企業情報

株式会社アトラエ

ソフトウェア・情報処理コンピューター・インターネット関連

最高の仲間と共に、社会に価値ある目標を掲げ、その実現に向かって熱量を持って挑戦し、社員・顧客・株主・社会、関わるすべての人々にポジティブな影響を与えられる。そしてその影響が世界レベルへ拡がっていく。
そんな会社を創ろうと挑戦を続ける会社です。

社会の根底にある生きがい・働きがいという課題に着目し、ヒトを科学し可能性を拡げる事業の探求により、誰もがいきいきと働き生きていける社会の実現を目指します。

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27卒 2026/03/06 更新

【博士限定/AI時代のデータエンジニア】ヒトと組織を科学し生きがいと働きがいを生み出すプロダクトをつくりまくる

求人詳細
募集期間	2025/09/25 ～ 2026/03/31
募集職種	AIエンジニア/データサイエンティスト/データエンジニア/機械学習エンジニア/データエンジニアデータサイエンティスト(IT系) システム運用・保守・サポートシステムエンジニアデータサイエンティスト
仕事内容	アトラエが企画・開発・運営するプロダクト（Green / Wevox / Yenta）および新規事業において、エンジニアとして事業と組織の課題解決を担っていただきます。年次や職種に縛られず、本質的な価値のために自分なりのあり方を探求していきます。希望・強み・成果に応じて、以下のいずれかのロールを軸に活躍していただきます。 --- ▶︎データサイエンティスト / AIエンジニア【ミッション】 People Tech 領域で、人と組織の課題をデータとAIで解決し、事業価値に落とし込むこと。素早く技術的基礎知識と経験を掴み、AIを活用し課題解決・価値創出を担うこと。【主な業務】ヒトと組織のデータを扱うスペシャリストとして、AIを駆使し新たな価値を生む。新規プロダクトの開発でも、既存プロダクトの再構築でも、日常業務の変革でも。時代を読み、考え、真に価値があると思うことを突き詰める。 ## 予測・要因分析スコア予測、需要予測、セグメンテーション、因果・要因の探索などのモデリングと評価 ## NLP・LLM活用サーベイ自由記述の分類・要約・テーマ抽出、Q&A などの LLM 機能開発、プロンプト設計、評価設計 ## レコメンド・マッチングユーザーや求人・人材の特徴量設計、ランキング最適化、オフライン評価とオンライン実験 ## 分析基盤・MLOps データパイプライン整備、特徴量ストア、学習からデプロイまでの自動化、監視と継続改善 ## 事業連携・協働 PdM・エンジニア・CS・セールスと連携し、仮説立案から実装・効果検証まで一気通貫で推進【技術スタック】言語・ライブラリ \| Python, Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, etc. LLM・NLP \| プロンプト設計・評価、ベクトル検索、RAG構築基盤・運用 \| データ基盤、CI/CD、実験環境、監視基盤、A/Bテスト（MLOps）手法 \| 機械学習・深層学習、ベイズモデリング、数理最適化、ヒューリスティック最適化【働き方・成長機会】役割の拡張性 ——機械学習エンジニア、データアナリスト、データエンジニア、PdM など、意欲や強みに応じて柔軟に広げられる経営・現場との近さ ——経営陣と近い距離で意思決定し、プロダクトのコアに踏み込んだ開発ができるカルチャー ——カルチャーフィットを重視し、フラットでオープンな議論が行われる環境【面白み・やりがい】 ## 技術的なチャレンジ１、難しくておもしろいお題がある「採用という複雑な業務をどうシステムに落とすか？」「求職者と求人のマッチングを技術でどう高めるか？」といった問いが、日々の開発の中心にあります。特に後者は、生成AIの登場によってやれることが急速に広がっており、今まさに取り組みが加速しています。２、スケールの異なる技術課題スパイクするトラフィックを捌く配信基盤の設計から、リアルタイム同期のホワイトボードシステムまで、ビジネス領域の広さに比例して技術的な課題も多様です。３、エンジニアが動きやすい環境３−１開発生産性への本気のこだわり CI/CDの整備・AI活用・サービスの監視など、開発生産性に直結する「当たり前のこと」を徹底しています。Claude Code などのツールも、得られるメリットを検討したうえで会社が提供。エンジニアが本質的な開発に集中できる環境づくりを続けています。３−２ビジネスサイドと距離が近い PdM・デザイナー・ビジネス担当と同じ目線で議論し、意思決定に参加しながら開発を進めます。「機能を作る」ではなく「価値を作る」ことにエンジニアとして関われるのが、アトラエの開発スタイルです。【学びの環境】 - システム設計の議論・コードレビューを通じた実践的な学習 - バックエンド / フロントエンド / AI・ML ごとの自主的な情報共有コミュニティ - エンジニア全体を対象にした定期勉強会

求める人物像
応募資格	2027年に修了見込みの大学院生（修士・博士）
人物像	### こんな方を歓迎します - データや一次情報に基づき、課題を要素分解して筋の良い打ち手を設計できる - 小さく検証し、検証結果を踏まえて標準化やドキュメント化までやり切れる - 現場の混沌を嫌わず、仕組み化によって安定運用と持続的改善を両立できる - 利害の異なる関係者をつなぎ、合意形成と運用定着を粘り強く進められる - 速さと品質のトレードオフを理解し、適切な基準で意思決定できる ### 大学院生の強みが活きる背景 - 研究で培った仮説設定、実験設計、分析、再現性の担保がそのまま武器になります - 理論と実務の往復を厭わず、知見を「再利用可能な仕組み」に昇華できる方が活躍します ### 求めるスキル・マインド（いずれかで可） - 論理的思考と構造化力（課題→仮説→設計→検証→標準化の流れを言語化） - データ分析の基礎素養（統計的な見方、スプレッドシートやBIの活用） - プロセス設計・業務改善の経験（研究室運営、イベント運営、組織運営なども歓迎） - チームワーク / 関係者調整と合意形成の経験（役割が異なるメンバー間での橋渡しをし、人数以上のレバレッジが効くような成果を出す）
文理	理系
学歴	博士新卒博士修了中途ポストドクター
専門領域	文系専門領域
	理系専門領域	基礎科学応用科学理系：学際分野理学系工学系理論系計算機科学システム科学数学生物学・生命科学情報工学応用芸術・デザイン工学経営工学専門を問わない
	活かせる能力(概要)	ロボット、人工知能情報処理技術
	活かせる能力(詳細)
各種経験・資格	研究関連経験	査読付論文採択経験
	ビジネス関連経験
	インターンシップ・アルバイト経験
	公的資格・免許
ITスキル	活かせるIT関連経験	プログラミング経験
	活かせるIT関連能力	人工知能数値解析統計処理能力
	活かせる各種ITスキル
	活かせる主要プログラミング言語経験	Python

採用データ
勤務地	東京都
給与	初任給：35万円〜（月額） ※ 博士はベース給与に補正あり ※入社後の貢献度に応じて半期ごと昇給 ※年次によらず実力・貢献評価で昇給を決定
待遇	昇給：年2回（4月/10月）賞与：無株式報酬：有（毎期予定）【諸手当】 - 通勤交通費 - 住宅手当（オフィスからの距離に応じて支給） - パパママ応援手当
試用期間の有無	有り
試用期間	試用期間：3ヶ月
試用期間についての補足事項	期間中の給与・待遇の差異はありません
社会保険	各種社会保険完備
福利厚生	リモートワーク可各種社会保険完備健康診断・人間ドック妊活・不妊治療支援社宅制度ベビーシッター割引券の配布フリードリンク従業員持株会（奨励金あり）
勤務時間	スーパーフレックス ※コアタイムなし
休日休暇	- 完全週休2日制（土・日） - 祝日 - 年末年始休暇 - 年次有給休暇
屋内の受動喫煙対策	あり
受動喫煙対策	禁煙
受動喫煙対策の特記事項
フリーPR	博士学生が活躍中です！数理の専門を活かしたデータ系の仕事や専門は全く違う分野でもトランスファラブルスキルを活かした活躍など！役職のない自律分散組織での働き方は、指示がなく自ら問いを立てて解決していくという意味で研究と近く、

就職活動をしている大学院生へのメッセージ
信じる価値に本気の仲間と挑戦し続ける。この信頼を元に、考える自由と実行する自由が担保された環境で、一人の技術者としての枠にとどまらず、技術を探求し社会にどう価値を生むのかを考え続けたい、挑戦したいという人を待っています！

応募方法選考の流れ・連絡先
応募方法	アカリクWebのエントリーボタンよりお申し込みください。
選考の流れ	カジュアル面談→面接（４回程度）→内定面接はオンラインをベースにしつつ、対面でオフィスでの実施など柔軟に対応しております。
この求人の説明会情報
連絡先	採用担当者： recruit@atrae.co.jp

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