関東 カジュアル面談可のITエンジニア求人・転職情報

・生成AIを活用したシステム開発・改修 ・既存システムの運用・保守、機能追加、改善対応 ・AIコーディング支援ツールを活用した開発業務 ・Webシステム、業務システム、クラウド環境での開発・運用 ・開発プロセスの効率化、品質向上に向けた改善提案 ・必要に応じた技術調査、検証、ドキュメント作成 ※AIモデル開発や機械学習エンジニアとしての専門業務を前提としたポジションではありません。システム開発経験を活かしながら、生成AIを活用した開発スタイルへ広げていく想定です。 ※AIツールの活用については、案件ごとのセキュリティルールや顧客要件を踏まえながら、開発効率と品質向上につながる形で積極的に取り入れていきます。 入社後の役割・キャリアパス 入社後は、まずこれまでの開発経験を活かせるシステム開発・改修・運用保守案件から参画いただきます。 その後、生成AIツールの活用、開発プロセスの改善、AIを組み込んだシステム開発など、経験や志向に応じて担当領域を広げていただきます。 将来的には、以下のようなキャリアを目指せます。 ・AI駆動開発を実践する開発エンジニア ・生成AIを活用した開発効率化の推進担当 ・Web/業務システム開発のリードエンジニア ・クラウド・AI・データ領域の技術リード ・開発チームを牽引するテックリード/開発リード 技術を軸に、AI時代の開発手法を実務で身につけながらキャリアを伸ばせる環境です。

Deployment Strategist の役割 「Deployment Strategist」は、顧客の経営アジェンダを起点に、AI と自社プロダクトを組み合わせて業務を設計し直し、現場で経営判断が変わるところまでを一気通貫で実装する責任者です。マッキンゼー最速AP、アクセンチュア最速SMと共に、日本を代表するエンタープライズ企業の変革をお任せします。 日々の業務では、最先端のデータ解析AIを活用して顧客の一次情報を自由自在に解析し、様々な業界・業種の経営課題を解くための新たなユースケースの開拓を担っていただきます。戦略提言に留まらず、見つけ出した経営示唆をプロダクトに埋め込むことで、顧客の意思決定を変革し続けます。 Claude Code をはじめとする AIを使い倒し、戦略とプロダクトの両方を握って前に進める ― 経営視点 × 現場視点 × AI 実装力の三点を併せ持つ、市場で最も希少な人材を生むキャリアです。

【業務内容】 プロダクトのグロース戦略に基づき、プロダクトマネージャー(PdM)と協働しながら、「介護市場でどんなプロダクトやサービスが求められているのか、それをどう訴求し届けていくか」を、マーケティング、セールス、カスタマーサクセス等のチームと連携し、ビジネスサイドからプロダクトを磨き上げ、事業成長を最大化させます。 【具体的な業務内容】 ・自社サービスの市場分析、競合調査、ユーザーニーズの把握 ・プロダクトの価値提案や差別化戦略の策定 ・マーケティング施策の企画立案、実行、効果測定 ・セールスチームやカスタマーサクセスと連携し営業体制の構築支援 ・ユーザーの声を製品開発チームへフィードバック 【ミッション】 マーケティング・セールス・カスタマーサクセスなどプロダクトの販売面にかかわる幅広い分野に責任を持ち、ビジネスサイドの戦略立案・実行・意思決定を担い、事業成長を最大化させることがミッションです。

既存プロダクトまたは新規プロダクトを担当していただきます。 SmartHRにおけるプロダクトマネージャーの役割は、「何を作るか」「なぜ作るか」の2点に責任を持ち、開発チームと協働しながらユーザーにプロダクトを届けることです。 具体的には以下のような業務を担当していただきます。 ・プロダクトビジョンや目標、ロードマップの策定 ・開発アイテムの起案・優先順位付け ・ユーザーインタビュー ・要件定義 ・メトリクス設計・データ分析 なお、以下のような業務はプロダクトマネージャーの役割に含まれません。 ・事業計画の策定や予算の管理 ・開発メンバーの人的マネジメント ・キャンペーン設計や広告出稿などのマーケティング業務 ・サービスサイトやLPなどのウェブディレクション業務 ・ヘルプページやユーザー向け学習コンテンツの作成 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

・事業KPIを上げるための機能追加・改善の開発 　　∟ 事業戦略上、課題となっている業務領域を中心に対応します 　　∟ 決済・会計業務、カスタマーサクセス業務(toB/toC両面)、開発のトイル業務など ・各事業部における課題のディスカバリー 　　∟ 要望の受け付けやヒアリングだけではなく、実際の業務にdeep diveして一次情報を取りにいきます ・事業のトップラインを上げるために必要な業務効率化のためのツール・プラットフォーム設計と開発 【一緒にやりたいこと】 ・マルチプロダクト化を見据え、サクセスエンジニアチーム体制の構築・仕組み化・強化 ・サクセスエンジニアチームがより発展、事業貢献するための施策の立案 ・各事業部への課題感のヒアリング・発掘の強化 ・よりスピード感を持った各事業部の課題感の解消と事業を成長させるための体制強化 ・事業のトップライン向上に直結する業務改革を推進するための、業務プラットフォーム・ワークフローの設計と構築 ・個別最適の業務改善から一歩進んだ、事業成長を支える業務プラットフォームの設計・構築 【技術環境】 ・使用言語:TypeScript, Python ・フレームワーク: 　∟ フロントエンド: React, Next.js 　∟ デスクトップアプリ: Electron 　∟ バックエンド: Express, Hono 　∟ テスティングフレームワーク: vitest 　∟ GASツール:Google App Script(Rollup + clasp) ・エディタ:VS Code, Cursor ・AI支援:GitHub Copilot, Claude Code ・インフラ:AWS ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:Redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・チャット:Slack ・ナレッジツール:Confluence ※開発組織全体では、以下も使用しています※ ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・品質保証:Autify ・ミドルウェア:Redis, Nginx ※業務内容 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

●プロダクト概要 「Loglass 経営管理」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。 「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト/サービスを提供するまでに至りました。 また、プロダクトビジョンである「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。 ●IT基盤の企画・構築・運用 ・Google Workspaceをはじめとする各種SaaSの管理・運用基盤の最適化 ・ゼロトラストの考えに基づいた、将来的なセキュリティアーキテクチャの企画・導入 ●業務プロセスの改善・自動化の推進 ・スクリプトやiPaaSを活用した業務自動化の企画・実装 ●ヘルプデスク・IT資産管理の高度化 ・PCキッティング、トラブルシューティング、アカウント発行などのヘルプデスク業務 ・IT資産の管理台帳整備と運用プロセスの構築 ●情報セキュリティ・IT統制の推進 ・ISMS認証取得や内部統制を見据えた、セキュリティポリシーの策定・運用 ・IT監査への対応や、証跡管理プロセスの整備 入社後はアカウント管理やヘルプデスクなどの定常業務の運用に従事いただきます。 その後ご経験やご希望に応じて周辺業務に展開していき、不定期に発生する各種プロジェクトをリードしていただくことを期待しています。 中長期的には、業務改善やセキュリティなどそれぞれの領域により特化したポジションにシフトしていくことができる環境です。 コラボレーション:Google Workspace コミュニケーション:Slack ドキュメント/タスク管理:Notion セキュリティ:Kandji, SentinelOne, 1Password iDaaS:Okta iPaaS:Make, Zapier PC:macOS, Windows その他:Zoom(ZoomPhone), Figma, SmartHR, バクラク など

〇 このポジションの役割 フロントエンドエンジニアとして、電力取引プラットフォームのUI/UX設計から実装・運用まで一貫して担っていただきます。 ユーザーが直接触れるインターフェースを開発し、プロダクトの価値を最大化していただくポジションです。 〇 具体的な業務内容 ・電力取引プラットフォームのフロントエンド開発 電力取引(約定):需要家と発電家をマッチングさせる市場のUI開発 需要・発電予測:予測精度を表示するダッシュボードやデータ入出力機能の開発 顧客管理:契約管理や電力量・請求画面等の開発 ・要件定義・モデリング・設計 ・実装・コードレビュー ・障害対応 ・必要に応じてスクラッチでの新規システム開発 〇 使用技術(2026年2月時点) ・JavaScript(TypeScript, ReactJS) ・Python(FastAPI) ・PostgreSQL ・AWS ・GitHub ・Slack ・Notion

期待する役割 ロボアドバイザー『ウェルスナビ』に関わる新機能開発・機能改善を推進していただきます。「長期・積立・分散」の資産運用を一人でも多くの方に実施いただけるよう、新規のお客様獲得に向けた機能開発や、既存のお客様の資産運用の成功をサポートするための機能改善などを行っています。 バックエンド開発において、要件定義から設計、開発、運用の一連のフェーズに携わっていただきます。内製化された環境のため、技術選定からリリース後の改善まで一貫して関わり、プロダクトをより良くするための様々な意見だし・実装を期待します。 ※プロダクト概要は末尾の「事業概要」の欄をご参照ください。 配属チーム ご希望や適性に応じて、以下3チームのいずれかをお任せします。 【取引管理チーム】 ・トレーディング、顧客残高管理、入出金に関するシステム開発 　└サービスの“心臓部”であるミッションクリティカルなシステムを内製開発しており、24時間365日の安定稼働を支える 　└推奨銘柄変更対応(ポートフォリオに組み入れる銘柄の入れ替えプロジェクト) 　└証券取引システムのAPIバージョンアッププロジェクト ・参考note:[【バックエンドエンジニアのしごと①】サービスの”心臓部”を支える、取引管理という挑戦](https://note.com/wealthnavi_hr/n/nb70786844942?magazine_key=m6a847018a1e2) 【金融システム開発チーム】 ・ウェルスナビの「口座開設部分」の機能追加や改善、データ連携など ・社内業務システム(※)のバックエンド開発 　└お客様へ手厚くスピーディーなサポート体制を構築するためのバックオフィス業務の自動化・効率化を目的とした社内システムの内製開発 　└マイナンバー関連の個人情報授受、API開発 　　NISA申し込みのデジタル化(ペーパーレス化)における審査機能開発 　　※社内のオペレーター、カスタマーサポートが使用する社内業務システム ・参考note:[【バックエンドエンジニアのしごと②】サービスの価値を裏側からつくる、金融システムの内製開発](https://note.com/wealthnavi_hr/n/n554fd1d66e1d?magazine_key=m6a847018a1e2) 【サービス機能開発チーム】 ・全自動資産運用サービス「ウェルスナビ」のバックエンド開発 　└口座開設後の機能実装や改善 　└モバイルアプリにおけるAPI連携の最適化 　└開発者体験向上のための開発フロー及びシステムデリバリーの改善 技術スタック ・言語:Java, Kotlin ・フレームワーク:Spring Boot ・インフラ:AWS, Datadog ・DB:MySQL (Aurora) ・IDE: IntelliJ

「経営基盤となる事業への貢献」をミッションとし、高品質なシステム提供を目指し顧客満足度の向上と業績拡大に寄与し、チームと共に革新的なサービスを生み出すことを目標としています。 ・通信事業における債権/割賦/ポイント管理システムの開発 ・業務分析/要件定義から開発リリースまでの一連の工程のシステム開発や保守、社内横断的なプロジェクトの遂行や業務企画推進、新たなIT技術の推進や導入検討 ソフトバンクサービスにおける債権管理、督促、分割払いなどのバックヤード関連システムをご担当いただきます。 ・社内システムにおける要件定義、設計、開発、テストの実施 ※債権管理システムの刷新および内製化を目指しており、入社後は本チームでのシステム開発業務が中心になる想定です。 ・プログラミング言語:Java、SQL、Bash ・フレームワーク:SpringBoot、Apache Beam ・DB:PostgreSQL(Oracle、SQLServer) ・ミドルウエア:Flink、Kafka ・OS:Linux ・環境:仮想環境 ・CI/CD:Jenkins、GitLab CI/CD、Maven、Gradle ・コンテナ:Kubernetes、Docker ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

●業務内容 AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ▽AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ▽AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する ●期待する役割 グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 ▽AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ▽部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ▽AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。 ▽データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。 ▽技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。 ●技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API ●オンボーディングおよび育成計画 下記を想定しながら適宜チームでフォローします。 ▽1年目: ・ゴール:AIプロジェクトでのスキル向上 ・内容:プロジェクト参加(サポートを得ながら推進) ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価 ▽2年目以降: ・ゴール:プロジェクトリーダーへの成長 ・内容:リード役経験、戦略会議参加 ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価

デジタルグリッドでは電力取引プラットフォームのバックエンド開発をお願いできるソフトウェアエンジニアを募集しています。 例として以下のようなサービス機能の企画・開発・運用に携わっていただきます。 ■役割 ・電力の需要家と発電家をマッチングさせ、需要家が必要な電力量を売買する市場の取引ロジックを開発します。 ・機械学習エンジニアと連携しながら需要量・発電量を予測するサービスを提供します。MLOps 環境の整備や運用を行います。 ・顧客の各種契約を管理や、顧客が調達した電力量・使用した電力量等に基づいた請求を行います。社内メンバーの運用を効率化し、少ないメンバーでスケールする運用を支える社内ツールの開発も行います。 ■具体的な業務内容 基本的には以下の業務をお願いします。 ・要件定義 ・モデリング ・設計 ・実装 ・コードレビュー ・障害対応 ・ドキュメントの記載と更新 また必要に応じてスクラッチでの新規システム開発が発生します。 2025年7月時点での主要技術スタックと使用しているツールは以下の通りです。 ・Python(FastAPI) ・JavaScript(TypeScript, React) ・PostgreSQL ・AWS ・GitHub ・Slack ・Notion スタートアップやメガベンチャーでウェブアプリケーションの開発を行っていた方はフィットすると思います。 ドメイン知識が固有で広く深く、既存の他社のシステムとの連携もあるため、設計自体も非常にチャレンジングで面白いです。 ぜひ一緒にあーでもないこーでもないと悩みながらスケーラブルなシステムを作っていきましょう! どの職種に応募してよいか不明な場合、事業やポジションについてより詳細に知りたい場合はカジュアル面談を実施しております。 お気軽にご連絡ください。 -2025年4月東証グロース市場へ新規上場いたしました!- 「電力を生む発電家」と「電力を買う需要家」が直接売買できるシステムを備えたプラットフォームを提供しています。 未来の子どもたちがエネルギーの制約にとらわれずに過ごせるように。 電力取引に参入しやすいプラットフォーム=市場を整えることで、人と地球に優しい「再エネ」をスタンダードにすることを目指します。 *ーデジタルグリッドはこんな会社ですー* ●経済情報番組「PIVOT」に出演しました https://www.youtube.com/watch?v=y1z0B97e1j4 ●デジタルグリッド社長の一日に密着～セミナーの裏側を大公開～ https://youtu.be/Ix4fZF_lSHs?si=MlSz4deEvLE2SCgX ●【蓄電所を初公開】いま注目の系統用蓄電池ーデジタルグリッドが蓄電所をつくる理由とはー https://youtu.be/zRDlmHxB0XQ?si=jiu2E7GEtvfYyiYE ●"売るだけじゃない” 営業の仕事と成長の裏側 https://youtu.be/M0NM3kp0Ec0?si=iH-8PSof4TuBJpZV

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

Enterprise Salesは、エンタープライズ顧客の経営層・事業責任者と深く向き合い、「一次情報経営」という新しい市場の旗手としてアジェンダを切り開く役割を担います。経営層との対話から事業課題を引き出し、自社プロダクトと実装パッケージを提案・受注、顧客の事業変革のパートナーとして深く並走します。 また、顧客の事業戦略の中で、ブリングアウトの価値が代替不可能な位置を占め続ける状態を作る役割です。新規アカウントでは、価値の輪郭がこれから具体化していく段階から顧客に入り込み、契約として検討できるテーマへと共に形にしていきます。既存アカウントでは、一度の成果で終わらせず、顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意し、業務の中で自然に活きる状態を作っていきます。受注は通過点であり、ブリングアウトが顧客の戦略に欠かせない存在となるまでの設計と判断を担うのが、この役割の核です。 価値の輪郭をこれから形にしていく段階の対話 まだ言葉になりきっていない関心を拾い、検討テーマとして立ち上げる 契約として議論できる形まで価値を共に磨き、Deployment Strategist チームへ繋ぐ 顧客の事業戦略における自社の位置づけの確認と、共に進める方向の合意 顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意していく 業務の中で自然に活きる状態への接続 顧客のあるべき姿の言語化と、共有資料化 拡張シナリオの合意形成 顧客側キーパーソンとの長期リレーション構築 価値設計プロセスの言語化・標準化 Deployment Strategist チームとの密な連携 次のフェーズへ進めるか・一旦立ち止まるかの判断軸を組織に蓄積

今回のプロジェクトマネージャーの募集では、プロジェクト支援を目的としたチームの一員として、DMMの既存・新規サービスの開発に参画していただきたいと考えています。 ●プロジェクト目標を達成するための、品質管理、コスト管理、進捗管理、スコープ管理をはじめとしたプロジェクト管理。 ●社内外のステークホルダーとの折衝、利害調整、合意形成。 ●顧客の要望を満たすための新規機能開発における企画段階からの参加。 具体的な業務イメージとしてDMMinsideもご覧ください。 case1:出身業界は十人十色、広大なプラットフォーム[DMM.com]で活かせるキャリアは無限大https://inside.dmm.com/articles/dmm-platform-infinity/ case2:DMM史に残る!「DMM TV」&「DMMプレミアム」開発秘話〜DMM史上最大のプロジェクトをどう乗り越えたのか?〜 https://inside.dmm.com/articles/dmmtv-dmm-premium-development/ アルファ室案内資料:https://speakerdeck.com/dmmcom2025/dmm-dot-com-aruhuashi-cai-yong-an-nei-zi-liao 事業概要 事業は応募者の適正や希望を鑑みて、相談しながら決めていきます。 動画、Game、電子書籍、英会話、オンラインサロン、証券等、DMM全体のサービス開発に対し、マッチした事業部のプロジェクト支援に参画いただきます。 開発環境/チーム体制 正社員:24名/業務委託:1名

プロダクトの成長をミッションとし、事業部門・開発部門・経営層と連携しながら、リサーチ・要件定義・ディレクション・リリースまでを一気通貫で担うポジションです。 複数のプロダクト・プロジェクトを横断しながら、定量・定性両面の分析をもとに課題を設定し、打ち手の検討から実行まで主体的にリードします。 ①情報収集・調査 ・競合プロダクト・市場動向の情報収集・整理(専門的な分析スキルは不要) ・顧客・社内ステークホルダーへのヒアリングと課題抽出 ・事業計画に関わる法令・制度調査 ②ディレクション ・ロードマップの作成・優先順位付け ・開発・デザインチームへの作業依頼・進捗管理 ・定例MTGの設計・進行(事業部門×開発部門合同含む) ・リリース判定・動作確認・事業部門への展開 ③要件定義 ・機能の価値検討・要求整理・プロダクト要件定義 ・プロダクト戦略・ビジョンの策定と現場への落とし込み ・ビジネス成果と技術的実現可能性のバランスを取った意思決定 ④コミュニケーション ・ドキュメンテーション・プロトタイピング ・経営層・意思決定者向けの資料作成・進捗報告 ・関係部署・外部ベンダーとの調整・合意形成 【主なステークホルダー】 ①開発者:要件・仕様のすり合わせ、進捗管理、技術的実現可能性の検討 ②事業部門・営業 / 受託先・顧客:機能要件の収集、リリース連携、現場展開、技術的課題の提案 ③経営層:プロダクト戦略の合意形成、進捗報告、予算調整 【プロジェクトの具体例】※ご本人のスキル等を踏まえご相談 ・「StandAlone」…俳優やアーティスト自身が情報発信できるプラットフォームをモバイルファンアプリとして提供(アーティスト 例:坂口健太郎、山本舞香、ディーンフジオカ、上白石萌歌…etc) ・「医療系アプリ」…Web3の技術を活用して医療分野でのDXサービスを推進 ・その他　自社DSP, フリービットグループ新規事業　等 ●現在の組織構成 部署の人数:25

当社プロダクトを導入いただいたお客様をオンボーディング(お客様の機能利用をサポート)し、お客様が抱えている業務課題を解決に導く仕事です。 【具体的な業務内容】 ●主な業務内容 ・お客様の業務プロセスをドキュメント化し機能が利用できるように設定を行います。 ・設定はお客様と共通の管理画面から作業を行います。 ・設定に伴うスキルはOffice(エクセル・ワード・パワーポイント)が利用できる方は十分ご理解いただけます。 ・システムサービスの新規商品企画チームとの連携した商品企画にも参加していただき機能アップへ貢献できます。 ●担当顧客 ・担当するお客様は30社程度担当。 ・お客様は人事部門(新卒採用・中途採用・人材開発)の担当者または課長クラスの方。 ●扱う商材とその特徴 ・扱うプロダクトは4つあります。 ・新卒採用業務支援システム「e2RPRO」新卒採用業務を可視化、タスク管理を効率化することで採用業務をDX化。 ・中途採用業務支援システム「e2RCareer」人材紹介会社の管理、求人募集の集約、社内承認プロセス管理、選考管理の効率化を提供。 ・タレントプール・アルムナイシステム「Talent Pool by e2R」新卒～退職者まで採用予備軍をデータ化しナーチャリングを支援。 ・人材流動化・社内公募システム「PathFinder」、社員の異動を促進し人材流動化を図ることで事業戦略と人材戦略のポートフォリオを最適化。 　PathFinderは他社には無いワークス・ジャパン独自で提供する競争力の高いクラウドサービスです。

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ●マッチング機能の技術リード ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする ●運用を踏まえたリスク制御の設計 AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ●リスク予測・異常検知モデルの開発リード 構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 3.共通基盤を活用した実装・改善 ●LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード 実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

事業の急拡大期を迎えているタイミーの事業戦略や組織のスケールに伴う、エンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上に貢献する専任エンジニアリングマネージャーをお任せいたします。 エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決に取り組む役割です。組織化されたエンジニアリングマネージャーチームに所属して横断的に動きつつ、担当する機能領域に関してマネージャーとしてお任せしてリードいただくことを期待しております。組織の評価はFourKeysとエンゲージメントを用いており、開発組織のパフォーマンスとチームの精神的なコンディションの変化を指標として観測しています。 また、担当する開発チームのアサインや評価権限を持ってエンジニアやチームに働きかけることで、エンジニア個人のポテンシャルを最大化し、エンジニア組織が変化を観測、状況に合わせてケイパビリティを再構成できるように支援します。 具体的な業務 ●持続可能な状態でスケールできるエンジニアリング組織の設計・構築・運用 ・プロダクト・技術戦略を実現できる組織となるための戦略の立案支援・遂行 ・組織へのアサインメントや役割の創出、フレームの作成 ・開発組織を横断的に見渡し、プロダクトロードマップを実現するために必要な技術やリソースに関する意思決定 ●エンジニア及びエンジニア組織の成長を支援し、成果の最大化を目指したピープルマネジメント ・1on1などによるコンディションチェック、課題の吸い上げ・解決のサポート ・キャリアデザイン支援 ・人事評価制度の改善・運用 ●エンジニア採用活動 ・中途・新卒問わず効率的かつミスマッチの少ない採用プロセスの設計、運用 ・カジュアル面談、面接の実施、改善 ●学習する組織文化の醸成 ・タイミーのエンジニアリング組織のプレゼンスを高め、伝えていくための技術広報 ・社内の学習コミュニティの運営 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile（iOS） 開発言語: Swift ●Mobile（Android） 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud（一部サービス） IaC：Terraform ログ：Datadog LogsとS3に集約 ●その他 ・AIエージェント・LLMツール： - 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code - 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability - その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理：GitHub ・ コミュニケーションツール：Slack, Notion

●担当業務 ①アライアンス推進 ・AWS/Azure等クラウドベンダーとの協業戦略立案・実行、セミナー・イベントの企画運営、関係強化活動 ②ソリューションセールス ・新規サービス企画、社内外フィードバックを踏まえた改善・高度化、顧客ニーズ・課題のヒアリング、クラウド&セキュリティを軸とした新規案件獲得にむけた提案ストーリー設計、提案資料作成、顧客プレゼンテーション ③カスタマーサクセス支援 ・クラウド再販に関連する顧客フィードバックの収集、顕在化した課題への対処、他の顧客への横展開とフィードバックによるサービス改善の社内提言、クロスセル・アップセルの推進 ④課金・業務プロセス管理 ・ハイパースケーラーの請求明細を踏まえた業務プロセス設計・改善、契約条件・ファンド変更などを含む運用コントロール ●参考URL ・AWSビジネス関連サービスサイト 　https://www.tis.jp/service_solution/aws/ ・Microsoftビジネス関連サービスサイト 　https://www.tis.jp/service_solution/microsoftazure/ ・活動例(案件獲得→提案→事例化までを支援) 　https://www.tis.jp/casestudy/casestudy_182.html

Overview We are looking for a motivated Product Designer (UI/UX Designer) with a passion for product design to join our team to work on reshaping complex products with intuitive and effective solutions in the cloud security industry. Fluency in both English and Japanese is a must, along with strong communication skills to seamlessly collaborate with our cross-functional teams. You will be working in a leading cloud-based security provider in Japan, focusing on projects related to our flagship product, HENNGE One, which offers access control, email archiving, and other security and productivity-related functionalities for enterprise companies. Therefore, experience in BtoB projects or a strong interest in this field would be advantageous. Key Responsibilities Develop visually appealing and user-centered designs based on requirements and research findings. Collaborate with product managers and developers in the design process for new features and enhancements. Utilize our established design system to maintain consistency and coherence across our interfaces. Continuously improve user experience through iterative design and feedback analysis. Advocate for user-centred design principles and contribute to the refinement of our design system. Assist in creating and maintaining design documentation, including style guides, design principles, and user personas. Work closely with customer support teams to address user feedback and identify areas for product improvement.

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

●ミッション 海外直販ビジネスの拡大 ●詳細 海外クライアントに対して下記業務を行っていただきます。 【クライアントとの関係構築】 イベントやオンラインツール、人脈を駆使した新規開拓や既存顧客への提案 クライアントニーズに沿った総合的な広告戦略の立案と社内外のディレクション 【提案商材】 ・アドネットワーク ・DSP ・アフィリエイト ・動画広告 ・TVCM ・オフライン広告等 施策実施時のメディア側とのコミュニケーションや施策の効果検証、レポーティングまで一貫して行います。 ※下記のテック系イベントやゲーム系イベントへの参加なども行っております。 (過去参加イベント) ・China Joy、Tokyo Game Show、Taipei Game Show、GDC、G-STAR ・White Night、Pocket Gamer Connect、Mobile World Congress、Casual Connect など ●競合優位性 日本TOPのローカルプラットフォーム、クリエイティブの品質や柔軟な対応で海外広告主から好評を得ており、ローカルエージェンシーとしても存在感が強くなっています。 また、デジタル広告だけではなく、テレビCMやオフライン広告(デジタルサイネージやジャック広告等)も取り扱い、総合的な広告提案をしています。 ●支援実績 ▼PeakGames様 [ゲームタイトル<ToonBlast>日本国内のすべてのマーケティングをサポート] 【施策目的】 2019年からToon Blastの日本における全てのマーケティングをサポート。 WEB領域での新規顧客の獲得。 タレントを起用したTV施策、オフライン施策等での認知拡大。 【得られた効果】 日本においてMAU10万人未満のサービスを、300万人を超える規模のサービスに ユーザー数の増加に伴って、日本市場からの売上も大幅にアップ 2020年度には、「日本で最もインストールされたスマートフォンゲーム」として表彰 【提案・施策分類】 全体マーケティング戦略 ダイレクトレスポンス戦略 クリエイティブ制作 メディアプランニング 運用コンサルティング TV施策のバイイング提案 ▼Metacore Games Ltd様　 海外人気ゲーム会社との国境を越えた挑戦。成功の秘訣と、ファンコミュニティの力とは。～マージマンション初のリアルコミュニティイベント～ 【施策目的】 4周年を記念し、ファンに向けての感謝の意を伝えること 【得られた効果】 DAUの推移が全体で49%増加 2日間で12万5,600名のオフラインリーチを獲得 【提案・施策分類】 オフラインイベント企画 CM制作

AIイノベーション推進部 お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案して実装しています。 業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。 プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。 千葉銀行グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。 【会社、事業の強み】 金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。 また、独立系AIベンダーのアジリティを維持しつつ、金融機関の安定した事業基盤の上で、長期的なAI能力構築に専念できます。 また、独立系AIベンダーとして様々な企業様のAI導入PJもございます。 金融ドメインに限らず幅広くサービスを提供しています。 期待する役割・将来像 プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。 主に株式会社千葉銀行の各担当者と千葉銀行グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。 銀行業界特有のPJや社内業務効率化の為のPJ等、幅広い内容を想定しています。 各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。 データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。 週1～2回程度、千葉銀行本店(千葉みなと駅)で勤務頂く想定となります。 【PJイメージ】 ・金融商品販売モニタリング ・不正口座検知 ・粉飾検知 ・離職リスク関連 ・デフォルト検知 ・審査モデル ・RPAの効率化 ・ニーズランクモデル 【具体的には】 ・役員、経営層、事業責任者のへ報告、折衝 ・ヒアリングから課題の特定及び具体化、提案検討(要求分析、要件定義) ・データ分析・AIを活用した課題解決提案 ・プロジェクト実行体制構築と進捗管理 ・開発管理と品質評価 ・PJメンバーのマネジメント ・本番テスト、社会実装、デリバリー、追加提案、改善検討 【そのほかの業務】 ご経験や経験役職に応じて、社内メンバーの管理、技術指導、採用面接など幅広く業務をお任せします。 【配属先情報】 AIイノベーション推進部 部長:1名 副部長:1名 チーフデータサイエンティスト:1名 AIコンサルタント:1名 プロジェクトマネージャー:2名 エンジニア:4名 データサイエンティスト:2名 ※2025年11月時点の情報です 【変更の範囲】会社内での全ての業務

【業務内容】 ●Mission クリエイティブ戦略の立案から実行までを一気通貫で担い、クライアントの事業成長(新規獲得・LTV向上)を加速させること。 【業務概要】 デジタルマーケティングにおける、LPおよびクリエイティブ戦略の立案を起点とし、それらの構成から制作ディレクション、データ分析に基づいた効果改善とその先のPDCA戦略の見直しまで、クリエイティブディレクターとして広告成果の最大化をリードしていただきます。 営業や運用コンサルタント、ときにはストラテジックプランナーともチームを組み、クリエイティブ領域における責任者としてクライアントに直接提案を行います。 ●詳細 ・与件整理 ・クライアントの商材・サービス分析(3C分析、4P分析、SWOT分析、市場/競合調査など) ・ユーザーインサイトの理解、分析 ・各広告媒体に適したクリエイティブの立案 ・獲得効率を高めるためのLP設計 ・勝ちパターン抽出のためのクリエイティブ最適化戦略立案 ・提案書作成およびプレゼン ・ブランドコンセプトに則ったトンマナ設計 ・広告クリエイティブ(バナー・動画など)の制作ディレクション ・LPの制作ディレクション ・Google Analytics/ヒートマップツール/広告配信データの解析 ・LP、広告クリエイティブの改善提案・実行 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む) ※案件状況により、一部デザイン実務をお願いする場合があります。 ●案件例 ・主要取引先: 放送局、食品・飲料メーカー、家電・美容家電メーカー、大手ECプラットフォーム、EC・D2C企業、SaaS企業、不動産・住宅関連企業、人材企業、通信会社 など ・月額予算:数百万円～数億円 ・対応領域:認知・獲得・ブランディング ※フルファネル案件多数 ●展開クリエイティブ LP、各種広告媒体(Yahoo!/Google/X/Meta/LINE/TikTok/Instagram/自社プロダクト(Zucks・PORTO)/その他DSP/Ad Networkなど)の静止画・動画 ●使用ツール例 Photoshop、Illustrator、Premiere Pro、Figma、Google Analytics、AD EBiS、ミエルカヒートマップ　など ●独自アセットについて 当社では、NTTドコモが保有する約1億IDの行動・購買情報や、電通が保有する国内最大規模のテレビ視聴ログデータなど、グループ独自のアセットを活用できる環境があります。 これらのデータを統合・解析するためのデータソリューションも内製し、Cookieレス環境下においても、ユーザー分析に基づいた広告効果の最大化を模索できる体制を会社として整えています。 ●人事制度について 社員の成長を支援する人事制度においては、キャリアの途中から①組織成長を牽引する「マネジメント」コースと、②高度な専門性を軸に組織成果の最大化を図る「スペシャリスト」コースの2つのキャリアパスがあり、適性や組織状況に応じたフィールドでご活躍・ご成長いただけます。 各キャリアパスごとに評価基準(能力・姿勢・成果の3要素で評価)を設けており、自身のパフォーマンスや立ち振る舞いが昇給・昇格へダイレクトに還元される人事制度となっています。 ●変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

●ミッション 海外直販ビジネスの拡大 ●詳細 海外クライアントに対して下記業務を行っていただきます。 【クライアントとの関係構築】 イベントやオンラインツール、人脈を駆使した新規開拓や既存顧客への提案 クライアントニーズに沿った総合的な広告戦略の立案と社内外のディレクション 【提案商材】 ・アドネットワーク ・DSP ・アフィリエイト ・動画広告 ・TVCM ・オフライン広告等 施策実施時のメディア側とのコミュニケーションや施策の効果検証、レポーティングまで一貫して行います。 ※下記のテック系イベントやゲーム系イベントへの参加なども行っております。 (過去参加イベント) China Joy、Tokyo Game Show、Taipei Game Show、GDC、G-STAR White Night、Pocket Gamer Connect、Mobile World Congress、Casual Connect など 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

●ミッション SmartHRの活用支援を通じて、人事・労務領域における業務・経営課題の解決に貢献し、生産性向上および働き方改革を実現させる <課題の例> ・各種業務において紙が介在しており、その印刷〜仕分け〜配送〜回収〜データ化という一連の業務負荷が高い ・データが散在している、データ化されていてもフォーマットがバラバラになっているなど、人事データを経営戦略に十分に活用できる状態になっていない ●業務内容 カスタマーサクセスマネージャーとして、SmartHRをご導入いただいたエンタープライズ~MMB領域のお客様の成果創出にコミットしていただきます。 具体的には... ・ユーザーのSmartHR導入プロジェクトを支援し(進捗管理・体制構築・課題管理など)、ユーザーが抱えている課題を解決へ導く ・ユーザーとの関係を深耕しながら、導入後も継続的に支援を行い、更なる活用を促進する ・中長期視点での利用機能拡大に向けてのプランニング、エクスパンション活動(営業担当と連携した商談創出やアップセル活動の支援) ・契約更新に向けたアカウントマネジメント・顧客折衝 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

SNSプロモーションのプロとしてSNSを活用してクライアントのマーケティング課題解決に向けたプロジェクト全てに関わり、リードしていくポジションになります。 ▼主な業務詳細 電通等の代理店やCARTA ZERO内での与件に対して、クライアントの課題発見から解決施策の提案、実際の運用や実施後の効果分析、考察、改善提案までの全てを担います。 【与件化/提案準備(与件の整理および事前準備)】 ・事前情報の整理を行い、詳細な課題のヒアリング ・提案の目的/要望/予算/期間等を踏まえ、提案に向けた全体設計の準備 ・プロモーション企画内容の考案/ターゲットの設計/提案企画書作成/実施スケジュール作成 ・インフルエンサーのリストアップ、投稿クリエイティブの企画内容の考案 ※公式アカウント運用に関する企画立案も必要に応じて対応 【プロモーション企画提案〜次回施策の考案】 ・実際に考案したプロモーション企画のプレゼン、具体的な実施内容をクライアントとすり合わせ ・内容が確定したタイミングで最終見積もりの提出、受注。 受注した施策の運用に向けた各所ディレクション、プロモーションの実行、実行後の効果分析から次回施策提案まで一貫して担当していただきます。 ≪施策内容の一例≫ ◆インフルエンサー/アンバサダーの活用 ⇒依頼するインフルエンサーの選定、起用イメージ、クライアント商材におけるコアターゲットなどを設定 ・インフルエンサーデータベースツールを活用してインフルエンサーをリストアップ ・インフルエンサーリストの提案 ・インフルエンサーキャスティング ・インフルエンサーへオリエンテーション実施 ・投稿内容の下書き確認 ・投稿管理 ・インサイトデータの回収 全ての施策を行なった後に、分析・仮説・レポート作成・納品・再提案となります。 ◆効果測定&分析 ⇒プロモーションの効果測定、改善提案 設定したKPIに基づいて施策の効果を測り定量的な分析から次回施策に活きるレポートを制作します。 ・クライアントのHPやECサイト、そのほか出店先ECモールの数値、売上相関分析 ・SNSの投稿におけるハッシュタグ、コメントの分析 ・効果の高いインフルエンサージャンルの考察 ・レポート作成、提出、改善施策提案 など 【その他の業務】 ・SNSキャンペーンの企画、事務局連携 ・広告(主にSNS)の運用、ディレクション ・クリエイティブ制作のディレクション ・動画制作のディレクション ・Webサイト、LP制作のディレクション <入社後の流れ> まずは先輩と一緒に案件を担当。サポート業務を通じて、仕事の流れを身につけていきます。 ▼1〜2件経験した後、徐々にメイン担当にチャレンジ。 現在のメンバーも1〜2ヶ月でひとり立ちしました。 ▼幅広い案件を経験し、スキルの幅を広げていきましょう。 チームで案件を担当するので、いつでも先輩に質問・相談できます! ▼利用媒体 ・X(旧Twitter) ・Instagram ・YouTube ・TikTok ・LINE 上記をメインに各SNSを幅広く活用しています。 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む) *支援実績* ●The Skinfactory様 韓国発の大人気ヘアブランド『KUNDAL(クンダル)』× 美容系YouTuber『えみ姉』のタイアップ施策を韓国本社で実施 【施策目的】 チャンネル登録者数50万人を超える人気美容系YouTuber『えみ姉』をThe Skinfactory韓国本社にサプライズ招待。 Qoo10メガ割限定のスペシャルセットをえみ姉本人が本社社員と直接交渉・考案。同動画内で商品のPRを実施。 『KUNDAL(クンダル)』ブランドの認知拡大 Qoo10メガ割期間の売上増加 目標ROASの達成 【得られた効果】 YouTube配信後のメガ割期間初日に過去最高売上を記録 メガ割期間中に「えみ姉スペシャルセット」を限定発売し、即日完売 ROAS500%以上の売上を達成 動画の流入元はブラウジング機能からの視聴者が72.8%を占め、チャンネル登録者以外へのリーチと広範な拡散に成功 動画のコメント欄には、視聴者から商品に関するポジティブなコメントが多数寄せられた 現地のロケハン、アテンド業務など、一気通貫でサポートし、スムーズな撮影進行を実現 【提案・施策分類】 全体マーケティング戦略 グローバル施策 オフライン店舗販促施策 インフルエンサーマーケティング SNSマーケティング キャスティング クリエイティブ制作 ●ネイチャーリパブリック 様 韓国発自然派スキンケアブランド「ネイチャーリパブリック 」様　TVCMの他、店頭×SNS連動プロモーションを実施。日本国内のマーケティングをワンストップでサポート 【施策目的】 店頭×SNS連動プロモーション:指定流通でのキャンペーン期間の売上増加。SNS上での認知・話題感の醸成 テレビCM:オフラインチャネル(ドラッグストア等)での売上増加を目的としたタレントを起用した地上波TVCM放映を通じた、市場認知の向上 【得られた効果】 SNSプロモーション: X(旧Twitter)では5月末時点でリツイート総数が4.5万を超え キャンペーン期間中、Twitter(X)フォロワー数が1.1万人増加 キャンペーン期間中、店頭での売上増加に寄与 オフライン施策: 放映期間中、店頭での売上増加に寄与 該当CM素材について、週間Cスコアランキングでトップ10入り 【提案・施策分類】 全体マーケティング戦略 クリエイティブ制作 メディアプランニング 運用コンサルティング TV施策のバイイング提案 オフライン店舗販促施策 プロダクション事業「CARTA MARKETING PRODUCTION」始動!初レーベル「MeKURU」リリース プロダクション事業「CARTA MARKETING PRODUCTION(カルタマーケティングプロダクション)」を始動 ●組織構成　※2026年7月時点 &Social部:15名 ディレクターと連携しながら案件を進行していきます。 コスメ・アパレルから自動車・日用雑貨まで、幅広いクライアントの案件を担当しています。 社長・役員との距離も非常に近く、意見・提案の通りやすい組織です。

●概要 クリエイティブ業務の生産性・品質向上を目的とした、AI活用推進と業務プロセス改革をお任せいたします。 単なるツール導入に留まらず、企画から制作、効果検証までのバリューチェーン全体を俯瞰し、本質的な課題解決に取り組んでいただきます。 また効率化で創出したリソースを新たな価値創造へと繋げ、将来的には顧客から指名される専門性を確立していただきます。 詳細 ●クリエイティブ業務におけるAI化の推進 └国内外の最新AIツールのリサーチ、選定、導入、PoCの実施 └効果的なプロンプトの開発、集約、ナレッジ └AI活用定着に向けた社内メンバーへのハンズオン支援や研修プログラムの企画・実施 ●クリエイティブ業務プロセスの分析と再設計 └クリエイティブディレクター/アートディレクターへのヒアリングを通じた業務プロセスの可視化と課題抽出 └AIやテクノロジーを活用したクリエイティブの自動化・省力化の企画と推進 └トッププレイヤーの思考プロセスを分析し、汎用性の高いフレームワークやツールに落とし込む ●「仕組み」の浸透と行動変容の促進 └開発・導入したクリエイティブツールや業務フローの社内ドキュメンテーション整備 └社内勉強会の開催や成功事例の共有など、「使いたくなる」仕掛けづくり └利用状況のモニタリングとフィードバックに基づく継続的な改善活動 取り扱うツール・技術領域 ※特定のツールや言語に固執せず、プロジェクトの目的に応じて最適な技術を柔軟に選定・活用することを期待しています。 ●UI/UXデザイン・プロトタイピング └Figma, Adobe XD などのデザイン/プロトタイプツール ●ジェネレーティブAI活用 └画像生成、テキスト生成、動画生成などのAIサービス・API全般 ●インタラクティブコンテンツ開発 └Unity, Unreal Engine, TouchDesigner 等を用いた開発経験 ●Web/アプリ開発 └JavaScript, React, Vue.js, Python 等を用いたフロントエンド/バックエンド開発スキル ●XR・フィジカルコンピューティング └VR/AR技術や Arduino 等を活用した体験設計に関する基本的知識 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む) ▼組織構成　※2025年8月時点 組織全体:約870名 今回の配属先:統合マーケティングコミュニケーション局

タレントマネジメントは、明確な正解がない領域です。そのため、「誰の何の課題を、どの順番で解決するか」が、事業の成長スピードや規模に大きく影響します。 本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして既存または新規プロダクトを担当。PMMと協力し、市場セグメントやターゲットを設定し、成長戦略を策定します。さらに、開発チームと連携し、ユーザーに価値を提供。立案した戦略や仮説の検証も行います。 具体的な業務は以下のとおりです。 ・プロダクトビジョン・目標・ロードマップの策定 ・開発アイテムの企画・優先順位付け ・ユーザーインタビューと課題設定 ・課題解決の要件定義・投資対効果の判断 ・指標設計・データ分析など ※業務内容変更範囲:会社の定める業務