生成AI／LLM
【AIエンジニア】生成AI/教育サポート◎研修充実で超成長◎リモート有
【業務について】
現在、大規模言語モデル（LLM）/ AIの活用がビジネスで注目を集めており、OpenAI社のChatGPTなどを含む生成AI（LLM）がさまざまなシステムで活用されてきています。
◾️具体的なお仕事
AIエンジニアとして、最先端AI(LLM)技術を用いた企業課題を解決するソリューションの提案や支援、コンサルティングなどを行います。
◾️業務内容の一例
-大規模言語モデル（LLM）の技術調査とAIチャットボットの開発
-顧客ニーズに合わせたプロンプトエンジニアリングと最適化
-ビジネスニーズに基づいたPoCの計画・実行・評価
-LLMモデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案
-クラウド環境（AWS、GCP、Azure）を活用したシステム構築 など
◾️活用する要素技術等
-Python
-AWS、Google Cloud、Azure
その他
◾️案件例
大手事業会社を始め、多種多様なプロジェクトにアサインされています。
・伊藤忠商事株式会社、T&Dフィナンシャル生命保険株式会社など、他にも数多くのクライアント様よりご相談をいただいております。
-伊藤忠商事株式会社様 生成AI活用推進プロジェクト
https://estyle.co.jp/media/interview/2571/
-T&Dフィナンシャル生命保険株式会社様 生成AIによる業務効率化プロジェクト
https://estyle.co.jp/media/interview/2609/
【募集要件】
◾️以下に該当する方
・2026年3月に大学・大学院を卒業する方
・ChatGPTなど生成AIや最新技術に興味のある方
・プログラミングの学習経験がある方
◻︎歓迎スキル・経験
・生成AI（LLM）に関する研究を行なったご経験
・統計分野の学習経験（授業・独学問わず）
【働く環境】
◾️メンバーの雰囲気
当社には、新卒・中途合わせ、約45名のDX/AI人材が活躍しています。
多くのメンバーが業界・職種未経験からスタートし、多種多様なプロジェクトを経験&プロフェッショナルへと成長しています！
ニックネーム制度を導入したオープン＆カジュアルな雰囲気で、意見交換や相談も気兼ねなくできるカルチャー。
メンバー同士で休日に遊びに出かけることもあります。
◾️導入研修（ESTYLE U Junior）
日々新しい技術が生まれるため、自己研鑽の姿勢が欠かせません。
導入研修では、この基本姿勢を磨くため、「自己学習」をベースとしたカリキュラムとなっています。
質問・相談はオープン&カジュアルにできるので、「調べても分からない」時はすぐに先輩のサポートを受けられます!
- 研修の進捗や担当プロジェクトに合わせてカリキュラムをカスタマイズ。早期活躍に向けて必要な力を身につけられます。
▼カリキュラム例
データ解析に必要となる統計学・数学（線形代数・微積分）や、業務に必要なプログラミング（Python等）、その他生成AI（LLM）プロジェクトに必要なスキルを身につけます。
◾️サポート制度
導入研修では、先輩社員がメンター担当となってしっかりサポートします。安心の環境の中で、AIエンジニアとしての道に挑戦できます。
| 雇用形態 | 正社員（新卒） |
|---|---|
| 給与 | 月給250000円〜 ◾️月給 学部卒：25万円 院卒：27万円 ※経験・スキル等を考慮の上、当社規定により決定 ※上記月給には、固定残業代40時間分（学部卒：月5万9,524円 院卒：6万4,286円）を含む。超過分は別途支給。 ◾️その他 ・昇給：年2回（4月・10月） ・賞与：年2回（6月・12月） |
| 勤務時間 | 09:00〜18:00 ◾️働き方 リモート&在宅のハイブリッド制度 (研修期間は、週4出社&週1リモート) |
| 休日・ 休暇 |
◾️休日休暇 ・完全週休2日制 (土・日・祝日) ・有給休暇 10日〜20日(法定通り） ・年間休日120日以上 ・年末年始／夏季休暇 ・慶弔休暇 ・産前、産後休暇 (取得実績あり) ・育児休暇 (取得実績あり) |
| 待遇・ 福利厚生 |
・通勤手当 ・コウキシン50 自発的な学習やスキル習得や技術向上などの知的活動を「1人につき年間50万円まで」支援する制度。 例)研修受講費用、資格受験費、大学院の学費など ・マガサポ：業務で必要な専門書や書籍の購入費用を、月5,000円まで支援。 |
| 勤務地 | 東京都東京都渋谷区神宮前３丁目２５－１４エスラ原宿ビル８Ｆ 最寄り駅：JR原宿駅 徒歩５分／東京メトロ明治神宮前駅 徒歩6分 【本社】東京都渋谷区神宮前3-25-14 エスラ原宿ビル8F ※プロジェクトにより、都内の各プロジェクト先への勤務あり |
データサイエンス
【データサイエンティスト】教育サポート◎ニックネーム制度で働きやすさ◎リモート有
■ 概要
私たちのチームでは、クライアント企業が抱える課題を「データを活用する」ことで解決し、新たな価値を生み出します。
たとえば、大量のデータを整理・分析し、ビジネスに役立つ“気づき”を見つけ出したり、その結果を踏まえて戦略的な提案や意思決定をサポートする、等。
自身の分析やアイデアが実際のビジネスに貢献するやりがいを味わえるポジションです。
■ 業務内容（一例）
・データ要件の整理・環境確認
どんなデータがあり、どのように利用できるかを調査してプロジェクトの土台をつくります。
・データ前処理
分析しやすい形にデータを整理・クリーニング。質の高い分析結果を出すための大事なステップです。
・分析アプローチの設計
プロジェクトのゴールや制約を考えながら、統計解析や機械学習などの手法を使った分析戦略を立てます。
・統計モデルの構築（統計解析・因果推論など）
データから価値あるインサイトを得るために、さまざまなアルゴリズムやモデルを作成します。
・分析モデルの改善
ビジネス環境や新しいニーズに合わせて、既存モデルを改良。常に最適解を追求します。
・パフォーマンス評価・検証
分析モデルがしっかり機能しているかをテストし、結果を検証して課題があれば修正を行います。
・レポート作成・報告
分析結果を社内外へ共有し、クライアントの意思決定の一助とします。
■案件例
・製菓会社：コンビニの売上データから新商品の販売予測を検証
・大手製薬会社：データ分析業務における仮説の立案・検証支援
・金融系SIer：AIサービス開発のためのR＆D業務支援
・メーカー系：工場のラインの在庫管理や作業メンバーの業務可視化
など