2027年度 AIスペシャリスト職 採用

2027年度 AIスペシャリスト職 採用

職種

AIスペシャリスト ＞データサイエンティスト

AIスペシャリスト ＞AIフルスタックエンジニア

AIスペシャリスト ＞AIエンジニア

勤務地

東京 ＞本社（渋谷スクランブルスクエア）

概要

"高い専門性と応用力を持ってDeNAのAIオールイン戦略の中核を担い、世の中に大きなデライトを届ける"

DeNAでは「AIオールイン」を掲げる全社戦略に伴い、AIによる新規事業の創出、既存事業の競争力強化、そしてそれを支える全従業員のAIネイティブ化と生産性向上を推し進めています。

その中で、AIへの深い専門性を持って戦略を駆動するのがAIスペシャリストです。

AI技術の専門性・応用力を発揮し、スポーツ・スマートシティ、ゲーム・エンタメ、ライブストリーミング、ヘルスケア・メディカル、そして新規事業など当社のコア事業の成長を加速／変革させる役割を担います。

LLM・生成AI時代のAI Nativeなサービス作りを世の中でリードするために、AI AgentやLLMOpsを駆使した業務プロセスの改革や新規事業創出にも注力しています。

AIの専門性・応用力、そしてその熱意があれば、就業・起業経験や年齢、いつ卒業したかは問いません。

※職種概要や組織、キャリアパス、各種制度、業務事例等はDeNA採用サイトAIスペシャリストページに詳細に説明されています。併せてご確認ください

https://student.dena.com/job/aispecialist

勤務形態

正社員

求める人物像

"AI技術とサービスを深く理解して、問題解決に能動的なアクションでコミットできる人材"

AI技術を事業応用・サービス応用につなげることに魅力を感じる人、楽しめる人を求めています。

論文を書くなどの研究活動に専念したい人はDeNAにはあっていません。

AI技術を深いレベルで理解し、事業戦略やサービスの分析をもとに応用・実装する能力と、ユーザー価値を重視してサービスに向かうマインドが求められます。

未知の課題に遭遇したときに「わからない」で止まらずに、自らの専門性を活かして「こうすれば解決できるのではないか？」を導ける人を求めており、その高い専門性を活かした挑戦を私たちは後押しします。

職種詳細

• AIエンジニア

コンピュータビジョン、強化学習、LLM/生成AI、音声などの個別の技術領域で高い専門性を有し、世界最先端のAIアルゴリズムを実際のサービスに応用する。

単に応用するだけでなく、事業戦略に対する深い理解・分析を通じて、中長期目線で事業の課題解決を推進する。

AIに関する深い専門性を武器として、事業オーナーやML/インフラエンジニアと協調し、事業の成長をリードする。

[業務イメージ] ※あくまで一例です。強みやWillを踏まえ入社後にプロジェクトが決定します。

・野球やバスケットボールの映像データに対する解析、AI開発

・ゲームにおける強化学習による対戦AIの開発

・魅力的なUXを実現するための音声合成開発

・スポーツのリアルタイムな状況解説のためのLLM開発

[必要なスキルや経験]

・コンピュータビジョン、強化学習、LLM/生成AI、音声などの技術領域で最先端のアルゴリズムに精通するなど高い専門性を持つこと

・最先端のAI技術を事業やサービス応用につなげるマインドが高く、サービス開発を楽しめること

・日本語でスムーズにコミュニケーションが取れること

・基礎的な開発スキルを持つこと

[あると望ましい経験]

・研究実績として、トップカンファレンスへの採録や投稿実績があること

・技術ブログの執筆の経験があること

・専門領域が複数の技術領域を有すること

・ソフトウェア開発経験があり、高い開発スキルを持つこと

【例1】Dockerコンテナ等を活用した機械学習の実装経験

【例2】AWS/GCPなどのクラウドサービスを用いたシステム開発経験

【例3】OSSへのコントリビューション経験

• データサイエンティスト

事業戦略に対する深い理解・分析を通じて、課題発掘・仮説提案・モデル構築・システム開発の各フェーズを担当し、開発チームをリードする。

幅広いデータサイエンスの専門性を武器として、事業オーナーやML/インフラエンジニアと協調し、事業の成長をリードする。

扱う技術はレコメンド、予測、コンピュータビジョン、強化学習、LLMなど多岐に渡り、業務の中で素早くキャッチアップして応用することが求められる。

[業務イメージ] ※あくまで一例です。強みやWillを踏まえ入社後にプロジェクトが決定します。

・野球やバスケの独自データを活用した分析や機械学習モデルの作成

・ライブコミュニケーションアプリPocochaのデータ分析や機械学習モデルの作成

・ヘルスケア・メディカル事業におけるAI開発

・さまざまな事業におけるレコメンドモデルの開発

・事業におけるAI戦略の構築およびAI開発

[必要なスキルや経験]

・データの可視化や分析に関する経験

・深層学習や勾配ブースティングなどを用いた機械学習に関する経験

・日本語でスムーズにコミュニケーションが取れること

・強みとなる経験を①〜③でいずれかを有していること

①技術に特化した実績

【例1】データサイエンス分野の国際会議、ジャーナルでの発表や投稿（査読あり）

【例2】Kaggle等の分析コンテストでの上位経験

【例3】プログラミングコンテスト(TopCoder, AtCoder等)での高成績

②チームでの主体的な業務推進経験

【例1】提案活動、プロジェクトマネジメントなど、データサイエンス関連業務を推進した経験

【例2】プロダクトオーナーやプロダクトマネージャーとしてプロダクト開発をリードした経験

③高いレベルでの開発業務経験

【例1】起業やアプリ作成など、機械学習サービスを自ら開発し世の中に届けた経験

【例2】インターンやアルバイトなどでの機械学習による問題解決の経験

[あると望ましい経験]

・システム開発に関する経験

【例1】Dockerコンテナ等を活用した機械学習の実装経験

【例2】AWS/GCP等のクラウドサービスを活用した経験

• AIフルスタックエンジニア

AIをコアバリューとする新規サービスの01フェーズ、そしてその後のグロースフェーズを担当する。

PoC（概念実証）、MVP（実用最小限の製品）、本開発とすべての開発フェーズをリードする。

開発業務にとどまらず、プロダクトマネージャーと密に連携し、企画にも踏み込んでプロダクトづくりに携わる。

LLMをはじめとする各種AI技術の理解・活用はもちろん、フロントエンド、バックエンド、インフラといった全領域を横断し、フルスタックエンジニアとして高速かつ柔軟に、大きな裁量を持って開発を進める。

[業務イメージ] ※あくまで一例です。入社後は強みやWillを踏まえてプロジェクトが決定します。

・LLMを活用した新規サービスのPoC・MVP開発・本開発

・グロース後の開発・運用

・音声モデルや言語モデルのチューニングによるサービス体験の最適化

・ユーザー行動や会話ログを活用し、プロンプトとモデルを動的に最適化する学習ループの構築

※より具体的な業務の進め方については、 こちらの記事 もあわせてご覧ください。

[必要なスキルや経験]

・01フェーズを担当し新規サービスを立ち上げる熱意

・AIもしくはLLMを含むサービスの、フロントエンド・バックエンド両方の開発し、リリースした経験

・GCPまたはAWSなどクラウド開発経験

[あると望ましい経験]

・コンピューターサイエンスまたはML/AI分野における学士レベルの知識

・LLM（大規模言語モデル）を活用した開発経験

・LangChain、Transformers、vLLMなど、LLM関連ライブラリの利用経験

・要件や制約、状況に合わせて最適なモデルとシステムを選定し、自ら作り上げるスキルを持つこと

応募資格

2027年4月入社可能な方（就業経験の有無、年齢やいつ卒業したかに関わらず応募可）

※2027年4月以前の入社は応相談

※卒業年次、就業経験期間による制約はございません

※詳しい募集要項については こちら から

給与

• 改定前

[エンジニア（AIスペシャリスト）職 ]

・標準年収：6,000,000円～（月給×12ヶ月 + 年2回の賞与）

・月給 ： 462,500円〜

・月給／基本給：323,750円～（ライフプラン手当55,000円～含む）

・月給／職務給：138,750円～（※1を含む）

• 2026年3月6日改定後

[AIスペシャリストコース_AIスペシャリスト職 ]

・標準年収：7,000,000円～（月給×12ヶ月 + 年2回の賞与）

・月給 ： 540,000円〜

・月給／基本給：378,000円～（ライフプラン手当55,000円～含む）

・月給／職務給：162,000円～（※1を含む）

※1 時間外労働の有無にかかわらず45時間相当分

※2 45時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給

※3 試用期間中も待遇に変更なし

※4 標準年収は一律ではなく選考を通して金額を決定し、内定後に通知

その他詳細は採用サイトをご覧ください。