フルフレックス 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット 当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、AIエンジニアの観点からご活躍いただきます。 当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、生成AIを中心に活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。 職務詳細 ●業務部門と連携したAIエージェント/RAG等の技術を用いたアプリケーション開発 ・各部署のナレッジに特化したRAGアプリの設計・開発 ・社内の業務フローに即したAIエージェントの設計・開発 ・開発高速化を目的とした生成AIアプリケーションのテンプレート化 ●生成AIアプリケーションのモニタリングによる継続的な評価・精度改善 ・AIガバナンス対応のためのガードレール設計・構築 ・継続的改善に向けたモニタリングの仕組み構築 ・フィードバックに基づいた改善の実施 ●アプリケーション安定提供のための適切なAIサービスの技術選定、基盤強化の企画 ・AWSを中心とした利用サービスの選定 ・マルチクラウドを見据えたAI活用環境の企画

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット ●概要 当社の既存業務に対してAIの活用を前提とした再設計を推進します。 社内各部署における「業務変革の実行支援」、全社横断での「活用促進」の企画、推進、「AI開発」に従事いただきます。 ●業務変革の実行支援 ・各部署のビジネス要望、課題をヒアリングし、業務変革テーマ検討・選定 ・業務変革テーマ別の立ち上げからリリースまでのプロジェクト計画策定 ・担当部署と連携しての進捗・課題等のプロジェクト管理、要件交渉 ・業務変革テーマについてのAI活用イメージの具体化(要件定義支援) ●生成AI開発 ・クラウド環境でのAIワークフロー/エージェントの構築 ・プロンプトエンジニアリング ・業務要件に合わせた非構造化データのマネジメント ●活用促進 ・全社横断でのAI活用促進策の企画・実行・モニタリング ・社員向け研修の企画・実施

従来当社が強みとしてきた半導体前工程向けの技術・知見を活用し、後工程の先端パッケージング領域における新規事業創出を推進しています。 本ポジションでは、最先端実装技術に関する大学・研究機関との共同基礎研究テーマとし、装置データの解析やシミュレーション技術を活用したデジタルツイン構築を担っていただきます。 <先端パッケージングとは> 複数の半導体チップを高密度に積層・統合し、AIや高性能プロセッサの性能を最大化する最先端の後工程技術。 【業務詳細】 ・国内外の研究機関や大学との共同研究で取得したデータの整理、解析 ・各種シミュレーションソフトの活用および最適な解析環境の選定 ・物理シミュレーションを活用した現象理解およびモデル構築 ・機械学習、AI技術を活用したデータ解析、予測モデル開発 ・半導体製造プロセスや装置挙動のデジタルツイン構築・高度化 等 <プロダクト・強み> https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/products/manufacturing-related/advanced-packaging/ <業務の変更範囲> 会社の定める業務

【ミッション】 ソフトバンクの店頭受付システム(GINIE)においてシステムを迅速かつ安定的に提供することで事業収益に貢献する 【主な業務】 ソフトバンクの店頭受付システム(GINIE)においてシステム開発に従事 【具体的な業務】 ・新規サービス、新機種販売、法令対応などの案件における、要件定義～商用リリースまでの一連のシステム開発 ・プロジェクトの進捗管理 ・社内関係部署との調整 ・EOSL、セキュリティ対応に伴うシステム維持 ・業務委託先のベンダー管理 ・生成AIを活用した開発生産性/品質向上への取り組み

弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるSE(システムエンジニア)としてご活躍いただきます。 主に基本設計、詳細設計、開発、テストといった業務に加え、要件定義や開発リーダーとしてメンバー管理をすることも経験できます。 【主なミッション】 ●自社発プロダクト(スマートホテル/介護サービス等)の設計・開発・テストを担当 ●製造メーカー向け生産システムやCRM開発など、大規模受託案件の技術者として参画 ●ChatGPTをはじめとする生成AIの実装や、DXソリューションの技術選定を主導 【具体的な業務内容】 ●自社発新規事業の製品開発のSE(システムエンジニア)を務めます。 例として、スマートホテルサービスに係る製品開発(モバイルチェックイン等)、スマート介護サービスに係る製品開発(スマート介護記録等)を担います。 ●グループが受託するシステム開発におけるPM(プロジェクトマネージャー)を務めます。 例として、基幹システムの刷新、chatGPTの導入、その他新規事業に関わるシステム開発などを担います。 ●お客様から依頼を受けるシステム開発の適正な開発手法を使い分けて開発をしていただきます。 例として製造メーカーの生産システム開発/CRM開発などを担います。 ●PM/APM(プロジェクトマネージャー/アシスタントマネージャー)の元、PJの管理を学んでいただきます。

全社およびグループ会社のセキュリティリスクを把握し、経営判断と各組織の改善につなげる「セキュリティガバナンス」の立ち上げと推進をリードしていただきます。 事業影響を踏まえてリスクを評価し、事業責任者と改善内容・期限などを合意して、是正の完了まで推進することが中心のミッションです。 規程や認証の運用にとどまらず、技術チームと具体的な対策を議論しながら、実効性のある統制の仕組みをつくっていただきます。 【具体的な業務内容例】 ●リスク評価と改善推進 ・事業部SaaSやサービス領域を含む全社リスクの評価と、事業責任者との改善合意・完了までの追跡 ・未対応・例外案件の判断材料の整理と、セキュリティ責任者へのエスカレーション ●統制の仕組みづくり ・ISMSの運用、セキュリティポリシー・基準の策定と改定、周知・教育 ・ リスクをどこまで許容し、どこに投資するかの判断基準の策定(経営と合意) ・各部門のセキュリティ対策の確認と、改善の働きかけ ・ 生成AIの利用ルールと、情報分類に基づくデータアクセス統制の整備 ・インシデント時のサービス停止・対外公表に関する判断基準と権限委譲の整理 ●グループガバナンス ・各社の規模・成熟度に応じたセキュリティ・ベースラインの策定と、責任者・窓口・報告の仕組みの整備 ●経営報告・他部門連携 ・重要リスクと対策の選択肢(効果・費用・未対応時の影響)の経営への説明・投資提案 ・ 事業提携やM&A、SaaS・委託先の利用に伴うセキュリティ要件の把握と対応 ・コーポレートセキュリティ・プロダクトセキュリティ部門と連携した、技術対策への落とし込み ・チームメンバーへのレビュー・育成 解決したい課題 「移動で人を幸せに。」をミッションに掲げる当社は、タクシーアプリ『GO』を起点に移動・決済・個人情報等のリアルタイムデータを扱うほか、今後は自動運転や物流といった一層高度なリスク評価を要する領域へ展開していきます。 事業拡大に伴い、従来の属人的な個別最適から「組織的な全体最適・相互牽制」へガバナンス体制を転換するため、本ポジションを募集します。全社・グループの重要リスクを可視化して経営の投資判断を支えるとともに、是正プロセスの継続的運用や生成AI運用のためのデータアクセス統制を構築。有事の意思決定を含め、事業成長に追従できる強固なガバナンス基盤づくりを牽引していただきます。 ・全社・グループの重要リスクを可視化し、経営が優先順位と投資を判断できる状態をつくる ・リスクの発見から是正完了までを、複数部門・複数会社で継続的に回せる仕組みにする ・生成AIの全社活用を支える、安全なデータアクセス統制を整える ・有事の意思決定やグループ各社への統制を含め、事業・組織の拡大に追従できるガバナンス基盤をつくる ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

【ミッション】 国内最大級の自社GPUインフラと通信ドメインデータを武器に、通信業界向け大規模言語モデル「Large Telecom Model(LTM)」の学習・評価・チューニングパイプラインを構築/主導します。 実業務に耐えうる高精度かつ安全性の高いモデルへと継続的に高度化し、現場への実装を通じてネットワーク運用の効率化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 ・LTMモデルの性能向上 ・学習パイプラインの構築 ・最先端生成AI技術の検証および実業務適用に向けた技術リード 【具体的な業務】 【モデル開発・学習】 LLMの継続事前学習(Continued Pre-training)やFine-tuning(SFT/RLHFなど)の実装/学習レシピの最適化 【データ基盤・加工】 基地局データや運用ログなどの大容量通信ドメインデータの収集/整形/学習データセットの設計、クレンジング 【評価・ベンチマーク】 自動評価フレームワークの構築および評価指標(Benchmark)の設計/精緻化 【技術調査・PoC】 最先端論文(ArXivなど)やOSS(最新のモデル・学習手法)のキャッチアップとPoCによる検証 【現場連携・要件定義】 社内関係部署(アプリ開発チーム・現場)との連携による課題の整理およびモデル要件へのフィードバック

【ミッション】 独自開発のLLM基盤「LTM」や最新の生成AI技術を組み込んだAIエージェント・業務アプリケーションの設計/開発を主導します。 システム企画チームや業務現場と連携しながら、運用データのフィードバックに基づく自律学習メカニズムを構築し、通信オペレーションの自動化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 LTMを活用したAIエージェントおよび業務アプリケーションの開発と、社内業務への適用の推進 ●具体的な業務 【AIエージェント・ワークフロー開発】 ・LTMおよび各種LLMを組み込んだAIエージェント(Multi-Agentなど)やAIワークフローの設計/実装/コード化 【要素技術・外部連携の実装】 ・RAG、プロンプトエンジニアリング、ベクトルDB、外部API/ツール連携機能の実装/高度化 【アジャイルなPoC・アプリ実装】 ・システム企画担当と連携し、現場の要件/課題に応じた実効性の高いAIアプリケーションの迅速な試作(PoC)/本番実装 【自律学習基盤・LLMOps構築】 ・実行ログ、評価データ、ユーザーフィードバックを収集/活用し、AIエージェントの精度を継続的に向上させる「自律学習ループ」の仕組みづくり/LLMOpsの構築 【モダン開発手法の推進】 ・AI駆動開発ツール(GitHub Copilotなど)や最新ツールを活用した、効率的かつ機動的な開発サイクルの実践

【職務概要】 SEQSENSEは、AIを搭載した自律移動型警備ロボットを開発するロボティクススタートアップです。 人手不足が深刻化する警備業界において、ロボットとクラウドを活用した新しい警備インフラの構築を推進しています。 今回募集するポジションでは、自社開発のロボットを統合的に管理するクラウドシステムの開発を担当いただきます。ロボットの遠隔監視・運行管理・データ活用など、サービスの中核となるシステム開発を通じて、社会実装フェーズのロボティクス事業に携わることができます。 【具体的には】 自律移動ロボットの管理システムのバックエンド開発 Golang、gRPCを利用した非同期処理システムやサービス間通信システムの開発 Go、Ruby on Rails、PostgreSQL、Redisを利用したWebアプリケーション開発 ライブラリや言語の継続的なアップデート(Renovateを活用して最新を保っています) 管理システムを運用するインフラの構築、メンテナンス(AWS、Terraform)

社内の人材育成を担う技術人材開発部にて、ITスキルの研修業務(研修企画/教材作成～実施)担当を募集します。 ・研修企画(新卒研修の設計など) ・研修実施(登壇、指導、評価など) ・研修教材の開発や選定 ・自己学習用ハンズオン演習の教材作成 ▼想定される研修領域 [IT全般領域] ・基礎研修:生成AI活用、アルゴリズム、Git [DA領域] ・クラウド研修:AWS ・SQL研修:Snowflake ・プログラミング研修:Python 組織の雰囲気 技術人材開発部には、全体で5名(部長:1名・マネージャー:1名・メンバー:3名)の社員が在籍しています。 今回は、ITスキルを担当する技術人材育成チームのメンバーを募集します。 少数精鋭なので、コミュニケーションに壁がなく、意思疎通がしやすい環境です。 フルフレックス制で勤務するため各自が自律的に働いており、情報共有や相談/雑談が活発に行われています。 日々変わるトレンドや人材育成の手法に対して貪欲に学び、 自らの成長も志すような方に向いている職場です。

●概要 当部署は、パーキング事業やモビリティ事業をはじめとするグループ各事業のデータを集約・整備し、AI・BIを活用した意思決定と業務変革を支える組織です。 データの収集・加工・品質管理から、AI・BI活用を支える共通基盤の企画・導入・運用、ガバナンス整備までを一体的に推進し、グループ全体のデータ活用の高度化を担っています。 AI活用およびデータ活用を支える共通基盤の企画・構築・運用を担います。 生成AIやデータ分析技術を事業へ安全かつ継続的に展開するため、プラットフォームの整備、技術検証、ガバナンス整備、利用促進を推進していただきます。 チームリーダー候補として、技術選定、要件定義、プロジェクト推進、関係者との合意形成、運用設計、メンバー支援にも携わるポジションです。 ●詳細 ・AI、生成AI、生成BI等の活用を支える共通基盤の企画、アーキテクチャ設計、導入推進 ・AI・データ分析基盤に関するPoC、技術評価、導入計画の策定 ・生成AIを組み込んだ社内向けツールの企画、要件定義、開発・導入プロジェクトの推進 ・AIサービス、クラウドサービス、ベンダーの調査・比較・選定および技術評価 ・AI・データガバナンス、利用ルール、セキュリティ・権限管理、審査・統制プロセスの策定と運用 ・事業部門、システム部門、関連チーム、ベンダーとの調整・合意形成 ・AI基盤および関連サービスの運用設計、モニタリング、継続的な改善 ・担当領域の方針・ロードマップ策定、案件の優先順位付け、進捗・課題・リスク管理 ・メンバーの技術支援、レビュー、育成およびチーム運営 職務内容の変更予定有無:有 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

●概要 当部署は、パーキング事業やモビリティ事業をはじめとするグループ各事業のデータを集約・整備し、AI・BIを活用した意思決定と業務変革を支える組織です。 データの収集・加工・品質管理から、AI・BI活用を支える共通基盤の企画・導入・運用、ガバナンス整備までを一体的に推進し、グループ全体のデータ活用の高度化を担っています。 AI・BIをはじめとするデータ活用を支えるデータ基盤および関連システムの設計・構築・運用を担います。 DWHやデータパイプラインの開発・改善、データモデリング、データ品質向上、業務アプリケーション基盤の安定運用を推進していただきます。 チームリーダー候補として、アーキテクチャ設計、技術標準の整備、プロジェクト推進、運用高度化、メンバー育成にも携わるポジションです。 ●詳細 ・DWH、データレイク、ETL/ELT処理、データ連携処理の設計・開発・運用保守および改善 ・データ基盤のアーキテクチャ検討、データモデリング、データマート設計 ・Python、PySpark、SQL等を用いたデータパイプラインの設計・開発・テスト・運用 ・AI・BIで利用するデータセットの整備、標準化、品質管理、提供プロセスの構築 ・外部データを含むデータ収集・蓄積・加工方式の設計と自動化 ・データカタログ、メタデータ、データリネージ等の整備 ・ジョブ管理、CI/CD、監視、障害対応、性能改善等の運用高度化 ・BI基盤、ローコード開発基盤、DevOps基盤等の業務アプリケーションおよび関連インフラの運用保守 ・オンプレミスおよびクラウド環境におけるサーバー、ネットワーク、ミドルウェアの管理・改善 ・データ基盤・業務アプリケーションの更改、クラウド移行、刷新プロジェクトの推進 ・担当領域の方針・ロードマップ策定、案件の優先順位付け、進捗・課題・リスク管理 ・メンバーの技術支援、レビュー、育成およびチーム運営 職務内容の変更予定有無:有 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

本ポジションではプロダクトマネジメントや組織開発における一連の業務をお任せします。プロダクトマネジメントチームの責任者を担っていただくポジションのため、経営陣や各現場責任者と協働しながら、プロダクト戦略や組織戦略を描いていただき、実行いただくことを期待しています。 主な業務は以下となります。 ●プロダクト戦略策定業務 ・新規プロダクトの企画立案や既存プロダクトの機能改善方針の検討 ・プロダクトロードマップ策定やKGI/KPIなど達成すべき数値目標の検討 ●プロダクトマネジメント業務 ・定性・定量リサーチ(ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析・VOEやVOC分析) ・CS部門やセールス部門との連携による要求整理、改善アイデアの検討 ・開発要件整理、開発プロジェクトの進捗管理、リスク管理、納期管理 ●組織マネジメント業務 ・プロダクト戦略に紐づく、組織戦略の策定や人員計画の検討 ・チームが円滑に活動するための組織活性化施策の検討と実行 ・メンバーの意欲と能力向上を目指した各種メンバーマネジメント業務 【直近過去事例】 新機能「クリエイティブマップ」β版を提供開始 カオナビが、申請業務を効率化する新機能「ワークフロー」の提供開始 現在、他社との連携も進行中です。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●機械学習エンジニアが担当する技術領域 弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。 ・最適化、強化学習 ・推論型AI(画像、音声、時系列データ、統計系など) ・LLM、NLP ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます） ＜具体的な業務内容＞ ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは？ 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●機械学習エンジニアが担当する技術領域 弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。 ・最適化、強化学習 ・推論型AI(画像、音声、時系列データ、統計系など) ・LLM、NLP ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow） ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...） ・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...） 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 業務の変更範囲:なし

●概要 クライアントのデジタルプロモーション領域において、営業チームや広告運用チームと連携しながら、クリエイティブの戦略・制作ディレクションをご担当いただき、クライアントの課題をクリエイティブで解決していただきます。 ●業務内容 ・クライアントのプロモーション領域における課題ヒアリング ・クリエイティブ領域におけるプロジェクトマネジメントおよび、クリエイティブディレクション 　ー獲得領域におけるLP及びバナーのプランニング/提案 　ーLP及びバナーの構成案作成・制作ディレクション 　ー数値結果の分析/報告/改善提案 　ークリエイティブ施策の全体進行管理 ・分析フローの構築(どの指標をどのように見て改善していくかの設計) ・クリエイティブにおける勝ちパターンの構築・ナレッジ化 ・外部制作会社、パートナー企業、AIツール等を活用した制作体制の構築・最適化 ・チームメンバーや外注先のディレクション/マネジメント 【担当クライアント】 ・大手クレジットカード会社、銀行　など ●変更の範囲 会社の定める業務 ●入社後フォロー ご入社後、上司や同僚社員と一緒に並走しながら担当業務や業務知識を吸収していただきます。将来的には、クリエイティブ領域のリーダー/マネージャーとしてチームを牽引いただくことを期待しています。 ※入社から半年間は出社必須となります。その後は業務状況に応じて週2回までリモートワークの併用が可能です。 ●キャリアパス 配属組織にてその業界の専門性を高めて頂くこともできますし、ご本人の能力やキャリアの志向によっては、部内連携を行いつつフルファネルマーケティングにもかかわっていくなど、自らの領域を広げるステップアップもできる環境です。

営業・マーケティング分野のインハウスデザイナーとして、下記の業務に携わっていただきます。 ・各種営業ツール(パンフレット、提案書等)、マーケティングツール(ホワイトペーパー、バナー等)のデザイン ・上記に関するテンプレートや素材開発 ・外部制作会社のソーシング、管理 また、一定の実績を積みスキルアップいただくことで、Webデザイン、UI/UXデザイン領域にも関与いただく可能性もあります。

▼SREの役割 内製プロダクト(テレシーアナリティクス、ライトニングMMM等)のPlatform・Security組織の立ち上げメンバーとして、AIネイティブ企業の基盤をゼロから設計するポジションです。 AWS/GCPを活用したインフラ設計・運用だけでなく、セキュリティポリシー、認証・認可、AIエージェント基盤のアーキテクチャ設計まで主体的に意思決定していただきます。 「単に現状を維持する」のではなく、IaCや自動化で運用そのものをアップデートし、将来的には社内AIエージェント基盤など、ベストプラクティスが固まっていない領域のインフラ・セキュリティ設計にも携わっていただくことがミッションです。 ▼お任せする業務 ・Terraformによるインフラのコード化、AWS/GCPリソースの設計・構築 ・CloudWatch / Cloud Monitoring / Sentryを用いた監視設計、アラート対応、インシデント対応 ・新機能・新サービスのローンチ時のインフラ設計、セキュリティレビュー、キャパシティプランニング ・脆弱性スキャンの運用、CVE対応、IAM・アクセス制御の設計 ・セキュリティインシデント発生時の一次対応と再発防止策の整備 ・生成AI利用ガイドラインやサプライチェーン攻撃への対策設計 ・パフォーマンス改善、コスト最適化、CI/CDパイプラインの整備 ・Snowflake、dbt Cloudを用いたデータ基盤の運用支援 ▼将来的に取り組みたいこと ●社内AIエージェント基盤のインフラ・セキュリティ設計 : ・今後、社内業務を変革するAIエージェント基盤の構築を計画しています。エージェントが社内データや外部APIにアクセスする以上、従来のセキュリティモデルでは対応しきれない領域です。基盤のアーキテクチャ設計からセキュリティ統制まで、ゼロから設計・構築していただける環境です。 ●スケールに耐えうるインフラ体制の構築 : ・プロダクトの成長と顧客拡大に伴い、巧妙化するサイバー攻撃に耐え、高いサービスレベルを維持できるインフラ体制を構築していきます。 開発環境 ●インフラ・データ基盤 : ・AWS、GCP、Terraform、Snowflake、dbt Cloud ●監視・運用 : ・CloudWatch、Sentry、Cloud Monitoring ●社内利用ツール : ・Salesforce、Google Workspace、Notion、Slack、Chatwork、Claude等のAI製品を含む計20サービスを利用

【役割・ミッション】 デジタル本部コーポレートIT課に所属し、ヤマシタグループ全体の情報セキュリティマネジメントを統括するポジションです。 セキュリティポリシーの策定からゼロトラスト環境の設計、AI基盤のセキュリティ確保まで、経営に近い立場で幅広く担っていただきます。 他部門やチームとも連携しながら、守りと攻めの両面からセキュリティ体制を築いていただきたいです。 【業務内容】 ・情報セキュリティマネジメントの統括(ISO 27001認証の維持・運用、リスク評価、ポリシーの策定・更新) ・ゼロトラストネットワークやAI基盤を含む次世代インフラにおけるセキュリティ設計の推進 ・人・モノ・プロセス・技術の観点からのリスク評価と改善策の実行 ・AI利用に伴うプライバシー・倫理リスクへの対応 ・インシデント対応フローの構築、BCP/DR訓練の実施 ・DLPや暗号化等のセキュリティ技術の選定と運用 ・社内教育・訓練の企画と実施 ・サプライヤ管理および法規制対応の推進 【責任】 ・セキュリティガバナンスの確立 ・次世代インフラのセキュリティ設計の主導 ・インシデント対応体制・セキュリティ文化の定着 【業務内容の変更範囲】当社業務全般

【役割・ミッション】 デジタル本部コーポレートIT課に所属し、ヤマシタの社内IT基盤全般の設計・構築・運用を担うポジションです。 クラウド上のAI基盤を安定稼働させるためのアーキテクチャ設計から、既存インフラの内製化、ゼロトラストネットワークの構築まで、幅広い領域を担っていただきます。 セキュリティ担当やサービスデスクとも連携しながら、攻めと守りの両面からIT基盤を進化させていく役割です。 【業務内容】 ・社内IT基盤(ネットワーク、サーバー、ストレージ、仮想化、クラウド)の設計・構築・運用・監視 ・クラウド上のAI基盤を24時間365日稼働させるためのアーキテクチャ設計と性能チューニング ・既存インフラの運用保守の内製化(Microsoft Graph API等のクラウドサービスAPI活用やサーバー保守の社内完結体制の構築) ・ADリプレースやネットワーク改善、ファイルサーバー移行、BCP/バックアップ体制構築 ・ゼロトラストネットワークの構築やMDM(PC・タブレット・スマートフォン管理)設計 ・ITサービスマネジメントプロセスの標準化、システムオンボーディング整備、運用移管条件の策定 ・サービスデスクや運用チームへの技術支援、障害対応と原因分析 ・セキュリティ担当と連携した、クラウド/オンプレ問わずゼロトラストを意識した安全設計の推進 【責任】 ・IT基盤の安定性と拡張性の確保 ・インフラ刷新PJの推進・内製化の実現 ・ITサービスマネジメントの標準化・運用体制の構築 【業務内容の変更範囲】当社業務全般

● 職務概要 本ポジションでは、金融機関が抱える業務・システム上の課題に対し、生成AIをはじめとする先端技術と当社の自社プロダクト Trust TLanP を活用し、技術面から課題解決をリードする「Forward Deployed Engineer(FDE)」としてご活躍いただきます。 Trust TLanPは、レガシーシステムのモダナイゼーションや、生成AIを活用した業務プロセスの効率化・高度化など、金融機関における幅広い業務・システム変革を支援するプロダクトです。 FDEは、単なるコンサルティングや技術提案にとどまらず、クライアントの業務や現行システムを深く理解した上で、課題整理・技術検証から、アーキテクチャ設計、実装、検証、本番導入までを一貫して担当します。Trust TLanPの活用、新たなAIソリューションのPoC、クライアント固有の機能開発など、顧客の課題に応じて柔軟に技術的な解決を実現していくポジションです。 ● 具体的な業務内容 ・顧客の業務・システム課題を踏まえた、Trust TLanPの技術的な導入設計および実装推進 ・顧客や社内関係者と連携した、レガシーシステムのモダナイゼーションや生成AIを活用した業務効率化・高度化に関する企画、技術検証、PoC推進 ・PoCや技術検証の結果を踏まえた、本格開発・本番導入に向けたアーキテクチャ設計、技術検討および実装推進 ・顧客固有の課題に応じた、AIソリューションや機能の設計・開発 ・プロジェクトや顧客導入で得られた知見の、自社プロダクトの機能改善・プロダクト戦略へのフィードバック ● 業務変更の範囲 (雇入れ直後) IT専門職 (変更の範囲) すべての業務への配置転換あり

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。 具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行 ・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装 ・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用 ・AWS/GCP/Azureなどクラウド環境上でのDWH/データレイク構築支援 ・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施 ・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応 ・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備 ・自社プロダクト(Trust GenGA/Trust TLanP)におけるデータ連携・検証支援 プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(当社プロダクトTrust GenGAを活用) ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(当社プロダクトTrust TLanPを活用 ) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

本ポジションでは、金融機関向けの高度なAI・データサイエンス案件のデリバリーを担いながら、自ら設定した研究テーマに取り組み、論文発表までを行うリサーチサイエンティストとしてご活躍いただきます。 Trustは「金融×データサイエンス」に特化し、大手金融機関に対して高度な分析・モデリング・AI活用支援を提供しています。本ポジションでは、技術力の高さが求められる案件において、先端的な手法の設計・実装・検証をリードしていただきます。 業務時間の約6割は、金融機関向けプロジェクトにおける高度な技術課題の解決に従事いただきます。 残りの約4割は、ご自身が設定した研究テーマに取り組み、論文化・学会発表までを目指していただく時間として確保しています。 実務と研究を往復しながら、金融ドメインにおける実課題に根差した研究を推進できるポジションです。 具体的な業務内容 ●金融機関向け高度案件のデリバリー(60%) ・金融データを用いた高度分析・モデリング設計 ・LLM/生成AI/機械学習を活用したアルゴリズム設計・検証 ・技術的難度の高いPoC設計・実装 ・研究的アプローチを用いた課題解決および顧客への技術提案 ・プロジェクトにおける技術的リード ●研究活動(40%) ・自身で設定した研究テーマの推進 ・学会投稿論文の執筆 ・国内外カンファレンスでの発表 ・研究成果のプロダクト/案件への還元 研究テーマ例 ・金融×LLM ・金融業務自動化 ・エージェント活用 など ※変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 ●職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング ●具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 ●プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援制ラウンジでシアター投影等) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

●職務概要 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社(HD)であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。 プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。 ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング ●具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進 ・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード ・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定 ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure)を活用したDWH・Datalake設計および導入支援 ・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援 ・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進 ・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進 ●プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革 ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援 ●業務変更の範囲 (雇入れ直後):IT専門職 (変更の範囲):すべての業務への配置転換あり

QAエンジニアとして、Assuredクラウド評価の品質管理に携わっていただきます。プロダクトの品質向上にオーナーシップを発揮し、品質保証を軸としたプロセス改善・仕組みづくりを推進していただきます。 ●主な業務 <プロダクトの品質保証> ・テスト戦略の立案から計画・設計・実施までを一貫して担当 ・機能要件・非機能要件のレビューを通じた、不具合の未然防止と手戻りの低減 ・障害・不具合の分析を通じた開発チームへのフィードバックと改善提案 ・ユーザーからの不具合問い合わせの確認・課題管理 <品質保証プロセスの改善・仕組みづくり> ・開発プロセス・テストプロセスの課題分析と改善の推進 ・テスト自動化の戦略立案・設計・運用・保守 ・AIを活用した品質保証プロセスの構築・改善 ・品質を定量的に測定・可視化する仕組みの構築 ・開発チームとの連携体制の設計・構築 ※ご志向や適性、組織状況に応じて役割を調整させていただきます。 ●業務の変更範囲 会社の定める業務(出向等を含む)

プロダクトエンジニアとして、Assuredクラウド評価の機能開発に関わっていただきます。 ●主な業務 ・必要な機能の設計、実装、テストおよびリリース ・他メンバーの設計・コードのレビュー、フィードバック ・チームのプロジェクト管理、スクラムイベント運営 ・開発プロセス改善、生産性向上施策 ・PdM・デザイナー・ドメインエキスパートとの協働 ・顧客からの問い合わせ・不具合対応 ・データ整備、分析、モニタリング ・採用活動への参画 ●チームの文化 新しい市場を啓蒙しユーザー価値を探究するAssuredクラウド評価のプロダクトチームでは、エンジニアが開発だけでなく、事業指標の追求やユーザー課題の発見まで関わる「プロダクトエンジニア」の文化があります。技術(How)を核としながら、事業(Why)やユーザー体験(What)にまで越境し、全員が事業指標を意識しながら開発する文化です。AIがコードを書く時代だからこそ、「なぜ作るか」「何を作るか」という上流の問いに注力し、ビジネス組織とも一体となり事業成果にコミットし続けています。 ▽デブサミ2025 Assuredが実践する「事業を創る」プロダクト開発術 https://productzine.jp/article/detail/3716 ※Assuredのエンジニアについて ▽インターネット、そして社会をより良くするために。未知のプロダクトづくりへの挑戦。 https://note.com/assuredjp/n/ndcb0b069ca9c ▽次世代に残るプロダクトをつくりたい。サイバーエージェント→AWSを経て感じるAssuredの社会的意義と奥深さ。 https://note.com/assuredjp/n/n0f79b6983d89 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go 　※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash ・その他API等: Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 ●勤務地及び業務の変更範囲 会社の定める業務(出向等を含む)

プロダクトマネージャーとして、担当プロダクトの短期的な施策から中長期的な機能開発までお任せします。Assuredの事業戦略を踏まえ、市場やユーザーに支持されるプロダクト開発にコミットすることを期待しています。 ●業務例 ・担当プロダクトにおける戦略検討、KPI設計と達成に向けた開発計画の策定・推進 ・ユーザーヒアリング、データ解析などを通じた企画立案・仮説検証 ・プロダクト、サービスの体験設計・要件定義 ・デザイナー、エンジニア、ビジネスチームと協業したプロダクト開発のリード ・その他、サービスグロースのための必要なさまざまな実務 ▽Assuredにおけるプロダクトとビジネスの関係性 https://note.com/assuredjp/n/n1cee2bf89d74 ▽挑戦領域としてのサイバーセキュリティ市場の魅力 https://note.com/assuredjp/n/n54fc73008083 ●業務の変更範囲 会社の定める業務(出向等を含む)