機械学習・データ活用 プロダクトマネージャー（PdM）・事業開発の求人・転職情報

弊社では、通信事業を経て蓄積した経験・ノウハウを元に、産業IoT事業を立ち上げ、展開を進めています。そちらに参画いただける方を募集いたします。 【具体的な業務内容】 主に製造業を対象として、工場IoT化や設備管理高度化へ取組むDX推進部門と連携し、IoT技術による現場の課題解決・改善、顧客の新事業立上げ支援といった提案へ取組んでいます。 産業IoT分野におけるIoTに関する技術開発では、LPWAや5G等のネットワーク技術開発、生産設備やセンサーからのデータ収集技術開発、クラウド上でのデータ処理・蓄積・可視化・分析を行うプラットフォーム技術開発など、多様な技術要素に幅広く取り組んでいただきます。 また、お持ちの知見や経験を活かした産業IoT向けの新たなサービスや事業の企画・開発へチャレンジしたい方も募集しております。 【課題解決テーマの例】 -工場設備のセンシング(PLC・センサー)とネットワーク整備 -見える化による品質・稼働率向上 -予知保全 -業務効率化 など 【顧客新事業立上げ支援の例】 -設備リモートメンテナンスサービス立上げ支援 -施設メンテナンスサービスリモート化サービス立上げ支援 -建機安全管理サービス立上げ支援 など ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

以下の業務をお任せしたいと考えております。 【入社後すぐにお任せしたい業務】 ●IIJ統合運用管理サービスへの可観測性(オブザーバビリティ)機能開発 現在のプロダクトマネージャの支援を受けながら、製品/プロダクトを活用した新サービス開発をリードしていただきたい。再販ビジネスではなく、既存サービス連携を前提とした独自性を兼ね備えた自社サービスの企画/開発を担っていただきます。 【将来的にお任せしたい業務】 ●IIJ統合運用管理サービスへのデータ活用サービスの企画開発 可観測性データを含め、クラウド等のあらゆるデータを活用した新運用サービス、または拡張機能の企画、開発に関わっていただきます。市場動向、ユーザ課題を見極めながら、開発チームを率いてリードしていくことを期待しています。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

●仕事内容 開発に関する複数PJを並行して持っていただきつつ、プレイングマネージャーとして、事業部にも深く関わる幅広い開発業務をお任せします。 ●主な役割と使用技術 ・開発スタイル: AIでのコーディング、レビューをメインとして、ご自身は要件定義や仕組み化、AIエージェント開発など「事業創造」に注力していただきます。 ・使用AI・技術 Claude CodeやCodexといったAI技術を基盤としたシステム構成の作成。 ・具体的な開発プロジェクト例: ・toC向けのプロダクト開発、C向けのインフラ基盤からバックエンド基盤の自社開発。 ・社内用のプロダクト開発および量産(現在複数のプロジェクトが進行中)。 ・人材紹介事業の活性化を目的とした社内用エージェント(大小様々合わせて100個程度)の徹底的な開発。 ・データ活用を推進するためのデータ基盤の構築。 ・全社的な部門ごとの数値を可視化するBIツールの開発(データエンジニアリング領域)。

【主な業務内容】 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 ・プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 ・課題解決に向けたAIソリューション(生成AI・RAG・機械学習モデルなど)の提案・検証 ・プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 ・本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 ・品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 ・各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく-- そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら ・https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

事業概要 当社は、「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」というビジョンを掲げ、アルゴリズムを用いて人の働き方に余白をつくることを目指す、東大松尾研究室発のAIベンチャーです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 2017年の創業から、「DXパートナーサービス」と「AIソフトウェアサービス」の2つの事業を軸に、「人とAIが協働する次世代のビジネスプロセス」の構築を実現しています。 DXパートナーサービス 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 DXパートナーサービスにおけるプロジェクトを推進するAIエンジニアのポジションです。 画像・映像・音声・自然言語などをマルチモーダルに掛け合わせ、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。 クライアント企業は金融や製造、モビリティなど多岐に渡り、業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。 業務内容 ●クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポート ●ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件 (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 言語:Python Deep Learningフレームワーク: PyTorch OS:Linux コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion

医療・薬局業界のDXを支える自社サービスにおいて、ユーザーやクライアントの課題をもとに機能改善や新サービスの企画・要件定義を行うポジションです。エンジニア・デザイナーと連携しながら、プロダクトの価値を最大化するための提案や開発推進、データ分析を通じた改善提案などを幅広く担当していただきます。 【仕事内容】 ●営業部門など他部署と協力し、ユーザーやクライアントの声を収集・分析し、プロダクト改善案を立案 ●新機能や改善機能の要件定義・優先順位づけ ●エンジニア・デザイナーとの連携による開発ディレクション ●リリース後のフィードバック収集と改善サイクルの推進 ●顧客ニーズをベースにした新サービスの企画書作成

「EPARKくすりの窓口」のWEBアプリケーションを改善対象とするプロダクトマネージャーポジションです。 本ポジションでは、現在この領域を直接担当している事業責任者(役員)と並走しながら、ユーザーの声やデータに基づいたUI/UX改善の立案〜実行を推進していただきます。 問い合わせ内容やユーザーデータから課題を発見し、UI/UXの具体的な改善施策を企画・実装へつなげていただきます。 社内の分析チームや開発・CS・営業と密に連携しながら、リピート率やCVRといった事業成果に直結する改善をリードする重要な役割です。 ・「EPARKくすりの窓口」WebアプリアプリケーションのUI/UX課題抽出と優先順位設計 ・サイト全体を対象とした改善施策の企画(検索〜予約〜通知〜来局まで) ・ユーザー問い合わせやVOCの分析、CS・営業部門との連携による課題発掘 ・社内DWHと連携したTableau分析環境のもと、仮説に基づく定量分析の実施(分析チームとの連携 or 自走) ・A/Bテストの設計・実施・評価を通じた効果検証 ・KPI(CVR、リピート率、NPS等)を意識した改善のPDCA推進 ・改善施策における仕様策定、デザイン検討、エンジニアとの協働 ・継続的改善を支える運用設計やナレッジ共有の仕組み構築