〜600万円
※年収は経験・スキル・評価・賞与支給額により変動します。

2給与構成
・想定年収:400万円〜600万円
・月給:50万円
・賞与:あり
・昇給:あり
・インセンティブ:なし

3補足コメント
固定給に加えて賞与制度と給与改定制度が設けられており、経験やスキル、評価に応じて給与条件が決定されます。具体的な給与内訳や賞与額は、選考時に確認すると入社後の収入イメージをより明確にできます。
【補足事項】
・想定年収:400万円〜600万円
・固定残業代:あり
・残業代:固定残業時間超過分は別途支給
・賞与:あり
・給与改定:あり

【詳細説明】
想定年収は400万円〜600万円です。固定残業代はありです。固定残業時間を超える時間外労働分は別途支給されます。賞与はありです。給与改定はありです。
■賞与
1回

待遇・福利厚生

社会保険完備・交通費支給・退職金制度
【その他の福利厚生・諸手当】
▼福利厚生
・各種社会保険(厚生年金・健康保険・雇用保険・労災保険)完備
・関東ITソフトウェア健康保険組合の保養所、提携宿泊施設、スポーツ施設、レストラン、テーマパークなどを利用可能
・確定拠出年金制度あり
・ベネフィット・ステーションを導入
・インフルエンザ予防接種費用を会社負担
・CLUB-AID制度あり
・肉会制度あり
・社長のおごり自販機あり
・メンター制度あり
・1on1を定期的に実施
・各種オリエンテーションを実施
・サバティカル制度あり(勤続5年以上が対象)

▼その他待遇条件・手当
・通勤手当:出社日数分の往復運賃相当額を月額5万円まで支給
・在宅勤務手当:通信費等補助費を毎月支給
・SKILL-UP-AID:個人のスキルアップ目的で年額12万円まで利用可能
・BOOK-AID:業務に必要な書籍購入を会社がサポート
・給与改定:年1回(8月)
・賞与:年1回(8月)
・固定残業代あり。月30時間または40時間分を含み、超過分は1分単位で追加支給
・試用期間:3ヶ月(給与条件の変更なし)

▼休日・休暇制度
・年間休日123日
・完全週休2日制(土曜日、日曜日、祝日)
・年末年始休暇あり
・年次有給休暇あり(入社3カ月経過後の翌月1日に付与、半日単位で取得可能)
・マイ・タイム休暇あり(年間4日、7月〜12月末までに任意のタイミングで取得可能)
・シックリーブ制度あり(年間3日)
・慶弔休暇あり
・介護休業あり
・産前産後休暇制度あり
・育児休業制度あり
【福利厚生・諸手当の補足】
・通勤手当:出社日数分の往復運賃相当額を月額5万円まで支給
・在宅勤務手当:在宅勤務の頻度によらず通信費等補助費を毎月支給
・スキルアップ支援:個人のスキルアップ目的で年額12万円まで利用可能
・書籍購入支援:業務に必要な書籍を会社が購入サポート

【詳細説明】
社会保険完備に加え、通勤手当や在宅勤務手当、確定拠出年金などの制度があります。スキルアップ支援制度「SKILL-UP-AID」は年額12万円まで利用でき、業務に必要な書籍購入を支援する「BOOK-AID」もあります。

通勤手当は出社日数分の往復運賃相当額を月額5万円まで支給します。在宅勤務手当は通信費等補助費として毎月支給され、リモート勤務時の条件に関わらず適用されます。

受動喫煙対策

禁煙

選考・応募書類

応募 → Periodとの面談 → 企業の選考（【選考プロセス】 書類選考→1次面接→2次面接→最終面接 ※選考回数、内容は変更になる場合もあります。）

募集者

社名は面談時にお伝えします

取扱い

株式会社Period（有料職業紹介事業 13-ユ-315555）

掲載日

2026年10月21日

記載の労働条件は掲載時点のものです。詳しくは面談・面接の際にご確認ください。

選考の流れ

1. 応募（このページのフォーム）
2. Periodとの面談（オンライン・日本語または英語）
3. 企業との面接
4. 内定・入社の手続き

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