scikit-learnの求人21件から見た年収相場と募集職種

type.jp・green-japan.comの公開求人のうち、scikit-learnを要件・歓迎条件に含む掲載中求人21件を集計しました。提示年収の中央値は950万円、25〜75%レンジは800万円〜1,000万円(サンプル21件)。うちAI・データ職に分類されるのは10件(47.6%)です。取得日 2026-07-28。

対象求人が21件と少ないため、この条件の統計は参考値です(インデックス対象の基準は出現数60件以上、 またはAI・データ職での出現数25件以上)。 検索エンジンにはインデックスさせていません。

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dokasukadon(個人運営)
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使用データと算出条件

使用データ

  • type.jp・green-japan.com の公開求人のうち、掲載中(掲載期限切れを除く)のscikit-learnを要件・歓迎条件に含む求人21件
  • データ最終取得日: 2026-07-28

算出条件

  • 給与サンプル値 = (提示年収の下限 + 上限) ÷ 2。片方のみ記載の求人はその値を使用し、両方欠損の求人は集計から除外。
  • 中央値・パーセンタイルは線形補間で算出。
  • 掲載期限(validThrough)を過ぎた求人は失効として全集計から除外。
  • 同一企業が同じタイトルで複数回掲載している場合、本サイトの統計ページでは集約せず、掲載されている件数のまま数えている(重複掲載の実数は「このサイトについて」に掲載)。
  • スキルは求人本文・応募要件に対する辞書マッチ(data/dictionaries/skills.json)で抽出。表記ゆれは正規表現パターンで吸収。
  • 出現率 = そのスキルが抽出された求人数 ÷ 対象求人数。1求人に複数スキルが該当する場合はそれぞれに計上。
  • 求人票に書かれていないスキルは抽出できないため、実際の業務要件より低く出る可能性がある。
  • 「AI・データ職」は職種辞書(data/dictionaries/roles.json)で ai_ds に分類した職種の求人10件を指す。

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全職種の相場と、AI・データ職に絞った相場の比較

scikit-learnを要件に含む全求人(21件)
950万円
25〜75%レンジ 800万円〜1,000万円 / サンプル21件
うちAI・データ職(10件)
900万円
25〜75%レンジ 800万円〜988万円 / サンプル10件

AI・データ職10件(提示年収の記載あり10件)の中央値は900万円で、全職種21件の中央値950万円より50万円低くなっています。

左は職種を問わずscikit-learnを要件・歓迎条件に含む求人、右はそのうち職種辞書で AI・データ職に分類された求人です。どちらも提示年収の記載がある求人のみで中央値を算出しています。 中央値の差が20万円未満、またはサンプルが10件未満の場合は「差があるとは言えない」と記載しています。

提示年収の分布

中央値 950万円
25〜75%レンジ: 800万円〜1,000万円 / 下位10%: 650万円 / 上位10%: 1,050万円以上
年収帯件数割合
〜400万円0件0.0%
400〜600万円0件0.0%
600〜800万円5件23.8%
800〜1,000万円8件38.1%
1,000〜1,200万円8件38.1%
1,200万円〜0件0.0%

対象: scikit-learnを要件・歓迎条件に含む掲載中求人のうち提示年収の記載がある21件 (対象求人21件中)。 サンプル値 =(提示年収の下限+上限)÷2、片方のみ記載の場合はその値。 出典: type.jp・green-japan.com の公開求人情報(取得日 2026-07-28)。

この条件の求人でよく求められるスキル

スキル該当求人数出現率
scikit-learn21件100.0%
AWS19件90.5%
PyTorch19件90.5%
Python19件90.5%
Docker16件76.2%
GCP16件76.2%
生成AI/LLM16件76.2%
TensorFlow15件71.4%
Azure14件66.7%
SQL13件61.9%
C++11件52.4%
Git11件52.4%

出現率 = そのスキルが求人本文・応募要件から抽出された件数 ÷ 対象求人21件。 求人票に書かれていないスキルは抽出できないため、実際の要求より低く出る可能性があります。

勤務地の分布

都道府県件数割合
東京10件47.6%
記載なし5件23.8%
神奈川3件14.3%
愛知1件4.8%
大阪1件4.8%
埼玉1件4.8%

「記載なし」は求人票から都道府県を特定できなかった件数です(全国・複数拠点の募集を含みます)。

働き方・応募条件

条件件数比率
リモート勤務可15件71.4%
未経験歓迎0件0.0%
AI・データ職に分類10件47.6%

母数は対象求人21件。 「リモート可」「未経験歓迎」は求人票の記載からの判定であり、実際の運用と異なる場合があります。

職種の内訳

職種件数割合
SE・システムエンジニア7件33.3%
データサイエンティストAI/DS4件19.0%
機械学習エンジニアAI/DS4件19.0%
インフラエンジニア3件14.3%
データエンジニアAI/DS1件4.8%
その他IT職1件4.8%
リサーチサイエンティストAI/DS1件4.8%

職種は求人タイトル・業務内容への辞書マッチで分類しています(data/dictionaries/roles.json)。

scikit-learnと同時に求められやすいスキル

scikit-learnを要件に含む求人21件のうち、 最も多く併記されていたのはAWSで19件(90.5%)でした。

併記されていたスキル該当求人数scikit-learn求人での出現率
AWS19件90.5%
PyTorch19件90.5%
Python19件90.5%
Docker16件76.2%
GCP16件76.2%
生成AI/LLM16件76.2%
TensorFlow15件71.4%
Azure14件66.7%

出現率 = 併記されていた求人数 ÷ scikit-learnを要件に含む求人21件。同時に要求されやすいという求人票上の共起であり、 学習すべき順序を示すものではありません。リンクのないスキルは、 単独の統計ページを作る件数(掲載中求人20件)に達していないスキルです。

scikit-learnを要件に含む求人の例(提示年収の上限が高い順)

scikit-learnの求人21件をすべて見る

提示年収の上限が高い順に表示しています。求人本文は転載せず、詳細は出典元のページでご確認ください。 掲載終了している場合があります。

よくある質問

scikit-learnの求人はどの職種の募集が多いですか?

scikit-learnを要件に含む求人21件の内訳は、多い順にSE・システムエンジニア7件(33.3%)、データサイエンティスト4件(19.0%)、機械学習エンジニア4件(19.0%)です。AI・データ職に分類される求人は10件(47.6%)でした。

scikit-learnの求人は、AI・データ職に絞ると年収相場が変わりますか?

AI・データ職10件(提示年収の記載あり10件)の中央値は900万円で、全職種21件の中央値950万円より50万円低くなっています。

scikit-learnの求人はリモート勤務に対応していますか?

scikit-learnを要件に含む求人21件のうち、リモート勤務可の記載があるのは15件(71.4%)で、掲載中求人全体の42.7%より28.7ポイント高い水準です。判定は求人票の記載に基づくため、実際の運用と異なる場合があります。

関連する統計

本ページの統計はtype.jp・green-japan.comの公開求人に記載された提示年収レンジの集計であり、 個人の年収を保証するものではありません。母集団はこの2媒体の掲載求人に限られ、 非公開求人・他媒体の求人は含みません。