【シニア】データエンジニア(「RENOSY」]マーケットプレイス事業)
800~1200万
株式会社GA technologies
東京都港区
800~1200万
株式会社GA technologies
東京都港区
データベースエンジニア
データ責任者/CDO/Chief Data Officer
データエンジニア
【職務内容】 RENOSYマーケットプレイス事業を中心に、国内外のグループ会社含めたデータマネジメント業務を行います。 ・データ基盤の開発 ・事業フェーズに応じた適切なSLO設定と監視・運用 ・データ分析/マネジメントツールの導入によるデータ利用・管理の効率化 ・データガバナンスを維持するための活動(PII管理、セキュリティ、...) ツール選定や技術的なチャレンジについては裁量が与えられ、非連続に成長していく事業を支えるデータマネジメント活動を積極的に応援します。 【分析環境】 インフラ:AWS(MySQL、Postgres) 分析基盤:TreasureData 分析ツール:Tableau、Google Spreadsheet、SQL-client その他:Slack、Confluence、G Suite、KARTE 【やりがい】 ◎ 事業が急拡大している中でデータマネジメントの重要性が増しており、ご自身の活動が事業の成長に直結していく環境で働いていただけます ◎ データを利活用するメンバーがBI/AI領域にたくさんいるため、多様な出口のあるデータ基盤運用を経験できます ◎ サービス領域が海外やM&Aにも及ぶため、国内不動産に限らないデータの取扱について経験できます ◎ CDO直下の組織のため、裁量も大きく、スピーディーな意思決定のもと、様々な技術的なチャレンジもできます(求人ID:111945)
【必須】 ・データマネジメント活動の推進 ・データ基盤の構築・運用経験(2年以上)、またはこれに準ずるシステム開発・運用の経験 ・CI/CDの実装経験 【歓迎】 ・Terraform等のIaCツールを用いたリソースの構築・管理 ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発経験 ・データ活用を目的としたツール群の技術選定から運用までの一連の経験 ・データガバナンス(セキュリティ・プライバシー)への理解
正社員
有 試用期間月数: 3ヶ月
800万円〜1,200万円
休憩60分
10:00〜19:00
有
有
有
内訳:土曜 日曜
慶弔休暇、年末年始、夏期休暇、有給休暇
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
東京都港区
その他
リモートワーク可 出産・育児支援制度
【東証グロース上場、不動産×Techのメガベンチャー】 同社は、ユーザーのこだわりにマッチする不動産物件とリノベーションの組み合わせプランを人工知能が提案するアプリ「Renosy」を開発。 既存のレガシー産業にテクノロジー×イノベーションで戦略的に仕掛け、創業わずか10年で売上約1000億円という急成長を達成。 これまで不動産売買において生じていたロスや課題をテクノロジーで解決する事業を武器に、FinTechの次の潮流として注目を集める事業領域で成長を遂げております。
グロース市場
最終更新日:
600~1300万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓クライアント受領データのクレンジングおよび前処理(分析可能な形式への整形) ✓ETLツール(Alteryx等)やPythonを用いたデータベース・ファイル出力 ✓Webスクレイピング等によるインターネット・データベースからの外部情報収集 ✓BIツール(Tableau、PowerBI等)を用いたデータの可視化・ダッシュボード作成 ✓分析結果のチャート・グラフ化およびPowerPointによる資料作成補助 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓M&Aにおける対象会社の事業データ分析およびデューデリジェンス支援 ✓データセットに基づいた将来予測モデル構築のためのデータ基盤整備 ✓マーケティング資料や提案書における高度なビジュアライゼーション作成
必須条件(MUST) ✓ETLツール(Alteryx等)やPython等でのデータクレンジング実務経験(2年以上) ✓BIツール(Tableau、PowerBI等)でのダッシュボード作成・可視化の実務経験 歓迎条件(WANT) ✓基礎的な統計学や機械学習に関する理解・経験 ✓ビジネスレベルの英語力およびMS Office(Excel/PPT)の高度な操作スキル
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780~1350万
お持ちのご経験やスキルに応じて、相談の上で下記業務の一部/全てをお任せいたします。 ■ AI活用推進 全社共通AI基盤の設計・構築・運用 AI基盤を活用した各事業エリアの業務効率化支援・実装 ※テーマは事業側へのヒアリングを通じて一緒に設計 生成AIを用いた業務自動化・高度化の仕組みづくり ■ データ基盤 データ基盤の設計・構築・運用 事業上必要なデータ抽出・加工・提供の仕組みづくり AIを活用したデータ提供・分析基盤の構築 技術だけで完結するのではなく、事業・業務理解を深めながら「使われる仕組み」を作ることを重視しています。 【ポジションの魅力・やりがい】 ◎ AI/データを「事業価値」に変える経験ができる PoCで終わらず、実際の業務・事業に組み込まれるAI/データ基盤を構築します。 成果が組織全体の生産性や意思決定に直結する実感を得られます。 ◎ 部署横断での影響力が大きい 特定プロダクトに閉じず、複数事業・複数チームにまたがって価値提供できるポジションです。 ◎ 技術選定・設計に裁量を持てる 「何を作るか」だけでなく、「なぜ作るか」「どう設計すべきか」から関われます。 【生成AI活用について】 <開発・業務支援での活用> Cursor 等のAIコードエディタや Claude Code などを活用し、設計・実装・検証・改善まで、日常的に生成AIを取り入れています。 ツールは固定せず、技術進化のスピードを前提に柔軟に選定しています。 <全社的なAI活用> エンジニアに限らず、PdM・Bizメンバーも含めて、企画検討、仮説整理、業務設計、プロトタイピングに生成AIを活用。「役割を超えてAIを積極活用する」文化があります。
Cursor 等のAIコードエディタ、Claude Code 等を活用した開発経験(個人利用も可) LLM/生成AIなど最新AI技術への強い関心と継続的な学習意欲 データエンジニア/データマネージャーとしてのデータ基盤の構築・運用、データ利活用推進の経験
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810~1300万
仕事内容 【ミッション】: 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」をミッションとし、データ&マーケティングプラットフォーム組織のマーケティング関連チームのエンジニアとして活躍いただきます。 【具体的な業務内容】: 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを展開しており、各サービスがエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化を実現しています。マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動における新たな価値創造に貢献していただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 【キャリアパス】: SMS全体のキャリアの考え方として、個人の考えや適性に応じて共にキャリアを形成していくべきだと考えています。ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能です。 キャリア例: ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア
応募要件 必須条件(以下いずれにも該当する方、目安2-3年以上): ・MAツール(Braze, Salesforce Marketing Cloud, b→dash等)の運用経験 ・マーケティング業務にかかわるシステム設計・データ設計の経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・SQLを用いたデータの抽出・加工経験 ・Google Cloud, AWS, Azureなどのパブリッククラウドを用いたシステム開発経験 ・生成AIを活用した業務改善経験、または開発経験 歓迎条件: ・ETL/ELTの開発 ・データ分析基盤の構築経験 ・事業会社でのマーケティング業務の経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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730~1300万
仕事内容 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 【具体的な業務内容】 ■データ基盤アーキテクト業務 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 ■チーム開発の定常業務 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 【キャリアパス】 ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア など、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していきます。
応募条件 以下いずれにも該当する方(目安2年以上) ・分析を目的としたデータマートの作成経験 ・特定のプログラミング言語を用いた開発経験 ・ETL/ELTの開発経験 ・BIツール(Tableau, Looker, Power BI等)を用いたダッシュボード作成経験 ・BigQuery, Snowflake, Databricksなどを用いたデータ基盤構築経験 歓迎条件 ・Webマーケティング(SEO,広告,CRM)の業務に関わった経験・志向 ・Webサービスの開発経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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800~1500万
PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、PFNにしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。 金融プロジェクトでは、機械学習および金融市場に関する知見を活かした金融時系列予測モデル開発や、深層学習および金融工学の知見を活かしたDeep Hedgingの技術を中心とした金融派生商品のリスク評価手法の開発を行っています。 (例) 効率的な Deep Hedging のためのニューラルネットワーク構造 金融プロジェクト機械学習エンジニアは、PFN内の機械学習の知見と競争力のある学習基盤を活用し、顧客企業と共同で金融業界の課題解決に取り組み、価値を創造する仕事です。新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。 以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。 ▼業務例 ・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング ・対象となる実際の金融商品に関するデータおよびその運用業務等の観察および分析 ・機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義 ・実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 ・機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める(可視化等の)技術手法の開発・実装・検証 ・顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス ・(金融分野以外での)データ分析・機械学習モデルの開発
・金融業・クオンツの産業分野または学術領域に関する専門的知識・経験または実績 ・コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験 ⚪︎コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること ⚪︎特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績 ・実データに基づく問題解決の経験(業界・分野不問) ⚪︎特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力 ・ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等) ⚪︎コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る ⚪︎特に Python または C++ によるプログラミング能力 ・数学、自然科学(物理、化学など)に関する、大学卒業程度の知識(もしくは学習により習得可能なこと) ・チームでの課題解決の経験 ・ビジネスレベルの日本語能力(日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当)
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386~503万
入社後2か月間、JSTQBの資格取得を目的とした研修に参加いただき、Foundation Level(品質保証の第一歩となる資格です)取得を目指していただきます。 取得後は弊社顧客先企業にて、Web系・業務系・オープン系のプログラム開発業務の中でもテスト・品質保証を中心とした業務で活躍いただきます。 将来的にはQA(品質保証)エンジニアとしてプロを目指すことも、開発エンジニアとしてプログラマー・設計者を経てSEエンジニアを目指すことも可能です。
【必須】・社会人経験1年以上 ・PC(O365)の作業について経験があること 【魅力】未経験からITの土台を支えるエンジニアを育成しています。入社後は約1か月の研修で、PCの基本操作からネットワーク・サーバの基礎、から段階的に学習。配属後も専任のエンジニアリーダーとキャリアアドバイザーが伴走し、技術だけでなく「現場での立ち振る舞い」まで丁寧にサポートします。これまでの入社者の約7割が未経験スタート。今では大手企業のネットワーク運用やクラウド構築など、最前線で活躍しています。
■機械/電気/電子/組込制御/ソフトウェア/化学分野へのエンジニアリングサービス事業 ※次世代自動車・デジタル家電・ロボティクス・医療機器研究開発・生産・技術開発 ※ハードウェア・ソフトウェア・販売、設計・構築、保守・その他技術サービスなど
700~1000万
【職務内容】 データマネジメントにおける課題発見・改善提案/データ活用の探索・ステークホルダーヒアリング ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善 データ分析基盤環境のAWSインフラの運用保守 データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用 データマネジメントの成熟度に応じた技術検証(メタデータ、データ品質など) 【ポジションの魅力】 基盤整備が完了し、「データの価値向上」という次のステージに入るタイミングであり、 ・ビジネス価値を生み出すフェーズに携われる/ビジネスサイドと直接対話しながら、データの価値を創出できる ・データ価値向上にむけたチャレンジができる(× AI利用、データカタログ/メタデータ管理、データ品質等)(求人ID:340226)
【必須】 ・ディメンショナルモデリング(Dimensional Modeling)の実務経験 ・AWS環境の既存インフラを理解し、改善提案・実装・運用ができる(VPC、Aurora、S3、Lambda、SQS等) ・Snowflake、SnowSQLを用いたデータ変換の実務経験 ・ビジネスサイドやチームメンバーと協働し、課題を発見・議論・解決した経験 ・Pythonのコードを読んで修正できるスキル ・Git等のバージョン管理システムの使用経験 【歓迎】 ・データモデリング設計/データ基盤のリード経験 ・課題発見、主体的な課題解決提案、決裁、実行の経験 ・dbt (data build tool) の使用経験
HR Tech業界でトップシェア。クラウド型タレントマネジメントシステム「カオナビ」を提供しております。 『カオナビ』は、企業の経営者や管理職が感じる「社員の顔と名前が一致しない。」という悩みを解決すべく誕生した、クラウドで人材管理ができるシェアNo.1のHRテクノロジーサービスです。
896~1946万
Sansan株式会社のデータ戦略部門に所属し、プロダクトの根幹となるビジネスデータ基盤の構築・進化をリードするデータサイエンティストのポジションです。 Sansanは「名刺管理」を起点に、企業情報と接点データを掛け合わせた独自のビジネスデータベースを形成し、これをプロダクトとして提供することで、国内の法人向けクラウド名刺管理サービス市場で高いシェアを獲得しています。また、AIを活用した経理DXサービス「Bill One」など、関連サービスのマーケットシェアも拡大しており、データ戦略は同社の成長軸の中核となっています。 本ポジションは、データ分析・アルゴリズム開発・API化・実装・運用改善まで一貫して担当し、数理モデルや機械学習を用いた課題解決まで担当する役割です。具体的には、企業名の変化や統合など現実世界の複雑さを捉えるための分析・モデル構築、システム上への実装、自動化・品質監視の継続的改善(MLOps)などに技術的裁量を持って取り組みます。 また、ステークホルダーと密に連携してプロジェクトを進行し、短期・中期の目標達成を図るなど、技術とビジネスをつなぐ役割も期待されています。エンジニアだけでなく、データ戦略の意思決定に関わる影響力の大きいポジションです。 勤務地は、東京都渋谷区の本社ほか、大阪、名古屋、福岡など複数拠点から選択可能。フレックスタイム制で柔軟な働き方ができ、全国からのリモート候補者も含め幅広く募集します。 ■この仕事、ポジションの魅力 ◎ データ戦略の中核を担うミッション 同社は、名刺管理を超えたビジネスデータベース構築を掲げ、プロダクト全体の価値向上を目指しています。データ戦略部門はその中核であり、複雑なデータ課題を解決し価値に変えるプロセスを一貫して担える点が最大の魅力です。 ◎ ビジネスインパクトの大きさ 構築する基盤・アルゴリズムは、Sansan本体のみならず「Bill One」「Contract One」など複数サービスの価値向上に寄与し、ユーザー体験や企業のDXの推進に直接影響します。高い市場シェアとユーザー基盤を背景に、自分の成果が大きく反映される環境です。 ◎ 幅広い技術領域に携われる データモデリング、機械学習、API設計、本番運用改善まで、分析から実装・運用までの全フェーズに関わることができます。また、複数クラウド(AWS/GCP)や大規模データ基盤の設計・運用に関わる機会も多く、データエンジニアリング・機械学習エンジニアとしての市場価値を高められる環境です。 ◎ 裁量ある組織と柔軟な働き方 データ戦略部は約30名規模の専門組織で、裁量を持った技術的意思決定が可能です。フレックスタイム制や複数拠点勤務の選択肢があり、ワークライフバランスを維持しつつ高度な技術課題に取り組めます。
【必須】※下記のうちいずれか 機械学習・統計学等の知識と実務でのデータ分析経験 Webアプリケーション設計・開発・運用経験 SQL等を用いた大規模データ処理・分析経験 【歓迎】 DDD/クリーンアーキテクチャ等ソフトウェア設計の理解 Web APIの設計・開発経験(例:FastAPI、Rails等) MLOps(CI/CD、デプロイメント、監視)知識・実務経験 Docker/Kubernetes等コンテナ技術の利用経験 名寄せアルゴリズムの設計・実装経験 チームリーダーまたはPM経験
働き方を変えるAXサービスの企画・開発・販売
500~700万
【職務内容】 同社は、家族の幸せを生み出す社会インフラを創り出すことを目指し、 保育サービスの向上に努めています。 本募集では、園・施設向けプロダクトにおけるデータ基盤の開発・運用をご担当いただきます。 具体的には、構造化データのETL処理、Webアプリのログ収集、 データレイク/ウェアハウスの構築、データパイプラインの設計開発などを担当します。 既存のデータ基盤の運用とBIツール向けデータマート設計および整備が中心となります。 関連部門と連携し、データ分析環境の整備・活用を推進していただきます。 【具体的には】 ・ プロダクトおよび社内利用SaaSからの構造化データのETL処理のための設計開発業務 ・ Webアプリのユーザークリックイベントログ収集のための設計開発業務 ・ AWSおよびGoogle Cloudを用いた データレイク / データウェアハウスの構築及び運用業務 ・ データパイプラインの設計開発および運用業務 ・ データ分析基盤の利用状況確認や各種ログ監視環境の構築 ・ ビジネスニーズに応じたデータマートの設計・構築・運用 ・ 経営と現場における意思決定を推進するためのデータ分析環境の整備・活用推進 ・ 既存のデータ基盤の運用とBIツール向けデータマート設計および整備 ・ データを活用したプロダクトやサービスに関わるデータ分析 (タスクの進捗次第) ・ 関連部門との対話を通じた、次のアクションに繋がるデータの検討と実践 ・ ユニファの開発チームの一員としての業務遂行(求人ID:353160)
【必須】 ・ リモートワーク下でのチーム開発経験 ・ SQLを用いたデータマートやデータウェアハウスの構築・運用経験 ・ プロダクションDBやSaaSツールから分析用データ基盤へのETLの実装経験 ・ AWSおよびGoogle Cloud上での開発経験 ・ データ部門に閉じずに他部署の要求・要件をヒアリングし、整理してきた経験 【歓迎】 ・ dbt (data build tool) の利用経験 ・ BigQueryの利用経験 ・ RedashやLooker StudioなどのBIツールの利用経験 ・ Reverse ETLの設計・構築・運用経験 ・ サーバーレスアプリケーションの設計・構築・運用経験 ・ AWS Step Functionsなどのワークフローエンジン利用経験・ データ分析を軸にした施策検討経験
【家族の幸せを生み出すあたらしい社会インフラを世界中で創り出す】 最新のテクノロジーを活用し、子ども・保育士・保護者に三方良しのDX・ワンストップソリューションを提供しております。 ※累計資金調達額は93億円 MIXIが提供するこどもの写真・動画共有アプリ「みてね」とのサービス連携を開始 保育施設支援のためのAll-in-Oneパッケージの提供を可能としています。
1300~2000万
【募集背景】 生成AIの登場は、プロダクト開発に留まらず、産業構造、ビジネスモデル そして人々の働き方そのものに根本的なパラダイムシフトをもたらしました。 この未曾有の時代において、私たちは変化に「対応」するのではなく 変化そのものを「創造」するリーダーシップが不可欠であると考えます。 世界中のあらゆる企業がAIを戦略の核心に据え、生き残りをかけた 競争を繰り広げる中で、現状維持は後退を意味します。 私たちのミッションは、既存事業の連続的な成長をAIによって加速・高度化させつつ 生成AIを起点とした未来の収益柱となる新規事業を速やかに立ち上げることです。 これは単なる効率化を超え、当社の企業価値と市場ポジションを 再定義する、最も重要なキードライバーとなります。 私たちは「生成AIの登場」を、単なる技術導入ではなく、企業文化、経営戦略 そして私たちが社会に提供する価値の再定義と捉えています。 この重要な変革期において、全社的なAI戦略を策定し、企業変革を牽引いただける リーダーの参画を強く望みます。 【具体的な業務内容】 経営直下で、全社のデータ・AI戦略を策定し、組織運営と先端技術活用を統括。 事業構造の変革とデータ駆動型経営をリードいただきます。 1.全社データ戦略の設計と推進 ・経営・事業戦略に基づき、データ/AIの中長期戦略、ロードマップ、予算の立案 ・各事業(Findy、Findy Freelance、Findy Team+など)のデータ活用方針を統合し 全社的なデータ駆動型経営を推進 ・データガバナンス、プライバシー、品質管理の仕組みを構築・運用 ・経営/事業レベルの意思決定を支援するため、KPIフレームや指標体系の再設計をリード 2.データ組織のマネジメント・再編 ・データサイエンス、データエンジニアリング、GenAIイネーブルメント各チームを 束ねる統括責任者として組織運営をリード ・各領域のマネージャー層をリードし、組織横断でリソース配分・優先順位付けを実行 ・データ系人材の採用・育成・評価制度設計 3.AI・生成AIの戦略的活用 ・機械学習、LLM/RAG、MLOpsなど先端技術を事業課題と結びつけ ROI(投資対効果)の見える形で推進 ・社内AIプラットフォーム構築・全社導入の統括(例:社内向けAIポータルや共通基盤) ・各事業におけるAIプロダクトの方向性策定・優先順位付けと、新規AIサービスの企画・事業化を推進 ・エンタープライズ顧客への提案 ・既存業務のAIエージェント化の全体推進 4.経営/事業とのリレーション ・経営陣とともにデータに基づく経営意思決定を設計・支援 ・各事業責任者、CTO、VPoEとの連携による横断イニシアチブの推進 ・社外パートナー(学術機関、AIベンダーなど)との連携構築 【ポジションの魅力】 1.経営層と直結した意思決定 経営直下で事業全体の方向性にデータ・AIの力でダイレクトに影響を与えられる 2.戦略と実務のバランス 戦略策定やチームマネジメントだけでなく、新規事業立ち上げの最前線に立ち 技術的・事業的な成功体験を創出できる 3.全社的な事業変革の推進 単なるモデル開発に留まらず、AGI時代を見据えた事業構造の 「改造」そのものをリードする経験が得られる 4.強力なアセットと圧倒的な開発スピード エンジニア会員基盤および開発組織の貴重な独自のアセットと、国内トップレベルの 開発スピードを誇るAI駆動のエンジニア組織がパートナーとなり 圧倒的なスピードでプロダクトとして実現(企画~α版リリースまで2か月の実績あり)
【必須スキル】 ●AIやデータを活用した事業戦略の策定および実行に関する実務経験 ・ベンチャー企業で1年以上、または上場企業で3年以上の実績 ・単なる関与ではなく、自ら意思を持って推進した経験があること ●5名以上の組織を率いたマネジメント経験 ・マネージャのマネージャとしてチームを運営した経験を含む ・AIプロジェクト特有の、少人数リード体制での遂行への理解があること ●プロダクト/開発チームを動かし、PJTを成功まで導いた経験 【歓迎スキル】 ●データ/AI組織の0→1立ち上げ、または大規模な再編を主導した経験 ・組織設計、役割定義、プロセス構築まで一気通貫で実行した経験 ●B2B SaaSプロダクトでの事業推進またはプロダクト開発の経験 ・特にHR Techまたはデータ活用基盤系サービスでの経験があると望ましい ●ハンズオンでの技術的バックグラウンド ・Python/SQLなどを用いた分析・プロトタイピングの経験 ・データ基盤やAIモデルの仕組みに理解があり、技術チームと深く議論できることが望ましい ●採用および評価運用の経験 ・評価基準の作成・運用、キャリブレーション会議への参加経験を含む ●マルチステークホルダーと協働しながら、合意形成と進行管理を行った実績 ・ステークホルダーとのコミュニケーション能力 ・技術・非技術の双方を巻き込みながらPJTを前に進められること
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