年収

410万円〜460万円

勤務地

東京都

職務内容

事業内容

株式会社豆蔵は、ソフトウェア工学を基盤とした技術力を強みとし、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進を支援するITコンサルティング企業です。私たちは、データ活用・AI・機械学習などの最新技術を駆使し、クライアントのデジタル戦略立案からシステム開発・導入までをトータルで支援しています。金融・商社・製造・各種メーカーなど、多様な業界において、データ分析基盤の構築やAIシステム開発を通じ、企業の競争力強化に貢献しています。

会社の特色

豆蔵は、エンジニアやデータサイエンティストが主役となる環境を提供する企業です。技術者が最新のデータ活用技術を学びながら、実際のビジネス課題の解決に貢献できるよう、プロジェクトベースでの成長機会を多数提供しています。データ分析・AI技術の適用だけでなく、お客様と共に課題を定義し、最適な解決策を導く力を養うことができます。また、書籍執筆やカンファレンス登壇、技術ブログ執筆など、社内外への技術発信を積極的に行い、データサイエンス分野でのリーダーシップを発揮できる環境を整えています。

社風・その他

社内には、データサイエンスやAI技術に関心を持つエンジニア・コンサルタントが多数在籍し、学び合う文化が根付いています。新卒入社の社員も、早い段階からデータ分析・AIモデルの構築、システム開発に関わる機会があり、自分の成長を実感できる環境です。リモートワークを活用しながら、オンライン・オフラインの勉強会や技術共有の場が活発に行われています。

職務内容

「技術で、ビジネスの未来を書き換える。」入社後は、AI・データ活用を武器にクライアントの変革をリードする「AIコンサルタント」または「AIエンジニア」としてキャリアをスタートします。単にコードを書くだけではありません。顧客の経営課題をテクノロジーでどう解決するか、その「仕組み」から設計し、社会にインパクトを与えるプロジェクトを牽引していただきます。

挑戦できるエキサイティングな業務領域
・最先端AIの社会実装（生成AI/LLM等）：最新の生成AI技術をビジネスプロセスに組み込み、企業の生産性を向上させるプロジェクトの企画・提案。
・フルスタックなシステム開発： AIモデルの構築にとどまらず、それを社会で動かすためのシステムの設計・実装まで一気通貫で経験。
・ゼロイチを形にするPoC：誰も正解を知らない領域で、新規技術の実現可能性を検証し、新たなビジネス・サービスの創出。
・データドリブン経営の基盤構築：企業の意思決定を支える大規模なデータ利活用基盤の構築や、データマネジメントのコンサルティング。
・技術の探究と発信：常に進化するAIトレンドをリサーチし、社内勉強会やテックブログ、学会等を通じてナレッジを共有。自らが技術選定の主導権を握ります。

この仕事の魅力
・「本物」のコンサルティング力：豆蔵には、製造・金融・流通など多岐にわたる業界のトップランナーがクライアントとして存在します。若いうちから、経営層に近い視座でプロジェクトを経験できます。
・圧倒的な成長環境：業界屈指の技術力を持つ先輩社員がメンターとなり、データサイエンスの基礎から、実戦で通用するアーキテクチャ設計までを徹底的に伝授します。
・「技術を手段にする」楽しさ：特定の製品に縛られず、顧客にとって最適な技術をフラットに選択できる環境です。

入社後のイメージ
まずは、各領域のエキスパートが揃うプロジェクトチームに配属。OJTを通じて、実際のクライアント課題に対するAI実装やプロトタイプ開発からスタートします。
「技術が好き」という好奇心を、「ビジネスを動かす力」へと昇華させていくプロセスを、私たちが全力でバックアップします。

必要な経験・資格

文系・理系を問わず、学んできた分野は不問ですが、大学院修士・博士課程卒見込みの方が対象です。

以下のような志向をお持ちの方を歓迎します。
・学ぶことが好きで、未経験の分野も自分で調べながら身につけてきた方
・社内勉強会や技術発信などを積極的に行い、IT技術に関する意識の高い環境で働きたい方
・「これがやりたい」「これが自分の強み」という軸を持ちつつ、それだけにこだわらず幅広いことに挑戦してみたい方

キャリアパス・成長支援

入社後は、データ分析・機械学習の基礎を習得しながら、プロジェクトを通じて実践的なスキルを身につけます。3年目以降は、希望や適性に応じて、より専門性の高いデータサイエンティスト、AIエンジニア、またはデータ活用コンサルタントへとキャリアを広げていくことができます。

・データサイエンティスト：高度な機械学習モデルの設計・開発・運用
・AIエンジニア：データパイプライン・MLOps環境の構築
・データ活用コンサルタント：企業のデータ戦略立案・分析支援

研修・学習環境

入社後3カ月間の新人研修を実施し、データサイエンス・機械学習の基礎を体系的に学びます。研修では、Pythonを用いたデータ分析、統計学・機械学習の基礎、データエンジニアリング、クラウド技術の活用など、現場で求められるスキルを実践的に学習します。

研修終了後は、OJTを通じてプロジェクトに参加し、実際のデータを扱いながら業務に取り組みます。また、社内勉強会や技術カンファレンス参加支援、資格取得補助、技術書籍購入補助など、継続的な学習を支援する制度も充実しています。

研修後の配属・プロジェクト例

研修後は、以下のようなプロジェクトに携わることができます。

・金融業界向けのAIリスク管理システム開発
・製造業向けのIoTデータ解析基盤の設計・構築
・商社向けのデータドリブン経営支援プロジェクト
・画像認識を活用した異常検知AIの開発
・BIツールを活用したデータ可視化ダッシュボードの設計

1日のスケジュール（例）
・9:30　チームミーティング（進捗共有・タスク調整）
・10:00　データ分析・モデル開発
・12:30　昼休憩
・13:30　データ処理・可視化作業
・16:00　チームでの技術ディスカッション
・18:30　退社

会社の雰囲気

データサイエンティストやエンジニア同士が技術を学び合い、成長し続ける文化があります。Slackや社内勉強会を活用し、最新の技術や知見を共有しながら、実践的なスキルを高めていける環境です。社内には、AI・データサイエンス分野に特化した技術者が多く在籍しており、先輩社員と共に学びながら成長することができます。

給与

・修士卒：年俸4,100,000円（基本給276,000円＋固定残業代65,667円）
・博士卒：年俸4,600,000円（基本給310,000円＋固定残業代73,334円）

※固定残業代は月28.5時間分を含み、超過分は別途支給

勤務地

・東京本社（東京都新宿区西新宿2-1-1 新宿三井ビル34階）またはリモートワーク
　※コンサルティング先に訪問する場合があります

選考フロー

・カジュアル面談@オンライン（履歴書ESの提出は任意）
・書類選考（履歴書ES提出、適性検査）
・一次面接@オンライン（成績証明書提出）
・二次面接@原則対面

※選考フローは変更する可能性があります

企業名

株式会社豆蔵

本社所在地

東京都新宿区西新宿2-1-1新宿三井ビル34F

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

【Holiday】有給休暇：初年度17日　2年目19日　最大22日休日休暇：完全週休二日制（土日祝日）その他休暇：年末年始、慶弔休暇、産前産後休暇、育児・介護休業、不妊治療休暇、その他特別休暇等【休暇】 ■休日・完全週休2日（土・日）・祝日 ■休暇・病気・看護休暇・年末年始休暇（12月28日～1月5日）・有給休暇（17日～22日）※入社日即日付与・慶弔休暇【年間休日120日以上】

情報更新日

2026/06/14

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

410万円〜460万円

リモートワーク

平均年齢

47歳

ポジションの魅力

生成AI・LLMの社会実装に最前線で携われる:
最新の生成AI技術をビジネスプロセスに組み込む企画・提案から実装まで一気通貫で経験できます。「誰も正解を知らない領域」でのPoC開発など、AIエンジニアとして最先端の挑戦ができる環境です。
コンサルティングとエンジニアリングの両方を磨ける:
単なるコード記述にとどまらず、クライアントの経営課題をテクノロジーでどう解決するかという上流工程から携われます。サイエンス力とエンジニアリング力の両方を兼ね備えた希少人材へと成長できます。
技術者ファーストな企業文化:
フラットな組織で上下関係がなく、入社直後から1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。書籍執筆・カンファレンス登壇・技術ブログ執筆など、社外への技術発信も積極的に支援されており、市場価値を高め続けられる環境です。
多彩なキャリアパスと公平な給与体系:
コンサルタント・エキスパート・マネージメントの3つのキャリアパスを自分で選択でき、どのキャリアを選んでも給与体系に差異はありません。マネージメント職に就かなくても技術力で昇給・昇格できる仕組みが整っています。
ワークライフバランスの取りやすい働き方:
社員の95%以上がリモートワークを実施しており、全国どこからでも就業が可能です。月平均残業時間も業界平均と比べて少なく、ライフワークバランスを重視して働ける環境が整っています。

必須スキル（ハード）

以下のような素養・関心を持つ方を歓迎します（新卒採用のため実務経験は不問）。

AI・機械学習・データサイエンスへの強い関心
プログラミングの基礎知識（言語不問）
論理的思考・数理的素養
ビジネス課題をテクノロジーで解決したいという意欲
最新技術トレンドへの好奇心と自己学習意欲

必須スキル（ソフト）

課題解決志向:
クライアントの経営課題を「テクノロジーでどう解くか」という視点で考え、自ら仕組みを設計・提案できる思考力が求められます。
コミュニケーション能力:
多様なステークホルダー（顧客・プロジェクトチーム・上流工程担当者等）と協力しながら、課題を整理・解決に導く対話力が重要です。
自律的な学習姿勢:
常に進化するAI・DXトレンドをキャッチアップし、社内勉強会や技術ブログを通じて知識をアウトプットし続ける姿勢が期待されます。
チームワークと協調性:
各領域のエキスパートが揃うプロジェクトチームの一員として、OJTを通じて周囲から学びながら貢献できる協調性が必要です。
不確実性への挑戦意欲:
誰も正解を知らない新規技術領域でのPoC開発など、答えのない問いに対してゼロから考え抜く粘り強さと行動力が求められます。

歓迎スキル

データ分析・統計の基礎知識:
PythonやRなどを用いたデータ分析の経験、または大学・大学院での統計・数理系の学習経験があると即戦力として活躍できます。
機械学習・AIモデルの実装経験:
学習・個人プロジェクト・インターン等でのAIモデル構築やLLM活用の経験は、入社後の業務に直結します。
クラウド・インフラへの関心:
AWS・Azure・GCPなどのクラウドサービスに関する知識や経験があると、AIシステムの社会実装プロジェクトで早期活躍が期待できます。
技術発信・アウトプット経験:
技術ブログ・GitHub公開・学会発表・勉強会登壇など、技術を外部に発信した経験がある方は企業文化にマッチします。

この求人で得られるスキル

生成AI・LLMの実装スキル:
生成AIをビジネスプロセスに組み込む企画から実装まで一貫して経験することで、LLMアプリケーション開発・RAG構築・プロンプトエンジニアリングなどの実践的なスキルを習得できます。
上流工程コンサルティング力:
クライアントの経営課題の整理・IT戦略のフィージビリティ検証・ロードマップ策定など、技術者としてビジネスの上流から携わるコンサルティングスキルを身につけられます。
データ基盤構築・データマネジメント能力:
大規模なデータ利活用基盤の構築やデータドリブン経営を支えるアーキテクチャ設計を通じて、データエンジニアリングの実践知識を習得できます。
フルスタックシステム開発スキル:
AIモデルの構築からそれを動かすシステムの設計・実装まで一気通貫で経験することで、フロントエンドからバックエンド・インフラまで幅広いエンジニアリングスキルが身につきます。
技術発信・ナレッジシェアリング能力:
社内勉強会・テックブログ・学会等を通じた技術発信の文化の中で、自ら学んだことを整理・言語化・共有するスキルが鍛えられ、業界内でのプレゼンス向上にもつながります。

キャリアマップ

現在
AIエンジニア／AIコンサルタント（ジュニア） OJTを通じてクライアント課題に対するAI実装やプロトタイプ開発を担当。各領域エキスパートのサポートのもと、生成AI・データ基盤・PoCなどのプロジェクトを経験します。
シニアエンジニア／シニアコンサルタント複数プロジェクトで実績を積み、技術選定の主導やクライアントへの提案を自律的に担えるレベルへ成長。専門領域（AI・DX・データ等）での深い知見を持つ存在になります。
テクニカルエキスパート管理職への転身ではなく、技術力を極めることで昇給・昇格できるキャリアパス。書籍執筆・カンファレンス登壇・学会発表などで業界をリードするスペシャリストとして活躍します。
プロジェクトリード／ITアーキテクトチームをまとめてプロジェクト全体を牽引するリードエンジニア・アーキテクトへ。クライアントの長期的なDX戦略のロードマップ設計まで担う、高付加価値人材として活躍します。
マネージャー／経営幹部マネージメントキャリアを選択した場合、事業部の運営や人材育成を担うマネージャーへのステップアップも可能。技術系・マネージメント系いずれのキャリアでも給与体系は同等です。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データでは、技術力の高さや自律的な働き方への評価が高く、リモートワークの充実や残業の少なさについても好意的な声が多く見られます。一方、昇進の難しさや給与面での不満を指摘する声も一部あり、実力主義を標榜しながらも昇格基準が不透明と感じるケースもあるようです。全体的な評価は概ね平均的〜やや高め水準で、技術志向の強い人材には満足度が高い傾向があります。

【ポジティブな評価】
1. 働き方の柔軟性: リモートワークが基本で残業も少なく、ワークライフバランスを重視して働けると評価する声が多い。有給も取得しやすい環境との声もある。
2. 技術力・成長環境: 他社より全体的なスキルレベルが高く、優秀なエンジニアと働くことでの成長機会を評価する声が多い。プロジェクトを通...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り312文字)

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