株式会社VARIETAS
IT・エンジニア完全週休2日土日祝休み
AIエンジニア（基盤・強化学習）
想定年収
1200万円〜2000万円
月給 100万円〜166.7万円
勤務地域
東京都
雇用形態
正社員
職種
データサイエンティスト
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情報取得日：2026年9月13日 ※この求人は提携求人媒体から自動収集した情報です（原則毎週収集・更新。詳細）
仕事内容
- 募集ポジション
- AIエンジニア（基盤・強化学習）
- 仕事内容
- 【1】AIモデル基盤の設計・構築 -AI面接・評価ロジックを支えるモデルの設計・開発・運用 -LLMを中核とした推論パイプラインの構築と高度化 -モデルの品質・再現性・パフォーマンスを担保する基盤整備 【2】強化学習・学習サイクルの設計 -オントロジー構築や評価精度向上に向けた強化学習サイクルの研究・適用 -フィードバックを学習へ還元する仕組みの設計と検証 -データ基盤と連携した、継続的なモデル改善プロセスの構築 【3】公平性・アラインメントへの取り組み -評価AIの公平性・説明責任・安全性を担保する仕組みへの関与 -モデル／エージェントのアラインメント設計と検証 -ガバナンス要件を満たすモデル運用の実装 【4】研究知見のプロダクト実装 -研究的な探索結果を、実プロダクトへ実装可能な形へ落とし込み -AIエージェント基盤（マルチエージェント構成）への組み込みと検証 -知見の体系化・標準化による再現性の確立
応募資格・選考
- 必須要件
- -機械学習／深層学習を用いたモデル開発・運用の実務経験（ミドル以上） -Python等を用いたAI／ML基盤の実装経験 -LLM・自然言語処理（NLP）領域での研究・開発・応用経験 -「なぜその手法か」を言語化し、議論をリードできる設計力（単なる実装に留まらない方）
- 歓迎要件
- -強化学習（RL／RLHF等）の研究・実装経験 -モデルアラインメント、公平性、説明可能性（XAI）に関する知見 -データパイプライン・モデル運用（MLOps）の設計・構築経験 -オントロジー／グラフ構造を踏まえたモデル設計の経験 -論文執筆・学会発表などの研究実績 -HRtech／SaaS／BtoBプロダクトでのAI開発経験
- 募集背景
- 当社のプロダクトは、累計50万回を超える受検データと、独自の公平性フレームワークの上に成立しています。 複数のAIエージェントが厳格なガバナンス要件下でブレずに連動できるのは、評価の精度・公平性・説明可能性を支えるモデル基盤があるからです。 「AI面接官」を産業インフラ級へと引き上げ、マルチプロダクト化と「人事OS」構想を本格化させるにあたり、AIモデルそのものの基盤づくりや、強化学習を含む学習サイクルの設計に踏み込めるAIエンジニアを募集します。 単に既存モデルを呼び出すのではなく、評価ロジックの根幹を研究と実装の両面から育てられる方を求めています。
- 選考プロセス
- 書類選考 → AI面接 → カジュアル面談 → 1次面接 → 2次面接 → 最終面接 ※選考回数、内容は変更になる場合もあります。
勤務条件
- 雇用形態
- 正社員
- 試用期間
- 試用期間6ヶ月
- 勤務地
- 東京都品川区上大崎 2丁目15-19 BLOCKS MEGURO708号
- 転勤の有無
- 無し
- 就業時間
- 10:00〜19:00
- 休憩時間
- 60分
- 時間外労働
- 時間外労働：有り
- 休日休暇
- 土日祝休み(完全週休2日制) 休日: 土日、祝日､年次有給休暇（入社半年経過後10日付与）､夏季/年末年始/慶弔
- 受動喫煙防止の取り組み
- その他 屋内全面禁煙
給与・待遇
- 想定年収
- 1200万円〜2000万円
- 月給
- 100万円〜166.7万円
- 賃金形態
- 年俸制
- 給与詳細
- 固定残業代制 基本給：739,884円〜1,233,141円 固定残業代：260,116円〜433,526円 固定残業時間：45.0時間 固定残業時間を超過した時間外労働手当：支給あり
- 昇給・賞与
- ■報酬レンジ・報酬思想 - 年収レンジ：1,200万円〜2,000万円（経験・期待値により決定） - 実績に応じて役職・権限・報酬が段階的に拡張される設計 - ※最終的な報酬設計は、経験・期待値・面談を通じた相互理解に基づいて決定します
福利厚生
- 福利厚生
- 社会保険：健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険
会社情報
- 会社名
- 株式会社VARIETAS
- 設立
- 2019年12月01日
- 資本金
- 1億円
- 従業員数
- 11〜50名
- 業種
- その他サービス
- 事業内容
- サマリー:AI面接事業、採用自動化事業、人事AIプラットフォーム事業
情報取得元：クラウドエージェント（求人ID: 171386） ／ 情報取得日: 2026年9月13日
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