なぜ募集しているのか: 株式会社ラクスパートナーズでは、
親会社である東証プライム上場・株式会社ラクスグループの成長を背景に、
AI・機械学習領域の案件依頼が継続的に増加しています。

特に近年は、データ分析・機械学習を活用した業務改善、レコメンド・予測モデルなどのAI実装、既存システムへのAI組み込みといった「実運用を前提としたAI／機械学習プロジェクト」が増えており、中長期的に活躍できるエンジニアの育成が急務となっています。

一方で、機械学習エンジニアは即戦力採用が難しく実務経験者だけに限定した採用では需要に追いつかない状況です。
そこで当社では、数学・統計などの素養を持つ方を、3ヶ月間の専門研修を通じて育成し、機械学習エンジニアとしてプロジェクトに送り出す体制を確立してきました。

今回の募集は、2026年4月以降に本格化する複数プロジェクトへの参画を見据えた増員募集であり、2026年4月1日入社を目標に、計15名の採用を予定しています。

未経験からでも、「基礎を固め、現場で通用する機械学習エンジニアとして成長したい」という意欲のある方を、計画的に育成していくことが今回の採用背景です。
どんな仕事か: 数学・統計の知識を活かし、3ヶ月の研修で機械学習を習得後、データ分析やAIモデル構築など実務プロジェクトに挑戦するエンジニア
AIをはじめとした最先端の技術を活かす当社の機械学習エンジニアとして、AIシステム開発に伴う、データ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。

◇入社後の流れ◇
3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得するところからスタートします。

≪研修 1ヶ月目≫
▼統計学
データの可視化と数値要約
確率と確率分布
統計的推測
統計的仮説検定
単回帰分析

▼エンジニアリング
SQL基礎
python基礎
pandas基礎
Git基礎

≪研修 2ヶ月目≫
▼多変量解析と機械学習
機械学習の基礎
機械学習の基本的な手法
　・線形回帰モデル
　・主成分分析
　・k－means法　など
機械学習の発展的な手法
　・ロジスティック回帰モデル
　・ハイパーパラメータ最適化
　・決定木
　・ランダムフォレスト
　・線形SVM　など

≪研修 3ヶ月目≫
▼機械学習の実践
Numpy,Pandas演習
AWS EMRを用いたHive演習
ロジスティック回帰を用いた演習
リッジ回帰、Kerasを用いた演習
推薦システムについての演習

【研修を終えたらプロジェクトへ】
研修後は、有名企業からITスタートアップまで様々なプロジェクトで活躍！
プロジェクト参加後も、先輩や講師のサポートあり◎

＜プロジェクト例＞
・画像の欠陥検出アルゴリズム
・エンターテイメント企業のユーザー分析
・大学内の履修科目レコメンドシステム
・インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築
・決済サービスにおける顧客データ分析
・AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装　など

【仕事のやりがい】
職種別年収ランキングの上位は、いずれも専門スキルが必要な医者やパイロット。
その中でもエンジニアはTOP10に位置づけています。

機械学習エンジニアの定義は世間でもまだ「ふわっと」した状態です。
ですので、研修では、機械学習に必要となる数学の基礎知識を学び、Pythonを学習し、機械学習エンジニアのスタートに立つことを目指します。

既にいくつかのプロジェクトが見えてきておりますが、どのプロジェクトも機械学習やAIというITテクノロジーを通して世の中を楽にすることやビジネスを加速させることなどを目指しています。

そういう最先端のビジネスを肌で感じながら仕事をしていくことが、ひとつのやりがいだと思います。しかし、最先端だからと言って、膨大なデータを処理するなど、華やかではない仕事です。
求められるスキルは: 必須・4年制大学卒
・社会人経験1年以上
・30歳まで
・日本国籍
・経験社数2社まで
・直近の離職期間が9か月以内

歓迎・第⼆新卒歓迎
・実務経験や業界経験は⼀切問いません。

◆求める人物像
・大学または大学院で数学・統計を履修された方
・エンジニアの勉強を独学でしたことがある。
・コツコツと勉強するのが得意。
・目標に向って努力することを惜しまない。
・統計学の勉強をしたことがある。
・アクチュアリーの資格取得に向けて勉強していた。

募集年齢（年齢制限理由） ◎長期勤続によりキャリア形成を図るため
長期勤続によるキャリア形成を図る観点から、若年者等を期間の定めのない労働契約の対象とする。（長期勤続によりキャリア形成を図るため）
雇用形態は: 正社員
どんなポジション・役割か: 機会学習エンジニア/AIエンジニア
どこで働くか: 東京都
勤務時間は: 9：00～18：00
給与はどのくらい貰えるか: 400万円～ 499万円
待遇・福利厚生は: ■昇給昇格年2回（5月・11月）
■賞与年2回（6月・12月）
■交通費支給（月10万円まで）
■残業手当（月20時間を超える残業代は全額支給）
■家族手当（月3万円／子ども1人、月5万円／子ども2人、月6万円／子ども3人）
■リーダー手当
■書籍購入支援制度（3ヶ月ごとに1万円まで利用可能。有料セミナー参加費も含む）
■資格取得支援制度
■蔵書購入・貸出制度
■従業員持株会
■サークル活動支援制度
■スポーツクラブ、ゴルフ場、オートキャンプ場、保養施設（関東ITソフトウェア健康保険組合）
休日休暇は: 【年間休日125日】※2026年
≪休日≫
■完全週休2日制（土日休み）
■祝日　

≪休暇≫
■夏期休暇
■年末年始休暇
■有給休暇（初年度10日※入社月による）※2024年度の有給消化率85％
■産前産後休暇
■慶弔休暇
■育児休業（男女共に取得しています）
■子の看護休暇
■介護休業
どんな選考プロセスか: (1)書類選考
(2)1次面接(オンライン)
(3)適性検査(性格・能力)
(4)最終面接

機械学習エンジニア

機械学習エンジニア