RECRUIT DIRECT SCOUT リクルートダイレクトスカウト PRODUCED BY RECRUIT
RECRUIT DIRECT SCOUT リクルートダイレクトスカウト PRODUCED BY RECRUIT
エージェント求人

ライフサイエンス事業開発 PM/英語スキル】/D4

800~1000

企業名非公開

東京都港区

職務内容

職種

  • データサイエンティスト

仕事内容

  • 予算管理
  • プロジェクト
  • 進捗管理

私たちはライフサイエンス領域の革新を推進するため、2025年6月にLSI(Life Science Innovation)推進部を新設しました。設立翌月には病院・学会・研究室の医師を対象に「研究&論文支援サービス」をリリース。さらに、この事業成長をさらに加速させるため、プロジェクトをリードしていただける仲間を募集いたします。 以下1)~3)の新規サービスの立ち上げとPM業務を担っていただきます。 ※ご希望と適性によりご担当を相談いたします 1)創薬支援サービス / in silico解析、RWD(レセプト、カルテ、健診データなど)解析など 2)製薬企業&医療機器メーカー&ライフサイエンス企業のDXサービス 3)病院向けDXサービス 【PM業務詳細】 これまでのご経験に応じて対応範囲はフレキシブルに調整します ●QCD(品質・コスト・納期)進捗管理 ●コミュニケーション管理(プロジェクトメンバーへの指示、上層部への報告など) ●チームビルディング ●外部ベンダーの選定及び契約、進行管理 ●予算管理

求める能力・経験

  • 統計解析

◆必須条件:以下すべて ・統計、疫学、in silico、データサイエンス、いずれかの業務経験 ・統計解析や機械学習および深層学習に関する基礎的な知識 ・創薬の研究開発経験 ◆歓迎要件:以下の何れかのご経験・スキルがある方のご応募歓迎します ・事業開発の業務経験 ・ビジネスレベルの英語力

語学

英語でビジネス会話が可能

学歴

4年制大学、専門職大学、6年制大学

勤務条件

雇用形態

正社員

契約期間

試用期間

有 試用期間月数: 4ヶ月

給与

800万円〜1,000万円

通勤手当

全額支給

勤務時間

07時間30分 休憩60分

08:30〜17:30

フレックスタイム制

残業

残業手当

休日・休暇

124日 内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日、年末年始6日

有給休暇

入社直後: 3日 入社半年経過: 10日 最高: 15日

その他

・アニバーサリー休暇(年2日) ・バカンス休暇(最大2ヶ月間取得可能)

社会保険

健康保険 厚生年金 雇用保険

備考

勤務地

配属先

転勤

東京本社

住所

東京都港区

喫煙環境

屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)

制度・福利厚生

制度

出産・育児支援制度 資格取得支援制度 研修支援制度

その他

退職金

その他制度

・時間休制度(当月の残業時間と相殺して、1日あたり1時間もしくは2時間の早退・中抜けが可能) ・育児融通制度(時間外勤務の免除や労働時間短縮が可能。小学生3年生までの子どもがいる社員対象) ・週休3日制度(週休3日勤務が可能。諸条件あり) ・退職金制度(入社10年以上の社員対象)

制度備考

最終更新日: 

条件の近いおすすめ求人

  • エージェント求人

    AIコンサル◤アビーム◢データサイエンス×生成AI導入×構想策定|DX変革を牽引するAIプランナー

    690~2490

    アビームコンサルティング株式会社東京都中央区
    もっと見る

    仕事内容

    ◆企業概要 ・日本発、アジア最大級のグローバルコンサルティングファームです。 ・「Real Partner」として、戦略から実行までワンストップで支援。 ・連結売上高1,598億円(2025年3月期)と右肩上がりの成長を継続。 ・多様性を重視し、キャリア採用比率は直近3年で50%超と高い実績。 ・「日本独自の価値」をテクノロジーで最大化し、世界へ変革を促します。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・AI・データ利活用による社会課題解決や企業の変革をリードします。 ・マーケットイン視点でのAIプロダクト企画や、投資計画の立案。 ・最新の機械学習アルゴリズムを用いた分析・モデル構築と価値創出。 ・データマネジメントから組織設計・人材育成まで幅広くコンサルティング。 ・学会調査を含む最新技術の社会実装と、クライアントへの提言を実行。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・生成AIを活用した社内知見検索システムの構築と全社導入支援。 ・機械学習を用いた高精度な需要予測によるサプライチェーン最適化。 ・AIによる複雑なビジネスプロセスの自動化・計画最適化コンサル。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 圧倒的な高待遇: 年収最大2,500万円。賞与年2回で成果を還元。 ✅ 柔軟な働き方: フルフレックス&リモートワークで自律的な勤務が可能。 ✅ 手厚い支援: 第3子以降100万円の出産祝金や充実の資格取得支援。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 当社の独自性 ・構想だけで終わらない「実行力」に強みを持つ伴走型のスタイル。 ・AILセクターというAIに特化した専門組織で最先端知見に触れる環境。 ・日本発ファームとして、迅速な意思決定とグローバルな展開力が共存。

    求める能力・経験

    <AIソリューションプランナー>  ・AIを用いたプロダクトの企画・開発経験  ・プロダクトマネジメントの経験 <データサイエンティスト>  ・ビックデータ・企業内のデータの収集/加工/分析を通じて、経営課題の解決策を提言・実行してきた経験  ・Python、SQL、R等を用いたアナリティクス・統計解析ツールの使用経験  ・市場アナリティクス、顧客アナリティクス、調査データの分析経験  ・統計解析モデルを使ったレポートまたは論文作成経験  ・Vertex AI、SageMaker 、Azure Machine Learning での機械学習モデル構築経験

    事業内容

    -

  • エージェント求人

    ◎・データサイエンス&ML統括(データサイエンス組織の水準を、グローバル相当のものに引き上げる!)◎

    1500~2500

    株式会社ジーニー東京都新宿区
    もっと見る

    仕事内容

    【職務内容】 1.アルゴリズム開発 ■配信最適化アルゴリズムの開発 ・改善フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善/・ターゲティング精度向上アルゴリズムの設計・実装/・Video広告のRPM最適化/・RTB配信ロジックの最新化(入札最適化、ペーシング、在庫配分等) ■統計分析・モデリング ・eCPM分解分析(Fill rate × Win rate × Bid rate)/・価格弾性モデリング/・因果推論の実務応用/・Bid landscapeの可視化・分析/・競合分析(SSP別パフォーマンスの構造理解) ■A/Bテスト・効果検証 ・A/Bテスト設計・実施/・統計的有意性判断/・効果検証レポート作成 ■オークション設計 ・First/Second Priceオークションの最適化/・Bid Shadingアルゴリズムの開発/・オークションメカニズムの改善 2.経営層・事業部門との連携 ■経営層への技術説明・提案(データドリブンな意思決定支援) ■事業KPI(RPM、CPM、CTR、CVR等)への貢献 ■ステークホルダーマネジメント ■技術投資判断とROI説明 3.組織マネジメント ■データサイエンスチームの構築・育成 ■データサイエンティスト・MLエンジニアの採用・育成 ■PdM/エンジニア/ビジネスサイドとの協業推進 ■チームの技術力向上施策の立案・実行(求人ID:428837)

    求める能力・経験

    【必須】 ■ML(機械学習)実装経験 5年以上 以下のいずれかの領域での実装経験 ・入札最適化、フロアプライス最適化、ペーシングアルゴリズムの開発 ・CTR/CVR予測モデルの構築・運用 ・ターゲティング精度向上(ユーザーセグメント、特徴量設計) ・レコメンデーションシステム(EC、メディア、動画配信等) ■統計分析・モデリング力 ・統計的手法を用いたビジネス課題解決の経験 ・因果推論を用いた施策効果測定の経験 ・複雑なデータを経営層に分かりやすく説明した経験 ・価格弾性モデリング、eCPM分解分析等の実務経験 ■マネジメント経験 2年以上

    事業内容

    【マーケティング×テクノロジーで世界に挑むMarTechカンパニー】 「誰もがマーケティングで成功できる世界を創る」、「日本発の世界的なテクノロジー企業となり、日本とアジアに貢献する」という2つのパーパス(企業の存在意義)のもと、企業の収益拡大・生産性向上など様々な課題解決につながるソリューションを開発・提供するマーケティングテクノロジーカンパニーです。 ・広告プラットフォーム事業 ・マーケティングSaaS事業 ・海外事業

  • エージェント求人

    【データサイエンティスト】製造系AI-SaaS系企業/年収780万円-1800万円

    780~1800

    キャディ株式会社東京都台東区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市
    もっと見る

    仕事内容

    募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 <具体的な職務内容> CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。

    求める能力・経験

    データサイエンティスト、またはデータアナリストとしてのデータ分析経験が3年以上 Python、Rなどを用いたデータ分析、統計モデリングの実務経験 SQLを用いたデータベース操作経験 データ可視化ツール(Tableau, Power BIなど)の使用経験 ビジネスレベルの日本語能力 チームでの協働経験

    事業内容

    ■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。

  • エージェント求人

    ▼ビジネスアナリスト▼

    500~1000

    ニューエラジャパン合同会社東京都目黒区
    もっと見る

    仕事内容

    【職務内容】 ニューエラジャパン合同会社にて、BIツールを活用したデータ分析・可視化を通じて、 経営判断や事業成長を支援するポジションです。 売上・在庫・品質・顧客動向など多様なデータを横断的に分析し、 経営層や各部門が意思決定しやすい環境づくりを担います。 【具体的には】 ・Tableau等のBIツールを用いた経営ダッシュボードの設計・作成・分析  (売上、在庫、品質、トラフィック、店舗・顧客先パフォーマンス、ビジネストレンド等) ・分析結果に基づく課題抽出および、ビジネス改善施策の提案・実行支援 ・データ分析業務の効率化を目的とした分析環境の構築・運用 ・中長期的な視点での戦略策定や新規事業企画に向けた事業分析の実施(求人ID:411605)

    求める能力・経験

    【必須】 ・Tableauを用いたダッシュボード作成に関する知識・実務経験 ・BIツールを活用したデータ可視化の知識・経験 ・ExcelやETLツールを用いて、複数データソースから  分析目的に応じたデータ設計・集計・クレンジングができる方  (現状はTableau Prep Conductorを活用) 【歓迎】 ・リテール事業会社での実務経験  (特にファッション・アパレル・小売業界の経験)

    事業内容

    【世界をリードするブランドのビジネス】 同社は、1920年に米国ニューヨーク州バッファローで創業した「New Era」ブランドの日本法人として、 ヘッドウェア、アパレル、バッグ、アクセサリーなど幅広いアイテムの提供を行っています。 メジャーリーグ・ベースボール(MLB)唯一の公式選手用キャップサプライヤーとして、 世界中のスポーツファンに認知されると共に、ストリートファッションや ライフスタイルの必須アイテムとしても絶大な支持を得ています。

  • エージェント求人

    カスタマーサクセス/データアナリティクススペシャリスト(Pythonを用いたデータ分析の実務経験)

    500~800

    キャディ株式会社東京都台東区
    もっと見る

    仕事内容

    募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 <具体的な職務内容> CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。

    求める能力・経験

    Pythonを用いたデータ分析の実務経験 BIツール(Looker 等)を用いたデータ可視化・ダッシュボード構築経験 複雑なSQL(サブクエリ・JOIN・集計等)の記述経験 望ましい経験/スキル AIを用いた業務改善・分析の経験 製造業領域において蓄積されたノウハウや経験がある方 製造業特有のデータ(BOM 等)に関わる分析経験

    事業内容

    ■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。

  • エージェント求人

    ▼運用型広告コンサルタント(マネージャー)▼

    600~800

    株式会社AViC東京都港区
    もっと見る

    仕事内容

    【職務内容】 クライアントに高品質のサービスを提供するために、マネージャーとしてクオリティチェックやメンバー評価をしてチームを牽引していただきます。 【具体的には】 ・クライアントの主担当(2~3社程度) ・市場、競合調査、ターゲット、コミュニケーション設計などの戦略設計・提案 ・デジタル広告の企画、メディアプラン作成、広告運用 ・リスティング広告、SNS広告、ディスプレイ広告、動画広告、DSP広告などを用いた広告運用 ・広告効果を向上させるための分析・施策立案 ・顧客への成果レポーティング・改善施策の提案 ・メンバーの成果物のクオリティチェック ・メンバー評価 など (求人ID:261158)

    求める能力・経験

    【必須】 ・インターネット広告(運用型広告)の実務経験:3年以上 【歓迎】 ・デジタル専業広告会社、総合広告会社、広告関連企業での就業経験がおありの方 ・業界経験があり、最高レベルのWEBマーケティング技術・クオリティを追求したい方 ・2名以上のメンバーをマネジメントしたご経験

    事業内容

    1. デジタルマーケティング戦略設計 事業モデル・顧客行動・競合環境を分析し、SEO・広告・コンテンツなど各チャネルを横断したマーケティング戦略およびKPI設計を行います。 2. SEO・コンテンツマーケティング支援 検索意図に基づくキーワード戦略設計から、コンテンツ企画・制作、効果測定・改善までを実施し、中長期的に成果を生み出す集客基盤の構築を支援します。 3. 運用型広告支援 4. データ分析・グロース支援 5. マーケティングDX・内製化支援

  • エージェント求人

    生成AI・LLMエンジニア|NVIDIA・MSとの戦略的提携を背景としたAIエージェント開発

    910~1030

    日立製作所東京都品川区
    もっと見る

    仕事内容

    【職務概要】  顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。 【職務詳細】 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発 ・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発 ・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映

    求める能力・経験

    以下(1)(2)(3)のすべての条件を満たす方 (1)下記いずれかのご経験やスキルをお持ちの方  ・生成AIシステムのチューニングに関する経験(目安1年以上)  ・データサイエンティストとしての経験(目安2年以上) (2)Pythonを用いたプログラミングの経験(目安2年以上) (3)TOEIC 650点

    事業内容

    -

  • エージェント求人

    ◆AI・ITコンサル|東証グロース上場・成長率140%|最先端AI×戦略コンサルで変革を牽引

    600~1200

    • コンサルティング業務
    • Google Cloud Pl...
    • システム設計
    • アジャイル
    • Node.js
    • コーディング
    • 開発
    • React
    • GCP
    • 機械学習
    • Azure
    • AWS
    • Python
    • クラウド
    • クライアント折衝
    • TypeScript
    • SQL
    INTLOOP株式会社東京都港区
    もっと見る

    仕事内容

    【ミッション:戦略と技術の融合による価値創出】 当社は「in the loop. 人と企業の成長が循環する社会へ」をビジョンに掲げ、国内最大級のプロ人材ネットワーク(52,000名超)と自社コンサルティング機能を掛け合わせ、企業の経営課題を解決しています。本ポジションでは、単なる「開発」や「提案」に留まらず、AI(生成AI、LLM等)を武器に、クライアントのビジネスモデルそのものをアップデートする役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 「コンサルタント」か「エンジニア」かという従来の二項対立を超え、以下のフェーズをシームレスに担当します。 1.AI活用戦略の策定・要件定義 クライアント(大手企業が中心)の事業課題を構造化し、AIやモダンな技術を用いてどのようなインパクトが出せるかを論理的に定義します。 2.プロトタイピング・PoC(概念実証)〜社会実装 Python, React, TypeScript等のモダンなスタックを用い、GitHub CopilotやClaude Code等のAIコーディングツールを駆使して、圧倒的なスピードでプロダクトを開発。実証実験から本番リリース、その後のグロースまで責任を持ちます。 3.AIエージェントプラットフォームの構築 自社で推進しているAIエージェント開発基盤(LangChain、Dify等)を活用し、クライアント固有の業務に最適化されたAIソリューションの実装をリードします。 4.チームマネジメント・技術指導(シニアクラス以上) 後輩メンバーへの技術指導や、アーキテクチャ設計、セキュリティ、パフォーマンスを考慮したシステム設計の統括を行います。 【仕事の魅力・働き方】 ・「上流×最先端」の経験: 戦略コンサルタントと密に連携し、経営層に近い視点でプロジェクトを推進できます。 ・圧倒的な開発効率: AIコーディングツールの積極利用を推奨。自らAIを使いこなし、価値創出のスピードを高めることが評価される環境です。 ・独立系ファームの裁量: 特定のベンダーに縛られず、AWS/GCP/Azure等のクラウドサービスや最新のライブラリを自由に選定・活用できます。 ・キャリアの多様性: 将来的にはCTO/CIO候補や、新規事業責任者、特定領域のスペシャリストなど、140%成長の組織だからこそ豊富なポストが存在します。

    求める能力・経験

    【応募必須条件】 ※以下いずれか必須 ・ビジネス課題を構造化し、解決策を論理的に提示できる能力 ・クライアントや社内メンバーと円滑にコミュニケーションできる力 ・AIコーディングツール(GitHub Copilot、Claude Code等)を実務で活用した経験 ・フロントエンド(React/TypeScript等)・バックエンド(Python/Node.js等)・データ処理(SQL等)・クラウド(AWS/GCP/Azure)のいずれかに関する実践経験 ・不確実な状況でも自律的にタスクを進められるオーナーシップ ・Senior Consultant:実務5年以上、本番リリースの完遂経験、技術指導経験、システム設計の実践 【内定の可能性が高い人】 ・戦略/ITコンサルファーム経験者、データエンジニアリングの実務経験、機械学習/生成AIモデルの本番運用経験、アジャイル/スクラム開発経験、スタートアップ等での0→1開発経験。 【書類でお見送りになる人】 ・開発経験不足、AI/データ関連PJ経験不足、Python/React/クラウドの実務経験不足、クライアント折衝経験がない、キャリアの一貫性が弱い。 【面接でお見送りになる人】 ・課題整理・論理的説明力が不足、非技術者への言語化が苦手、自走力・オーナーシップが弱い、事業視点より技術志向に偏りすぎている。

    事業内容

    ITコンサルティング、戦略・経営コンサルティング、プロフェッショナル人材ソリューション(自社媒体「ハイパフォーマー」運営)、新規事業開発支援。

  • エージェント求人

    【AIソリューションエンジニア】事業部に入り込むFDEとしてAX推進を牽引/年収650万〜1500万

    650~1500

    • 提案
    • プロジェクト
    • Google Cloud Pl...
    • コンサルティング業務
    • AWS
    • Azure
    • ソリューション開発
    • GCP
    • 開発
    • クラウド
    • 業務改善提案
    • 業務改善策立案
    • 機械学習
    • 生成モデル
    • 課題設定
    • ヒアリング調査
    • 要件定義
    • PoC
    • プロトタイプ作成
    • Python
    株式会社マネーフォワード東京都港区
    もっと見る

    仕事内容

    ■募集背景: マネーフォワードは、日々進化するAIの活用を加􏰀させ、DXからAX(AI Transformation)の会社へと進化することで、国内No.1のバックオフィスAIカンパニーを目指しています。 その中でもAX推進本部では、AIとDataのテクノロジーを掛け合わせたソリューション開発、プロセス構築/標準化/AI-UX、ナレッジ共有基盤等の従業員向け提供/利活用を推進しており、マネーフォワード社内の生産性向上と、企業としての競争力強化を目指しています。 本ポジションでは、各事業部に最も近い距離で伴走しながらAIソリューションのプロトタイピングをリードする役割を担っていただきます。 本取り組みが軌道に乗り規模が拡大しているため、この挑戦を共に進める新たな仲間を募集します。 ■職務概要: マネーフォワード社内の各事業部に深く入り込み、AIを活用した課題解決手法の発見・提案・検証・プロトタイプ開発に取り組んでいただきます。 営業・人事・知財・コンプライアンス・経営企画など、各部門の業務プロセスやペインポイントを理解し、事業インパクトのあるAIソリューションを高􏰀に形にしていく役割です。 ビジネスニーズと技術ソリューションの「翻訳者」として、技術的にも事業観点でも実現可能なPoCを開発していただきます。 Forward Deployed Engineer(FDE)のポジションとなります。 ■ミッション: 事業部に最も近い距離でAIソリューションのプロトタイピングをリードし、要件定義からPoC開発までを一気通貫で推進することで、マネーフォワード全社のAI活用を加􏰀させる。 ■具体的な業務内容: ・事業部へのヒアリング/ワークショップを通じた業務課題の深掘り・構􏰁化 ・AIソリューションの企画・要件定義・技術選定 ・生成AI/LLM/AIエージェント等を活用したPoC・プロトタイプ開発 ・現場の運用に伴走しながらの価値検証 ・プロトタイプ完成後は別チームへの本番化・運用引き継ぎ ・引き継ぎ後は次のテーマへ移り、高􏰀な価値創􏰁サイクルを回す ■技術スタック: AI:Python、各種LLM API インフラ:AWS、GCP、Azure サーバーサイド:Python フロントエンド:React、TypeScript ■使用ツール: リポジトリ管理:GitHub CI/CD:CircleCI、GitHub Actions 開発環境:Docker、Terraform Enterprise 監視:Datadog、Sentry コミュニケーション:Slack、Zoom チケット管理:Jira、Asana

    求める能力・経験

    ・生成AIやLLM、AIエージェントを活用したソリューション開発経験 -プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP等の開発スキル ・事業部門やビジネスサイドのステークホルダーとの直接対話を通じて、課題発見からソリューション提案・実装までを一気通貫で行った経験 ・コンサルティングファームやSIerでの業務改善・システム導入プロジェクト経験、もしくはこれに準ずる経験 ・AIの開発経験、もしくはAIツールを使用した開発経験 ・AWS/GCP/Azureなどのクラウド利用経験 ・日本語:ビジネスレベル(流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル)

    事業内容

    ・個人向け:資産・家計管理ツールで資産や収支を可視化し、効率的な家計管理を支援。 ・法人・個人事業主向けクラウドソリューション:会計・請求・給与・勤怠・電子契約など、幅広い業務を効率化。 ・金融機関・FinTech事業:銀行・証券・保険会社との連携やアプリ開発支援、ブロックチェーン活用などで金融DXを推進。

  • エージェント求人

    【株式会社Medical Shift】 中途/正社員/データアナリスト

    500~700

    • マーケティング
    • KPI設定
    • Google Looker S...
    • ROAS/Return on ...
    • CPA/cost per ac...
    • STUDIO
    • TikTok
    • 提案
    • 計測設計
    • 効果検証
    • 開発
    • データ分析
    • テスト
    • 担当者
    • Redash
    • 検証
    • 分析
    • Looker
    • COMPANY
    • 検証設計
    • コンサルティング業務
    • テスト設計
    • SQL
    株式会社Medical Shift東京都文京区
    もっと見る

    仕事内容

    ■業務内容 自らチャネルを運用するのではなく、全チャネルの数値を横断的に見て改善の仮説と打ち手を提案することがメインの仕事です。 ▽ チャネル横断分析・改善施策の立案(主担当) - Meta・TikTok・Google・Yahoo等、全チャネルの数値を横断的に分析 - CPA・CVR・CTR・ROAS等のKPIを横断的に比較し、ボトルネックを特定・改善仮説を立案 - 「なぜ数字が動いたか」の因果分析と次の打ち手を各運用者に提案 ▽ LPO/CRO分析・効果検証 - 広告からLPへの流入データ分析・ファネルのボトルネック特定 - A/Bテストの設計・効果検証・改善提案 - 記事LP・アンケートLPのCTVR分析と改善仮説の提案 ▽ 各運用者へのPDCA支援 - 各担当者の週次振り返りに対して分析面からインサイトを提供 - データに基づいた打ち手を提案し、チーム全体の改善サイクルを加速する ▽ 計測・可視化基盤の整備(サブ) - Redash・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築・運用 - GTM・GA4・CAPI等の計測設計の要件整理・社内エンジニアへの橋渡し ■入社後のキャリアイメージ 以下イメージですが、前提としてデータ分析の専門家として深めていく道はもちろん、マーケ全体を見るポジションや事業開発へのキャリアチェンジも可能です。 ~3カ月:各媒体の数値構造・チームの課題を把握。横断分析を開始し、改善仮説を各メンバーに提案し始める ~1年:分析提案がチームの意思決定に組み込まれる状態に。LPO・CROの効果検証サイクルを自立して回せるようになる ~3年:チーム全体のグロース設計を担うポジションへ。KPI設計・新規施策の検証設計まで主導する ■このポジションの魅力 ① 自分の分析が、翌週の数字に直結する 提案した打ち手がそのまま実行され、結果が数字で返ってきます。「分析して終わり」ではなく、事業成長に直結する仕事です。 ② 年間10億円規模のデータを、横断的に扱える環境 Meta・TikTok・Google・Yahoo・LINEなど複数媒体のデータを横断的に分析できる環境は、代理店や単一媒体特化の事業会社では得られません。規模と多様性があるからこそ、分析の難易度も学びの質も上がります。 ③ 突き抜けたメンバーと直接仕事ができる Bain & Company出身でマーケで経験を積んだ代表取締役堀と、直接議論できる環境。マーケチームの責任者は歯科医師として約8年従事した後、当社のマーケ部門をゼロから立ち上げ、月間2億円超のWebマーケを統括。AIを駆使して実装まで自ら完結するプレイヤーです。また、大手企業のマーケ部長を経験したメンバーなど、各領域のエキスパートと日常的に仕事ができます。

    求める能力・経験

    必須スキル ・データ分析の実務経験:事業会社またはコンサルファーム等でのデータアナリスト/データサイエンティスト経験。 ・分析ツールスキル: 統計ツール(SQL・GA4・Redash/Looker等)やBIダッシュボード(Redash・Looker Studio等)の構築・使用経験 歓迎スキル ・LPO/CRO経験・A/Bテスト設計経験 ・統計分析の知識 ・計測基盤(GTM・CAPI等)への理解 求める人物像 ・データに基づいて仮説を立て、「だからこうする」まで言語化できる ・数字が動いた理由を自分から掘りにいける ・チームと連携しながら改善を推進できる ・曖昧な課題を自分で構造化して進められる

    事業内容

    -