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データサイエンティスト

MI-6株式会社mi-6.co.jpAI・データ未上場

MI-6株式会社について

マテリアルズ・インフォマティクスの普及を掲げる会社です。材料開発にデータとAIを持ち込むためのプラットフォーム「miHub」などを提供し、企業の研究開発をデータドリブンに変えることを事業にしています。

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

研究開発をAIとインフォマティクスで加速するソリューションを、提案からプロジェクトリードまで担うデータサイエンティスト。

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「原則フルリモート勤務」と明記。それ以外に出社日や出社頻度を指定する記述、出社推奨日の設定は本文のどこにも見当たらない。居住地を限定する条件も書かれていない。

企業名MI-6株式会社(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500〜900万
経験レベル経験者
応募条件データ解析の実務経験、機械学習または統計モデリングの経験、顧客課題を構造化し技術的ソリューションに落とし込む力、技術内容を分かりやすく伝える力、プロジェクト単位のタスク管理経験
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

【DS】データサイエンティスト

募集概要

研究開発をAI・インフォマティクスで加速するためのソリューションの開発や提案をしながら、プロジェクトリードを担っていただきます。

MI-6について

MI-6は、化学・素材産業の研究開発DXを推進するR&Dプラットフォーム企業を志しています。 主力プロダクトであるR&Dプラットフォーム「miHub®」は、大手素材メーカーやものづくり企業の研究現場で継続的に利用されており、研究データの管理・共有から材料探索の支援まで、データ駆動型研究開発を支える基盤として活用されています。現在は導入拡大の段階から、研究業務における活用を深めるフェーズへ移行しています。 MIに精通したデータサイエンティストによるハンズオン支援や、Lab Automationを通じた実験プロセスの高度化にも取り組んでいます。データ基盤・インフォマティクス・シミュレーション・実験環境を統合し、研究開発プロセスのデジタルツインを実現するプラットフォームの構築を進めています。

素材産業は世界で約550兆円、日本国内でも約100兆円規模の巨大産業ですが、研究開発DXはまだ初期段階にあります。MI-6はこの領域において、新しい研究開発基盤の開発と普及を進めています。

ミッション

MI-6は、"マテリアルズ・インフォマティクス"の社会実装を通じて、研究開発プロセスを進化させることを使命としています。 素材・化学産業の研究開発は依然として個人の暗黙知に大きく依存しており、知見・データ・理論・文脈が体系的に結びついた研究基盤は十分に整備されていません。

私たちはAIやロボティクスを活用し、データの蓄積・解析と実験プロセスを接続することで、デジタルとフィジカルが循環する研究環境の構築に取り組んでいます。探索・検証・学習が連続する開発プロセスを実現し、材料探索やプロセス開発の速度と再現性を高めます。 日本そして世界の素材・ものづくり産業における研究開発の高度化を支え、次世代の材料技術の創出に貢献していきます。

ポジションについて

MI-6 の全事業を技術的に支えるデータサイエンティストチームのリーダー候補のポジションです。顧客の研究開発課題に対して成果をハンズオンで(協業しながら直に)届けるプロフェッショナルサービスの価値を技術的側面から高めていく役割です。

本ポジションでは、顧客の課題を適切に構造化した上でデータサイエンスを用いた最適な解決策を設計し、実際にモデルを構築して成果物をデリバリーする、という一連のプロジェクトをリードしていただきます。

顧客の研究開発をAI・インフォマティクスで加速するためのソリューションの開発や提案をしながら、プロジェクトリードを担っていただきます。

発想力を活かしながら、様々な技術を組み合わせ、価値創造を行います。

ポジションの魅力

材料開発・化学プロセス・実験計測など、フィジカルな研究開発への知識領域と触れ合えます。さらに、MI-6 にはソフトウェアエンジニア、Lab Automationエンジニア、機械学習リサーチャーなど多領域の専門家がいるため、「研究開発サイクル」全体をカバーした統合的なソリューションの設計に取り組むことができます。

業務内容

  • 顧客の研究開発課題の構造化
  • 担当プロジェクトの推進
  • 新規技術の導入と標準プロセス整備
  • 新規ソリューション企画の提案や実行

※本求人の選考フローについて 正社員での採用を前提としたものですが、互いにとってのマッチングをしっかりと図るため、選考プロセスの中で副業を行っていただくこともございます。 週10時間以上の稼働をお願いしておりますが、本業の業務時間外や土日等で時間を取っていただくことも可能ですので現職を続けながら取り組んでいただくことができます。 副業期間中の報酬も時間に応じてお支払いいたします。

想定選考フロー

書類選考 →面接複数回(2,3回程度) →リファレンスチェック・バックグラウンドチェック →最終面接

必須スキル

  • データ解析の実務経験
  • 機械学習または統計モデリングの経験
  • 顧客課題を構造化し、技術的ソリューションに落とし込む力
  • スライド作成・文章化を通じて技術内容をわかりやすく伝える力
  • プロジェクト単位でのタスク管理・進行経験

歓迎スキル

  • MI 領域に関連する技術知識
  • 材料・化学・製造プロセスに関する基礎理解
  • データ基盤や可視化ツールの利用経験
  • Python による再現性の高い分析環境構築
  • 顧客への技術説明、レポート作成、提案経験

求める人物像

  • 顧客の研究開発課題に真摯に向き合い、成果に責任を持てる方
  • 技術的な正しさと、課題解決としての筋の良さを両立できる方
  • 解析結果を研究者が実際に活かせる形に翻訳できる方
  • 物事を構造化し、関係性を整理する習慣がある方
  • チームでナレッジを共有し、再現性と品質を高めることに興味がある方

応募概要

給与

500~900万円 ※上記金額には30時間分のみなし残業代を含む

勤務地

原則フルリモート勤務

※月数回オフサイトミーティングの実施可能性あり

雇用形態

正社員

勤務体系

フレックスタイム制(コアタイム11:00~16:00) 1日の標準労働時間:8時間

試用期間

あり(6ヶ月)

福利厚生

  • 社会保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険)
  • ストックオプション制度あり

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

分析だけでなく提案とプロジェクトリードまで含まれます。スライドや文章で技術を伝える力を条件に挙げているので、社内に閉じない働き方ができます。顧客の研究プロセスを理解して課題に落とす力が条件に挙げられています。

NoTrain編集部2026-09-29 に読んで書きました

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エンジニア全体この求人の想定年収中央値

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