課題設定からモデル実装・運用まで一気通貫で担うAIエンジニア

【職務内容】 ・課題設定〜分析〜モデル構築（EDA、前処理、特徴量、学習、評価） ・業務に組み込む実装（API/バッチ化、ログ設計、再学習・運用の設計） ・精度改善のループ構築（データ品質、評価指標、仮説検証のサイクル） ・ステークホルダーと成果を揃える（要件整理、説明資料、意思決定支援） ・成果の再現性を作る（実験管理、手順化、ベースライン整備、ナレッジ共有） ※従事すべき業務の変更の範囲：会社の定める業務 【ミッション】 ・データから仮説→検証→実装まで一気通貫で価値を出す ・分析を“使われる形”に落とす設計力を高める 【募集背景】 生成AIは、単なる“ツール”ではなく、業務の設計そのものを変える技術になりました。 価値が出るのは「モデルを触れる人」ではなく、課題設定→検証→実装→運用までやり切れる人です。 スカイウイルでは、生成AIを活用した提案・PoC・開発の相談が増え、チームで再現性ある実装パターンを育てています。 だから今回、実務経験の有無に関わらず“価値に着地させる”仲間を増やします。 入社後は、小さく作って学び、次に提案・改善へ。あなたの成長が、そのままチームの武器になります。

■①データ分析業務の経験者を対象とします。 【必須】 ・統計学もしくは機械学習を用いたデータ分析の実務経験1年以上 ・Python実務経験1年以上 ============================================================ ■②データ分析業務の未経験者を対象とします。 これから、データ分析の分野に挑戦したいという方が対象になります。 【必須】 ・Webシステム、アプリ開発の実務経験が1年以上 もしくは、Webシステム運用保守の実務経験が1年以上 ・Pythonでの実務経験が1年以上 ・Linux,Unix上での実務経験が1年以上 ・SQLを利用した実務経験が1年以上 ・実践的なデータ分析の自己啓発学習をしていること （座学だけでなく、実際にデータを用いた統計学や機械学習による分析の実践等）

学歴不問

【注力ポイント】 ・分析で終わらず、モデル→実装まで“価値が出る形”に落とし込む経験が積める ・データ前処理/特徴量/評価設計など、再現性のあるML開発の基礎体力がつく ・MLOps的な視点（運用・再学習・監視）を持ったAIエンジニアへ伸びられる ・キャリアの分岐が広い（MLエンジニア/データサイエンティスト/AIコンサル など） ・キャリアを逆算したアサイン：伸ばしたい軸（上流/技術深掘り/リード）から役割を設計 ・複数の視点で成長を支える体制：定期面談やレビューで、次の一手を決定

■経験者：年収450万円-900万円 ■未経験者：年収350万円-700万円 給与改定：年2回（6月・12月） 賞与：夏冬年2回（マネージャ以上は年1回／6月） みなし残業代＋残業代支給（規定時間外労働20時間を超えた場合） ※ご経験・スキルを考慮して決定いたします。 試用期間：3か月（給与条件は変わりません）

１ヶ月分

＜本社＞ 東京都品川区北品川5-9-11　大崎MTビル10F ＜お客様先＞ 東京23区、神奈川、千葉、埼玉 ※ご自宅から通える範囲をご相談しながら決定します。

＜本社＞ 東京都品川区北品川5-9-11　大崎MTビル10F ＜お客様先＞ 東京23区、神奈川、千葉、埼玉 ※ご自宅から通える範囲をご相談しながら決定します。