リクルートのデータサイエンティスト採用
平均年収
950
万円
年収レンジ
600〜1,400万円
AIチーム規模
150+
名
勤務スタイル
ハイブリッド（週2〜3日出社）
結論｜リクルートのAIエンジニア年収とAI採用
リクルートのAIエンジニアの平均年収は950万円（レンジ600〜1,400万円）、AI採用難易度は「高い」です。AIチーム規模は150+。公式採用ページで実在するAI/ML関連求人を6件確認しています（2026年6月12日時点・出典は公式採用サイト）。主な技術スタックはPython, Spark, GCP。 年収・実在求人・難易度を踏まえると、高度なML/LLMの実務経験を持つ即戦力に向いています。
リクルートはHotpepper・Suumo・Indeed・Airレジなど50以上のサービスを持ち、国内最大規模の行動データ・求人データを保有。データサイエンティストが各事業部に密接に関わり、レコメンデーション・需要予測・マッチングアルゴリズムの開発に従事。R&Dセンターでは基礎研究も実施。
公開求人の実データ
2026年6月12日確認 ／ 出典: リクルート公式キャリア採用 (recruit.co.jp/employment/mid-career)
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AI/ML関連求人
募集中のAI/ML職種（実名）
- •シニア機械学習エンジニア
- •機械学習エンジニア(グローバル推進領域)
- •シニアデータサイエンティスト
- •シニアデータエンジニア
- •シニアアナリティクスエンジニア
- •シニアソフトウェアエンジニア(データアプリケーション)
- !データ系キャリア採用は6職種(シニア層中心の採用構成)
- !データ推進室は約300名体制と公式特設ページに記載
- !公式求人記載の環境: Python/SQL/Hive/Spark、BigQuery(Google Cloud)・AWS
※ 求人数・内容は変動します。応募時は必ず公式採用ページで最新情報をご確認ください。
募集中のAIポジション
編集部調査による主要ポジション一覧
主要技術スタック
実務で使用する技術・フレームワーク
選考プロセスの流れ
一般的な採用フロー（編集部調査）
書類
統計・機械学習筆記試験
ケーススタディ
技術面接
人事面接
メリット・デメリット
メリット
- 日本最大規模の行動データを扱える
- ビジネスインパクトが直接見える環境
- 多様なサービス群でキャリア展開しやすい
- 研究成果を実プロダクトに反映できる
デメリット・注意点
- 統計・機械学習の知識を高いレベルで要求される
- 事業会社のため研究より実装・改善が優先される場合も
- 採用難易度が高い
この企業への転職におすすめエージェント
求人保有実績・選考対策力を基に選定
よくある質問
採用・転職に関するQ&A
リクルートのデータサイエンティスト選考で求められるスキルは？
統計学・機械学習の理論的理解、Python（pandas/scikit-learn）の実装力、SQL、ビジネス課題を数値で解く力が問われます。ケーススタディ面接が特徴的です。