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機械学習エンジニア

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

マテリアルズ・インフォマティクスのプラットフォームで、ベイズ最適化やLLM活用を含む機械学習アルゴリズムを実装するエンジニア。

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「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、出社推奨日を指定する記述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500〜1000万
経験レベル経験者
応募条件Pythonを用いた機械学習アルゴリズム開発経験、PyTorch/BoTorch等でのモデル構築・最適化の経験、数理最適化・統計・モデリングの基礎知識、API経由でモデルをプロダクトに組み込んだ経験
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

【PD】機械学習エンジニア

募集概要

プロダクトに組み込まれる機械学習アルゴリズム(ベイズ最適化、モデリング、LLM活用等)の開発・改善・実装を担います。

ミッション

MI-6は「"マテリアルズ・インフォマティクス"を普及し、研究開発を革新する」ことを使命としています。デジタルがフィジカルに融合する研究開発体験の実現に向けたサービスを展開しています。日本そして世界の素材・ものづくりへ貢献し、より豊かな社会づくりに参画します。

現在、miHub は多くの大手素材メーカーやものづくりメーカーに継続利用されており、「導入を増やす段階」から「活用の深度を高める段階」へ移行しつつあります。同時に、高度なインフォマティクスやラボオートメーションとの連携を強化する次世代プロダクト群の構想も進行中です。

機械学習エンジニアは、miHub をはじめとする MI-6 のプロダクトに組み込まれる機械学習アルゴリズム(ベイズ最適化、モデリング、LLM活用等)の開発・改善・実装を担います。

既存アルゴリズムの高速化・精度向上、新規アルゴリズムの導入、LLM を用いたプロダクト体験の最適化など、研究と実装の橋渡し役としてプロダクト価値を高めていく役割です。

また、Webアプリケーション開発への理解がある方は、アルゴリズムとプロダクトを一体で設計し、フルスタック視点で価値提供を行っていただけます。

役割

1. アルゴリズム開発・高速化(ベイズ最適化・モデル開発)

  • ベイズ最適化アルゴリズムの新機能開発
  • 探索効率向上のためのアルゴリズム改良(高精度化、ロバスト化)
  • 計算処理高速化のためのアルゴリズム・インフラ改善
  • Python(PyTorch / BoTorch)を中心としたモデリング

2. プロダクトの品質・精度改善

  • アルゴリズム精度改善のためのベンチマーク設計・評価基盤構築
  • モデルの品質担保のための自動評価・テスト仕組み構築
  • プロダクトインターフェイス(API / サービング)への統合

3. 他チームとの協働

  • リサーチャー・PdM と協働したアルゴリズム仕様策定
  • 開発したアルゴリズムの社内共有(ドキュメント・設計説明)
  • Webエンジニアと連携したプロダクト組み込み・UI/UXへの橋渡し

キャリアグロース

技術貢献および組織開発のいずれのリーダーシップポジションも追求いただけます。 また、プロダクト戦略や事業運営にも関与することで、組織マネジメント力と技術力を活かした経営層としてのキャリアパスも視野に入れることが可能です。

仕事の魅力

  • ベイズ最適化、モデル探索、LLM、アルゴリズム高速化などを組み合わせた、研究開発領域ならではの複雑な ML エンジニアリングに挑戦できる
  • モノレポアーキテクチャ上で、ML/アルゴリズムと Web プロダクトの境界を越えて開発できるフルスタックな環境
  • アルゴリズム × インフラ × 最適化の総合力が身につく
  • 社内には元材料研究者やデータサイエンティストが数多く在籍しており、ユーザー課題を深く理解しながら開発を進められる
  • 業界スタンダードを目指す R&D プラットフォームをつくっていく経験が得られる

技術スタック

  • フロントエンド:TypeScript, React
  • API:Ruby on Rails, Python
  • ML: Python (PyTorch, scikit-learn 等), Rust
  • インフラ:AWS (ECS Fargate, Aurora 等), Terraform, GCP (BigQuery), CircleCI, GitHub Actions, Datadog
  • その他:GitHub, Slack, Jira

志向性

  • プロダクトの価値を最大化するために特定の技術に拘らず、最適な技術を選択しようとすること
  • 多様なメンバーと積極的に意見交換しようとすること

歓迎スキル

  • 経験
  • ベイズ最適化、ガウス過程、モデリングの専門性
  • 生成AI / LLM のファインチューニング, RAG, 推論実装経験
  • Web 技術(TypeScript / React / Rails / FastAPI など)に関する知識
  • AWS(Lambda, ECS Fargate, Batch)等を用いた ML サービング経験
  • ML パイプライン / MLOps の構築経験
  • 研究開発領域(材料・化学・製造プロセス)での ML 活用経験
  • 志向性:マネジメントに興味があること(以下のいずれか)
  • テクノロジーマネジメント
  • ピープルマネジメント
  • プロジェクトマネジメント
  • プロダクトマネジメント

求める人物像

  • アルゴリズムとプロダクトの両方を理解し、ユーザー価値につながる ML 実装を行いたい人
  • 数理・統計・機械学習の理解を深めながらプロダクト開発にも関わりたい人
  • 特定の手法に拘らず、課題に対して最適なアルゴリズム・技術を選択できる人
  • リサーチャー・PdM・Webエンジニアと協働し、言語の異なる専門性をつなげられる人

応募概要

給与

500~1000万円 ※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

ベイズ最適化を実プロダクトに組み込む仕事は、そう多く募集が出ません。素材開発という物理世界に成果が出る点も、他のAI職と違うところです。PyTorchやBoTorchでのモデル構築経験が、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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エンジニア全体この求人の想定年収中央値

中央値 1,000万
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この求人の想定年収のMAXは、エンジニアのちょうど中央値です。

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