東京都 データサイエンティストの求人・転職情報

株式会社グリッド

プロジェクトの技術方針をリードする「数理最適化エンジニア」のポジションです。弊社では、数理最適化のソリューションを提供しており、数理最適化を用いたアルゴリズム開発メンバーを増強する一環として新しいメンバーを募集しております。 お客様の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリードしていただきます。\n《案件例》\n●鉄道・交通分野における様々な計画の最適化ソリューション開発\n●電力需供計画の最適化ソリューション開発\n●配船計画の最適化ソリューション開発\n具体的には、以下のような業務を担当してもらいます（能力と希望ベースで担当領域を相談）。\n●最適化エンジン/ソルバーのプログラム設計、実装、結果レポーティング\n●業務システムとの結合\n●SaaSプロダクトの開発における最適化アルゴリズムの設計・実装\n●顧客への結果の説明や、要件のヒアリング\n●社内のデータサイエンティストを対象にした技術力向上のための教育活動

キャディ株式会社

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 開発環境 言語 フロントエンド: TypeScript バックエンド: Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, *BigQuery* API: GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング: Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証: Auth0 開発ツール: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

ユミルリンク株式会社

社内外から寄せられる機能要望の収集から、要件定義・バージョン判断・開発依頼に至るまで、 プロダクト進化のサイクルを製品企画課(PdM)が主導していきます。 ●仕事詳細 ・顧客・営業・CSからの要望収集・整理および社内共有 ・要望管理台帳の更新・維持管理 ・要件定義書・仕様書の作成補助(下書き含む) ・問い合わせや不具合情報の共有、ユーザー課題の吸い上げ ・バージョン計画の資料化および関係者への共有 ・リリース後の効果確認・フィードバック収集 ・ユーザーインタビュー・データ分析 ●将来的には… 担当領域における企画〜要件定義を主体的に推進し、 マネージャーの補佐やメンバーサポートも担うポジションへとステップアップいただきます。 (変更の範囲)会社の定める業務

株式会社ARISE analytics

【Divisionのミッション・ビジョン】 先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献 【Unitのミッション・ビジョン】 最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化 【募集背景】 Data × AI プロジェクト拡大に伴い、 設計〜実装を自走できる主担当(サブリーダー) を増員 ●業務内容 ■ 案件イメージ ◆分析基盤構築:KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者:ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆アクセスログ収集基盤構築:KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆配信基盤構築:KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当など ■ポジションの期待役割 データ分析基盤及びデータ処理・連携システムの要件定義/設計/開発/運用​ (案件のフェーズを踏まえ、ご担当いただく工程を決定いたします)​ 例)以下の業務の主担当 ・データ基盤の詳細設計〜実装 ・技術的課題の特定・改善 ・技術的な顧客コミュニケーション ・サブPMとして進捗・タスク管理 ■具体的な業務内容 ・要件整理〜仕様作成 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake / Python / SQLなどを用いた各種設計・開発 ・ETL/ELT設計・開発 ・DWH→BI連携設計・開発 ・CI/CD環境設計・構築 ・問題切り分け〜改善提案 ・技術選定/PoC ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:要件整理/設計補助→実装 PM:レビュー/顧客折衝 → 次アクション定義

株式会社Sun Asterisk

当社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもパブリッククラウド環境でのデータウェアハウス構築を担うデータエンジニアとして業務を担っていただきます。 【業務詳細】 ・パブリッククラウド（AWS、GCP、Azure など）上でのデータ基盤・データパイプラインの設計、構築、運用 ・データ収集、加工、ストレージに関わるシステムの開発 ・大規模データを対象としたETL (ELT) 処理の最適化 ・リアルタイムデータの処理 ・データクレンジング処理やデータマートの構築 ・データの可視化および分析基盤の構築支援 ・データパイプラインの品質管理、パフォーマンスの向上 ・データウェアハウスの運用保守 ・ステークホルダー（データアナリスト、データサイエンティストなど）との連携 ・顧客との要件定義や設計フェーズでのコミュニケーション

燈株式会社

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、産業特化型のアルゴリズム開発・実装を担当していただきます。 単にモデルを作成するだけでなく、WebシステムやAPIへの組み込みを含めた「社会実装」までを一貫して担えるエンジニアを目指していただきます。 【具体的なタスク例】 ●データ前処理・データセット作成 メンターの指示に基づき、学習に必要なデータ整形(画像のりサイズ、ノイズ除去、テキストの正規化など)を行う。既存の前処理スクリプトを活用・改修し、顧客ごとのデータ特性に合わせた学習用データセットを構築する。 ●アルゴリズムの適用・実装 社内の既存モジュールや、メンターが選定したオープンソースの実装を参考に、今回の課題に適したモデルを構築・実行する。コードをゼロから書くのではなく、既存のベースコードを読み解き、必要なパラメータ変更や部分的な修正を行って動作させる。 ●モデルの学習・評価 指示された実験設定(ハイパーパラメータ等)で学習を回し、評価指標を算出する。学習曲線を確認し、過学習や学習不足が起きていないか等の基礎的なチェックを行う。 ●結果分析・レポーティング 「なぜこの精度になったのか」「どのデータで失敗しているか」を分析し、結果をメンターに報告する。数値結果だけでなく、失敗事例を目視で確認し、次回の実験に向けたデータ改善のヒントを探す。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

燈株式会社

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。 ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。 【具体的なタスク例】 ●課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design) 顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。 関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。 ●SOTAモデルの実装と検証 (Implementation) 選定した論文の手法(Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等)を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。 実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。 ●プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering) 再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。 Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。 推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。 ●ステークホルダーへの技術説明 (Communication) アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

燈株式会社

●課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design) 顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。 類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。 ●高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation) 既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。 ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。 ●アーキテクチャ設計と技術品質の統制 (Engineering) 個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。 全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。 ●事業価値への接続と期待値コントロール (Communication) 技術的なアプローチが、顧客のPL(売上向上・コスト削減)にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。 技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないか(技術的限界)を明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

株式会社ACES

事業概要(DXパートナーサービス) 各業界をリードする顧客企業にと共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 ACESは、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 さらなる事業成長に向けた組織改革の一環として、DXパートナー事業のAlエンジニアを統括するマネージャーを募集します。 技術責任者として複数のAI導入プロジェクトを横断し、アルゴリズムの品質担保に責任をお持ちいただきます。 顧客課題やビジネス上の制約を踏まえた最適なAIソリューションを設計・実装する、クライアントへの価値提供における根幹を担う役割です。 また中長期的な成長を視野に、技術を横展開していくための技術資産の蓄積方針設計、 蓄積した資産の活用を加速させるためのオペレーション構築など技術戦略面にも関与いただく想定です。 具体的な業務内容 ●AI導入プロジェクトの技術品質担保 クライアントの経営/事業課題に応じたアルゴリズムの設計・技術方針策定 モデル設計・検証のプランニングの妥当性判断および品質担保 機械学習モデルの社会実装における制約・運用面を踏まえた技術判断 ●AIアルゴリズムの技術戦略策定 技術の横展開を可能にする戦略的な技術資産の蓄積方針設計 再利用性の高い仕組み/オペレーションの構築 ●(希望に応じて)機械学習エンジニアチームに対するピープルマネジメント

株式会社estie

ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます ●不動産に関する情報の収集システム(入力システムや連携API、バッチ処理)の構築 ●収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング ●収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤(データ加工パイプライン)の実装・運用 (Python, dbt, Terraform) ●上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー(ジオコーディング、機械学習、データ配信)の実装・運用 (Python, Rust) ●社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python) 【業務内容の変更の範囲】 (入社時)ソフトウェア開発・保守業務 (変更の範囲)当社の定める業務(出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務)

株式会社サイバーエージェント

募集ポジション 部署概要 AI事業本部 組織全体の7割以上が技術職で構成されているサービス開発組織です。 主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。 ●特徴 ・内部にAI研究組織「AI Lab」やデータサイエンティストの横断組織「DataScienceCenter」などの専門組織を設置 ・部署の垣根を問わず、ビジネス・開発・研究がシームレスに連携しより良い事業づくりに挑戦 ・技術選定/ツール/プロセスなどは各プロダクトごとで大きな裁量を持って決定、推進 ・技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備にも注力 極予測TDとは 極予測TDは、AIを活用した広告テキストの効果を予測・自動生成するツールであり、広告事業の未来を切り拓くべく、最先端のAI技術を駆使したプロダクト開発を進めています。 常に変化する検索連動型広告の運用に対応し、広告効果の自動最適化を実現するため、「自動検知から即時生成、そして配信まで」を一貫して行う「トリガー運用」という機構を開発・導入し、より高精度な広告運用を可能としております。 今後は、Googleなど主要媒体が注力するサービスにも積極的に対応し、テキストにとどまらず多様なクリエイティブを幅広く展開していきます またAI技術の研究開発組織である「AI Lab」と連携することで、予測精度の向上や新しいクリエイティブ価値の創出を目指しています。 私たちは、AIの力で広告のあり方そのものを変革していく、刺激的な開発に取り組んでいます。 <参考> [AI Lab、情報検索・推薦システム分野のトップカンファレンス「SIGIR 2024」にて論文採択](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=30417) [AI Lab、自然言語処理分野のトップカンファレンス「ACL 2025」にて5本の論文採択](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=32078) チーム体制/文化 ●現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織 ●ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。 ●プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として、データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や、実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ●海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。 業務内容 検索連動型広告において、LLMなどの機械学習技術を活用し、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。 ・クリエイティブがもたらす広告効果の探求 ・より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求 ・質の高いクリエイティブの自動生成の探求 ・多種多様なデータの戦略的な活用と実践 ミッション インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。 広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。