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機械学習エンジニア【社会人博士】

株式会社Athena Technologiesathenatech.jpAI・データ未上場

株式会社Athena Technologiesについて

プライベートAIの構築を専門にする会社です。金融・電力・官公庁・防衛産業といったセキュリティ要件の高い業界に向けて、機密データを外部に出さず閉域・オンプレミス環境で動く生成AIを提供しており、インフラ構築からローカルLLMの運用基盤、日本語向けのガードレールまでを担っています。

企業サイトの記載より編集部が要約 / 出典

この求人について

企業ごとの課題に合わせたAIシステムを開発する会社で、博士研究を続けながらAIの社会実装にも携わる機械学習エンジニア。

働き方の実態編集部が求人票から読み取ったこと

本文に「リモート併用可/フルリモート勤務可」と明記。本文の他の箇所を通して、出社日や出社頻度を指定する記述、居住地を限定する条件は見当たらない。

企業名株式会社Athena Technologies(企業サイト)
上場区分未上場
業種AI・データ
職種
カテゴリ
エンジニア
出社頻度通勤ゼロ(フルリモート)
想定年収720〜1200万
経験レベルプロ
応募条件博士課程に在籍していること、Pythonを用いた研究開発または実装経験、機械学習・深層学習・統計・数理最適化の専門知識、論文を実験や実装に落とし込んだ経験、Git/GitHubでの開発経験
雇用形態正社員
掲載日2026-09-29(本日)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

HERP Careers/2026-09-28 取得

機械学習エンジニア【社会人博士】

博士研究とAIの社会実装を両立する機械学習エンジニアを募集!

募集概要

◾️ 私たちが目指すこと

Athena Technologiesは、企業ごとの業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。生成AI・LLM、画像認識、深層学習、数理最適化、需要予測などの技術を組み合わせ、顧客の課題整理から、データ設計、モデル開発、プロダクトへの組み込み、本番運用、改善まで一気通貫で関わっています。 本ポジションは、博士課程で研究を続けながら、AI技術の社会実装にも携わりたい方を対象としています。研究で培った仮説設定、先行研究の調査、実験設計、評価、考察の力を、企業の実際の業務課題へ適用していただきます。一方で、社会実装の現場で得た課題や知見を、自身の研究や専門性へ還元することもできます。研究か実務のどちらか一方を選ぶのではなく、両者を往復しながら専門性を高める働き方を実現いただけます。

◾️ 仕事のやりがい

研究テーマと完全に一致する案件だけを担当するとは限りません。顧客課題に応じて、生成AI、LLM、画像認識、数理最適化、時系列予測など、複数の技術から適切な方法を検討します。まだ正解や十分なデータがない課題に対し、仮説を立て、必要なデータや評価指標を設計し、検証を重ねる経験を得られます。また、PoCで有効性を確認するだけでなく、APIやバックエンドへの組み込み、クラウド環境へのデプロイ、モニタリング、改善まで担当します。研究で培った力を、実際に企業で使われるAIシステムへ変える経験を積める環境です。

◾️ 業務内容

  • 生成AI、深層学習、画像認識、数理最適化モデルの設計・実装・評価
  • 顧客課題に関する技術調査、先行研究調査、実現可能性の検証
  • 仮説設定、実験設計、評価指標の設計
  • データセットの構築、前処理、アノテーション設計、特徴量設計
  • アルゴリズムやモデルの選定、チューニング、精度改善
  • モデルの推論速度、計算量、運用条件を踏まえた最適化
  • API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装
  • クラウド環境(AWS、GCP等)へのデプロイ・運用
  • MLOpsによる学習・評価・改善サイクルの構築
  • クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ
  • 技術内容や検証結果に関する顧客への説明
  • 論文や最新技術の調査およびプロジェクトへの応用
  • コードレビュー、技術レビュー、開発品質の向上
  • ご経験に応じた技術リード、メンバーへの知識共有

◾️ 具体的なプロジェクト例

【キッコーマン様:食材と調味料の相性を予測するAIモデルの共同研究】 キッコーマン様と、食材と調味料の組み合わせに対し、人がどの程度「おいしい」と感じるかを予測するAIモデルを共同で開発しました。味覚の評価は人によって異なり、モデル開発に利用できるデータが最初から存在していたわけではありません。そのため、データの収集方法、質問項目、評価方法の設計から取り組み、アンケートデータの収集・分析、モデル構築を進めました。 このように、正解やデータの作り方が定まっていない課題に対し、顧客の専門知識と機械学習技術を組み合わせ、検証可能な研究・開発テーマへ変換するプロジェクトがあります。

参考:キッコーマン様 味覚予測AI共同研究 https://athenatech.jp/case/kikkoman-taste-prediction

必須スキル

  • 博士課程に在籍している方
  • Pythonを用いた研究開発または実装経験
  • 機械学習、深層学習、統計、数理最適化等に関する専門知識
  • 論文や技術資料を読み、実験や実装へ落とし込んだ経験
  • Git、GitHub等を用いた開発経験
  • 自身の研究内容や検証結果を、専門外の相手にも説明できる方
  • 研究活動と業務の予定を自ら管理できる方

歓迎スキル

  • AI、機械学習に関する査読付き論文、国際会議、国内学会等での発表経験
  • 機械学習モデルの構築、精度改善、運用経験
  • 生成AI・LLM関連の研究または実装経験
  • 画像認識、時系列予測、数理最適化、需要予測等の研究・実装経験
  • クラウド環境でのモデル展開・運用経験
  • API、バックエンド、データ基盤と連携した開発経験
  • モデルの軽量化、推論高速化、評価設計の経験
  • 共同研究、産学連携、企業との研究プロジェクトの経験
  • 技術リード、コードレビュー、研究指導の経験

求める人物像

  • 研究成果を論文だけで終わらせず、企業の業務へ適用したい方
  • 社会実装で得た課題を、自身の研究や専門性へ還元したい方
  • 研究テーマに限定せず、顧客課題に必要な技術を学べる方
  • 仮説と検証結果を区別し、根拠を持って説明できる方
  • 研究上の新規性だけでなく、実用性や運用可能性も考えられる方
  • 顧客や他職種のメンバーと認識を合わせながら開発できる方
  • 研究活動と業務の双方に責任を持ち、計画的に取り組める方

応募概要

給与

年収720万円〜1,200万円 ※ご経験、専門性、担当する役割等を踏まえて決定します。

勤務地

京都オフィス: 京都府京都市左京区田中門前町73番 百万遍ビル3F ※リモート併用可/フルリモート勤務可 ※業務内容やチーム体制に応じて、柔軟な働き方を推奨しています。

雇用形態

業務委託、正社員、時短正社員

試用期間

あり

福利厚生

  • 各種社会保険完備
  • 通勤交通費支給(会社規定に基づく上限あり)
  • 住宅手当(会社規定に基づく)
  • 借上社宅制度(会社規定に基づく)
  • 業務用PC貸与
  • 業務用AIツール利用料の全額負担(ChatGPT、Claude、Cursor等/上限なし)
  • 書籍購入支援
  • 資格取得支援
  • 社内勉強会

編集部が取得した時点の内容です。最新の募集要項は応募先で確認してください。

編集部のひとこと

博士課程に在籍しながら働ける枠として設計されています。研究を止めずに実装の経験を積みたい方にとって、両立の条件が最初から組み込まれた募集です。研究と業務の予定を自分で管理できることが、条件として挙げられています。

NoTrain編集部2026-09-29 に読んで書きました

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