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データサイエンティスト×従業員数101〜500人のリモートワーク転職・求人情報一覧

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40件中 1件~10件

株式会社エムニ

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。


◼️本ポジションについて

エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。


◼️仕事のやりがい

- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる


◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。

- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証

◼️取り組むテーマ例

- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討


◼️このポジションで期待する成果

- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる

【業務の変更の範囲】
想定年収 600 〜 1,000 万円/年 雇用形態 正社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間: ◼︎勤務時間 フレックスタイム制 - コアタイム:なし - フレキシブルタイム:5:00~22:00 ※スーパーフレックスタイム制 - 標準労働時間:1日8時間 ※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制
時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間)
休憩時間: 60分
設立年数 4年 従業員数 151人
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株式会社プレイド

【フルリモ相談可◎データサイエンティスト】有名CXプラットフォームSaaS展開/東証グロース上場!福利厚生◎ のリモートワーク求人

■お仕事内容
クライアントのデータ活用プロジェクトにおいて、基盤構築支援から高度な分析モデルの開発、施策検証まで、データサイエンスの側面からリードしていただきます。

1. 施策PDCA・統計的効果検証
・マーケティング施策のKPI設計と、統計的仮説検定を用いたA/Bテストの評価
・BIツール(Looker Studio, Tableau, Codatum等)を用いたダッシュボード構築とモニタリング環境の整備

2. 多様な手法を用いたモデリング・実装
・Python / R / SQL などを用いた探索的データ分析によるインサイトの抽出
・機械学習モデル(予測、クラスタリング、レコメンデーション等)の構築と、KARTEへの推論結果の実装
・生成AI(LLM)を活用した新しい顧客体験ソリューションのプロトタイピングと実戦投入

3. データパイプライン設計・基盤構築支援
・クライアントのDWH(BigQuery, Databricks, Snowflake等)とKARTEの連携設計・実装
・SQLを用いた高度なデータ加工(ETL/ELT)、分析用データマートの構築
・データ品質管理とクエリパフォーマンスの最適化


■募集背景
エンタープライズ企業のDXが進む今、最大の課題は「データの利活用」の深刻化にあります。
プレイドが目指すのは、AIや機械学習を単なる予測で終わらせない、実アクションに直結する「Actionable(実行可能)」なデータエコシステムの構築です。

KARTEを軸に、モダンデータスタックの最新技術を柔軟に取り入れながら、クライアントと共に「データによる意思決定と実行」の新しいスタンダードを創り上げる。
データの「蓄積」から「価値創出」へ。ラストワンマイルを突破する専門家を募集しています。


■ポジションの魅力
Actionable AIの実践
・自分の作った予測モデルが、KARTEを通じて即座にWebサイトのポップアップやアプリ通知としてユーザーに届きます。
 「分析して終わり」ではない、リアルなフィードバックループとビジネスインパクトを肌で感じられます。

Modern Data Stackへの深い関与
・Google Cloudのプレミアパートナーであり、Databricks等とも強力なパートナーシップを結んでいます。
 最新のクラウドネイティブな環境で、技術的な制約に縛られず最適なアーキテクチャを追求できます。

多様な業界のドメイン知識とデータ
・EC、金融、人材、メディアなど、日本を代表する企業の多種多様な1st Party Dataに触れることができます。
 特定業界に閉じない、汎用性の高いデータサイエンス力を養うには最高の環境です。

「自走支援」という視座
・単なる受託分析ではなく、クライアント組織が自らデータを利活用できる文化を作ることを目指します。
 技術提供の先にある「組織変革」に携わる醍醐味があります。


■関連インタビュー記事
PLAID ALPHAについて(https://recruit.plaid.co.jp/plaid-alpha)
CGO桑野 × ALPHA責任者・濵﨑対談インタビュー(https://blog.plaid.co.jp/n/n560ecdda3a18)
ALPHA責任者・濵﨑 × Team Head古市対談インタビュー(https://wired.jp/branded/2025/09/09/plaid-1/)

【業務の変更の範囲】
業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
想定年収 600 〜 1,500 万円/年 雇用形態 正社員
職種
勤務形態
作業時間: ■フルフレックスタイム制 ・コアタイム:なし ・フレキシブルタイム:7:00〜22:00 ・標準労働時間:9:00~18:00(休憩時間 60分)
働き方: フルフレックス制
時間外労働の有無: 有(月平均20時間)
休憩時間: 60分
設立年数 16年 従業員数 466人
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コインチェック株式会社

【リモートあり/データサイエンス】米NASDAQ上場/国内最大規模の暗号資産取引サービス運営企業 のリモートワーク求人

■お仕事内容
<担当していただくこと>
フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げに伴い、立ち上げフェーズに参画頂ける人材を募集しております。
暗号資産ディーリング業務における定量分析・モデル開発を通じた収益最適化をご担当頂きます。

-カバー取引のコスト分析・カバー戦略の定量的な策定・改善
-自社のスプレッド・パラメータ設定
-市場データを活用した収益機会の探索・分析
-デリバティブの理論価格算出モデルの設計・実装・検証
-Python / BigQuery / GCP を用いた分析基盤上でのモデル開発・運用


■この仕事の魅力
-暗号資産という成長市場で、カバー取引・資金管理・デリバティブなど多領域の定量分析に横断的に関われる
-フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げフェーズに参画できる
-分析から戦略策定まで一気通貫で携われる裁量の大きさ
-AIツールを活用した分析・開発ワークフローの構築スキル


■この仕事で伸ばせるスキル
-暗号資産特有の市場構造(24/365、高ボラティリティ)に対する定量分析スキル
-Cursor・Claude Code等のAIコーディングツールを業務に全面導入しており、分析・実装の生産性が高い環境で働ける
-フロントオフィスとしての収益最適化の意思決定経験


■配属部門について
暗号資産交換業事業(現物・デリバティブ)の運営を担うトレジャリー部では暗号資産のポジション管理の他、カバー先(LP)との契約・口座管理や、
カストディシステム(Fireblocks)の運用まで広く担当しております。


■募集背景
フロント業務に特化した組織の立ち上げに伴い定量分析を担うクオンツ人材を募集しております。


■コインチェック株式会社について
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。
2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。

私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、
新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。

インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、
安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。
こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。

コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。
「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。

私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか?


■関連記事
note(コインチェック株式会社 公式note):https://note.com/coincheck
Company Deck(コインチェック会社紹介資料/Coincheck Company description):https://speakerdeck.com/coincheck_recruit/coincheck-company-description

【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
想定年収 800 〜 1,500 万円/年 雇用形態 正社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間: 清算期間と1ヶ月の総労働時間:毎月1日~末日 所定労働時間:8時間×月の所定労働日数を満たす必要があります。 標準労働時間:1日8時間(部署により基本勤務時間は異なる) コアタイム:12時~15時 フレキシブルタイム:7時~22時
働き方: フレックス制(コアタイムあり)
時間外労働の有無: 有(月平均10時間)
休憩時間: 60分
企業概要
2014年8月に暗号資産取引サービス「Coincheck」を開始して以来、金融リテラシーにかかわらず、誰でも使いやすいサービスを提供することにより、「新しい価値交換」を身近に感じられる機会をお客さまに届けてきました。

暗号資産やブロックチェーンは日々進化を重ね、より個々人を主体とした「新たな価値交換」を実現しつつありますが、あたらしい技術がもたらす恩恵はまだほんの一部の人にしか行き届いておらず、情報リテラシーによる格差が生じています。

コインチェックは、暗号資産やブロックチェーンにより生まれる「新しい価値交換」、またその次に現れる新しいテクノロジーにより実現される変革を誰もが身近に感じられるように、より良いサービスを創出し続けます。
設立年数 15年 従業員数 212人
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ファインディ株式会社

【首都圏ハイブリ(週4日出社)/データサイエンティスト・機械学習エンジニア_GenAI Enablement/PythonやSQLを用いた分析・モデル実装経験】技術立国日本を取り戻す!|「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人

■お仕事内容
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI(LLM)のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI/CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード


■キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
-MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
-ビジネス視点の獲得:経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
-リーダーシップ・マネジメント経験:複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。

・最先端技術へのアクセス
-LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
-スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。

・エンジニアが活躍できるカルチャー
-社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
-海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。


■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。

現在は、

・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。

また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。

【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
想定年収 600 〜 800 万円/年 雇用形態 正社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間: 10:00〜19:00(実働8時間) ※時差出勤制度あり (8:00〜10:00にて30分単位で稼働開始時間を選択可(1ヶ月毎に変更可、一部部署では8:00〜11:00で選択可) ※現在、週3程度の出社をお願いしております。
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など)
時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間)
休憩時間: 60分
設立年数 13年 従業員数 478人
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株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト(LLM開発)/機械学習モデルの研究、開発経験(3年以上)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。

大規模言語モデル(LLM)の開発・改善・研究
モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
評価・ベンチマーク設計
日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
開発基盤・データ基盤の整備
学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
プロダクト/ソリューションへの接続
PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
エンジニアと連携した商用実装(API化、周辺機能、運用設計)、クライアント環境での導入支援(オンプレミス含む)
業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等)

あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件(性能/コスト/セキュリティ/運用制約)をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
ABEJAは大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。


募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル(LLM)や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。

一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。

日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。

ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」

生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。

そのために本ポジションでは、大規模言語モデル(視覚言語モデルを含む)の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。

また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
想定年収 800 〜 1,500 万円/年 雇用形態 正社員
職種
勤務形態
作業時間: フレックスタイム制 ・コアタイム 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり)
時間外労働の有無: 有(月平均20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
応募する

株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト(Embodied AI)/機械学習モデルの研究、開発経験(3年以上)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。

Embodied AI / VLAの研究開発
Embodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性)
学習データ収集・データ基盤整備
実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新
データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計)
合成データの作成戦略作りおよび活用
シミュレーション環境構築
物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む)
評価・ベンチマーク設計
タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
オフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング
データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫)
プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み
プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進
導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等)

あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
AIロボット協会を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約(安全性、安定稼働、環境変動、コスト)を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
ABEJAが培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット(新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等)も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。

募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル(LLM)や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。

一方で、社会課題の解決や産業変革のインパクトは、デジタル空間にとどまらず、現場の物理世界へと広がりつつあります。倉庫や工場などでは、特定エリアで特定タスクを自動化するロボットが普及してきましたが、複雑な状況判断や臨機応変な対応には限界があり、より柔軟で汎用的な自律性が求められています。ハードウェアやセンサー、制御の高度化に加え、LLMがもたらした自然言語理解や推論、意思決定支援といった知的能力をロボットと融合することで、状況に応じた対処や複雑なタスク実行をリアルタイムに実現する潮流が強まっています。

ABEJAはこれまでLLM領域で培ってきた知見やノウハウを強みに、次の成長領域としてフィジカル領域への展開を加速します。言語と行動をつなぐVLA(Vision-Language-Action)をはじめとしたEmbodied AIの研究開発を推進し、ロボットが現場で価値を発揮するために必要となる学習データや評価手法、開発基盤の整備まで含めて取り組むことで、AIロボティクス領域での社会実装を現実のものにしていきます。

こうした挑戦を継続的に拡大し、LLM×ロボティクスの融合によって、従来のロボットでは難しかった柔軟な動作や判断を可能にし、実現場の生産性・安全性・品質を大きく向上させる価値提供を強化するため、Embodied AI領域を担うデータサイエンティストを募集します。

ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」

フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。

そのために本ポジションでは、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。

また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
想定年収 800 〜 1,500 万円/年 雇用形態 正社員
職種
勤務形態
作業時間: フレックスタイム制 ・コアタイム 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり)
時間外労働の有無: 有(月平均20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
応募する

株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト(ミドル)/機械学習のモデリング業務経験(LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価
ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む)
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops)
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。

参考:技術スタック(https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience)
ABEJA(豊富な知見) × 大手企業(莫大なデータ/リソース/キャッシュ)という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考:Kaggle Days World Championshipで優勝した話(https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211)
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考:Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み(2022年版)(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23)
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。

将来的に目指せるキャリアイメージ

ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO(Chief Digital Officer)

募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル(LLM)や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。

こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。

ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」

お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
想定年収 800 〜 1,000 万円/年 雇用形態 正社員
職種
勤務形態
作業時間: フレックスタイム制 ・コアタイム 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり)
時間外労働の有無: 有(月平均20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
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株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト(シニア)/機械学習のモデリング業務経験(LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む)
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops)
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。

参考:技術スタック(https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience)
ABEJA(豊富な知見) × 大手企業(莫大なデータ/リソース/キャッシュ)という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考:Kaggle Days World Championshipで優勝した話(https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211)
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考:Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み(2022年版)(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23)
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。

将来的に目指せるキャリアイメージ

ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO(Chief Digital Officer)

募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル(LLM)や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。

こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。

ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」

お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
想定年収 1,000 〜 1,200 万円/年 雇用形態 正社員
職種
勤務形態
作業時間: フレックスタイム制 ・コアタイム 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり)
時間外労働の有無: 有(月平均20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
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株式会社BTM

【フルリモート◎/AIエンジニア/上場企業グループ】AI開発×DXコンサル★開発エンジニア! のリモートワーク求人

※親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。

■お仕事内容
・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証


■募集背景
株式会社BTMAIZは、東証グロース市場に上場している株式会社BTMの子会社として
「日本をAI先進国に、一人一人の人生を豊かに。」という壮大なMissonのもと
2025年1月に創業し、AI分野におけるソリューション提供を開始いたしました。

国内DX市場は2030年に5兆円、
AIビジネス、生成AI市場はともに2兆円に迫る勢いで拡大をしており、
これから少子高齢化における生産人口の減少を解決する中核であると考えております。

現在、様々な企業様の「AIへ挑戦したい」というAIニーズが非常に高まっていること、
また、株式会社ヘッドウォータースと資本業務提携したことも相成り、
当社の主力サービスとなるAIソリューションへ多くの企業様から
お問い合わせをいただいております。

このような背景を踏まえ、早期に顧客の皆様のニーズにお応えし、会社の成長を加速させるため、
立ち上げフェーズを一緒になって活躍いただける「AIエンジニア」を募集いたします。


■ご入社の流れ
親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。
※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。
ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、
BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、
並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。

【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
想定年収 400 〜 700 万円/年 雇用形態 正社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間: 標準労働時間:午前10時00分 ~ 午後19時00分(内、休憩時間60分   (実働時間8時間00分)  ※フレックスタイム制 (コアタイムあり 11:00 ~ 16:00) フレキシブルタイム (07:00~22:00)
働き方: フレックス制(コアタイムあり)
時間外労働の有無: 有(月平均20時間)
休憩時間: 60分
設立年数 16年 従業員数 180人
応募する

株式会社オープンロジ

【地方フルリモート可/機械学習エンジニア(テックリード候補)/機械学習モデルを本番システムに組み込み、運用・改善した実務経験3年以上】AI・機械学習・数理最適化を用いて物流最適化に挑む! のリモートワーク求人

■お仕事内容
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。

特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。

<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング

<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ


■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。


■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
 数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
 MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
 現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
 効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
 オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
 自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。

【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
想定年収 500 〜 1,200 万円/年 雇用形態 正社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間: ・コアタイム:無し ・フレキシブルタイム:無し ・標準労働時間:10:00-19:00
働き方: フルフレックス制
時間外労働の有無: 有(月平均15時間)
休憩時間: 60分
設立年数 14年 従業員数 150人
応募する
40件中 1件~10件

ここに掲載されている求人はごく一部です。
リラシクで取り扱う求人の約80%は非公開求人(Web公開NGや掲載前の求人)です。

非公開の理由

非公開の理由

企業のIT投資は秘匿性が高く、採用情報から機密情報が漏れないよう配慮が必要です。
魅力的なプロジェクトに携われる求人は、なかなか一般公開されません。
また、求人掲載前に既存の会員へ案内され、公開前にクローズとなる求人も多数あります。

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【首都圏ハイブリッド~フルリモート/セキュリティコンサルタント(EDR/エンドポイントセキュリティ)/Manager・Senior Manager・Director】AI時代の企業変革を、セキュリティを起点に支える総合ファームへ。|セキュリティ特化フリーランスで業界No.1。確かな実績と人材基盤があります。 のリモートワーク求人

~2,400 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
・EDR(CrowdStrike等)導入・移行・運用支援プロジェクトのPM/PLとしての統括
・顧客のエンドポイントセキュリティ方針・アーキテクチャの構想策定、設計のリード
・SOC/MDR運用設計、インシデント対応(IR)体制構築の支援
・検知ルール・運用プロセスの高度化、チューニング方針の策定と品質管理
・ユニット(チーム)のマネジメント、メンバー育成、デリバリー品質の担保
・顧客への提案活動、経営層・部門責任者への報告・折衝
・ベンダーアライアンス(CrowdStrike)を活かした提案・ソリューション開発
・(Senior Manager)複数プロジェクトの同時統括、案件創出・事業推進のリード
・(Director)EDR/エンドポイント領域全体の事業・売上責任、組織拡大と対外的なブランド構築のリード


■このポジションの魅力
エンドポイント(PC・サーバー)を守る最後の砦、EDR領域のリーダーポジションです。
当社がベンダーアライアンスを結ぶCrowdStrikeを中核に、導入・構築から運用設計、
インシデント対応体制の構築までを一気通貫で担っていただきます。
本ポジションは、当社がいま最も注力する領域のひとつです。案件が急速に拡大する一方でリード層が不足しており、
ユニット(チーム)を率いる立場として、案件だけでなく組織そのものを創っていただくフェーズにあります。
製品導入の担当者から、顧客の防御戦略を描くコンサルタントへ。その転換を、統括者の立場で実現できます。



■関連する専門領域
※CrowdStrikeのご経験を軸に、以下の領域のご経験を活かしていただけます。
EDR・EPP導入/エンドポイント防御設計/SOC・MDR運用/インシデントレスポンス(IR)/
デジタルフォレンジック/脅威ハンティング/UEM・MDM/ゼロトラストエンドポイント


■想定年収(グレード別)
▼G2(Director)1,800~2,400万円|
EDR/エンドポイントセキュリティ領域全体の事業・売上責任を担い、大型案件のクロージング、
顧客CxOリレーション、組織拡大まで牽引できる方(実務目安10年以上)。

▼G3(Senior Manager)1,200~1,900万円|
EDR/エンドポイントセキュリティ領域で複数プロジェクト/ユニットを統括し、顧客の部長・CxOクラスとの折衝、
提案・受注から納品までをリードできる方(実務目安7~10年以上)。

▼G4(Manager)1,000~1,400万円|
EDR/エンドポイントセキュリティ領域でプロジェクト責任者(PM・PL)として案件を完遂できる方(実務目安5年以上、またはPM・PL経験)。

※本求人はManager/Senior Manager/Director(ユニットリーダー以上)を対象とした募集です。

【首都圏ハイブリッド~フルリモート/オープンポジション(セキュリティ/IT 総合)/セキュリティドメインの実務経験】AI時代の企業変革を、セキュリティを起点に支える総合ファームへ。|セキュリティ特化フリーランスで業界No.1。確かな実績と人材基盤があります。 のリモートワーク求人

~1,900 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
・ご経歴をもとに、最適なドメイン・グレードを当社からご提案します。
・23の専門ドメインに完全に当てはまらない方も、セキュリティ領域で活躍したい方を歓迎します。


■このポジションの魅力
特定ドメインに縛られず、ご経歴に最も合う領域・グレードを当社からご提案します。
セキュリティ未経験でも、IT・コンサルの素養を活かして成長市場でキャリアを築けるポジションです。


■募集グレード
G3~G7(経験に応じて決定)


■想定年収(グレード別)
▼G3(Senior Manager)1,200~1,900万円|
担当領域で7~10年以上の実務。複数のプロジェクトやチームを統括し、プロジェクトマネージャー/プロジェクトリーダーとして
案件を完遂。顧客の部長・CxOクラスと折衝し、提案・受注から納品までをリードした実績。

▼G4(Manager)1,000~1,400万円|
プロジェクトマネージャー/プロジェクトリーダーとしての経験、または実務5年以上。要件定義から実行・納品まで一貫して担当し、
プロジェクトの責任者として推進した実績(チームメンバーとしての従事も相談可)。

▼G5(Senior Consultant)800~1,000万円|
実務3~5年。小規模プロジェクトのリード、または顧客との折衝・要件すり合わせの経験。担当業務を独力で完遂できる水準。

▼G6(Consultant)400~800万円|
実務1~3年。課題の分析、成果物(資料・設計書・報告書等)の作成、顧客対応を担当した経験。基礎的なスキルが身についている水準。

▼G7(Associate / Senior Associate)400~600万円|
実務0~2年。リサーチ・分析・資料作成を担える素養(第二新卒・未経験から応募可)。IT・コンサルティングの基礎、
または学習意欲・関連資格で素養を示せる方。

【横浜ハイブリッド~フルリモート/AWSインフラ・DevOpsエンジニア】上場新興SIerの子会社化/toC向け案件多数/AWSインフラ・DevOpsエンジニア募集! のリモートワーク求人

~600 万円 / 年

◎詳細
当社は、プライムベンダーとしてクライアントの多様なITシステムの企画・提案・開発・運用を手掛けています。
主にクライアントサービスのインフラ(AWS)を活用したシステム基盤の設計・構築・運用業務をご担当いただきます。

■具体的な業務内容
・AWSのクラウドサービスを活用したシステム基盤の設計/構築/運用
・IaC(Infrastructure as Code)を活用したクラウドインフラの構成管理
・CI/CDパイプラインの構築・運用
・コンテナ基盤(Docker、Kubernetes等)の設計・構築
・クラウドネイティブなアーキテクチャの設計・提案
・Webサービス・アプリケーションのインフラ基盤の最適化
など

■案件例
・ゲームプラットフォームのWebサイトサーバー構築・運用プロジェクト
・Webサイトサーバのオンプレミス→クラウド移行
・大規模データ向けETLツールの構築、保守、運用
・AWS上でのマイクロサービス基盤の設計・構築プロジェクト

■キャリアアップを全力で応援!
個人の希望やキャリア形成を重視したプロジェクトアサインをしています。半期ごとの面談や定期的な1on1で「こういう仕事をやってみたい!」「このスキルを伸ばしたい!」等、今後のキャリアやスキル形成について個人に寄り添いヒアリングした上でアサイン先を決定しています。個人のスキルアップ、キャリアパスに出来る限り添えるように、ひとりひとりと向き合っています!
多様なクライアントやプロジェクトを通じて、フロントエンドからバックエンド、クラウド基盤の構築・運用まで、幅広い技術領域の案件に携わることができます。フルスタックなエンジニアとしてスキルの幅を伸ばしていただける環境です。

■仕事の魅力
Webサービス開発、スマホアプリ開発、業務系システム、基幹系システムなど、様々なプロジェクトが豊富。ブロックチェーン技術を活用したシステム開発やIoTシステム開発など最新のソリューションやテクノロジーを駆使した案件も年々増えてきています。業種やターゲットユーザー、今から立ち上げるサービス・既に多くのユーザーを持つサービスなど、領域やビジネスフェーズが違えば、抱える課題も変わってきます。フルスタックなエンジニアを目指せる環境です。
高い技術力のある技術者が豊富にいるので、次はこの技術をやってみたいという声ややるべきという考えが出てくる風土です。世界中の最先端テクノロジーと結び付け、お客様や自社のビジネスイノベーションに貢献できます。
チームとして助け合って業務を遂行する環境。 チームワークを大切にしており、日常的なコミュニケーション、コードレビュー、スキル共有を通じて、メンバー全員が成長できるカルチャーがあります。
昨年度有給取得率80%以上。プライベートも充実し、やりがいのある先端技術の仕事に携わる事で、高いモチベーションと安定した納得の給与も得ることが可能です。
IT系の資格取得を支援。資格取得のための支援制度が充実しています。

【フルリモート相談可】次世代薬局向け事業会社!プロダクト開発ディレクター! のリモートワーク求人

~1,500 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
ご本人の志向等によりますが、既存プロダクトもしくは新規プロダクトのプロダクトマネージャーポジションとして参画いただきます。

・開発要求の作成やユーザー体験の設計
・サービス/事業両面における有効なKPIの策定と分析
・開発進捗/技術的課題の把握とそれに対する方針の検討


■チームについて
カケハシではクラウド電子薬歴・服薬指導システム「Musubi」を始め、おくすり連絡帳アプリ「Pocket Musubi」、
薬局経営を支援する薬局データプラットフォーム「Musubi Insight」、医薬品発注・管理システム「Musubi AI在庫管理」といったプロダクト群に加えて、
M&Aにより様々なサービスがラインナップが加わるなど、マルチプロダクト戦略を進めています。

※面談の途中でアサインチームの決定をいたします。

【リモート◎】次世代薬局向け事業会社!デバイスデリバリー管理担当! のリモートワーク求人

~650 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
カケハシのプロダクト価値を、確実な形(デバイス)として薬局へ届ける「デリバリープロセスの要」として、
端末調達からキッティング、配送に至る一連の運用・改善を担っていただきます。
近隣チームの TechnicalPlanning(設計)やTechnicalSupport(導入・保守)と密に連携し、
外部パートナーと共に「止まらない医療」を支えるデバイス供給体制を構築・運用することがミッションです。

【具体的な業務】
・ベンダーマネジメント・品質管理
委託先キッティングセンターの工程管理、品質改善。

・自律的なプロセス構築(0→1 / 1→10)
既存マニュアルを疑い、事業成長に合わせた「より正しい業務フロー」を再定義・構築。

・調達・サプライチェーン管理
導入計画に基づく端末・周辺機器の発注、仕入れ価格交渉、在庫の適正化。

・セキュリティ運用管理(クライアント証明書)
端末ごとの証明書の発注・発行、および失効処理の確実な実行。

・グループ横断の全体最適化
グループ会社を含めた調達体制の協力・共通化の推進。


■募集背景
「日本の医療体験を、しなやかに。」をミッションに掲げるカケハシは、SaaS「Musubi」を筆頭に急成長を遂げています。
事業拡大やM&Aにより、顧客へ提供するITデバイスの数・種類は増大し続けていきます。
現在、実作業は外部委託していますが、さらなる成長には既存マニュアルに捉われず、
供給網(サプライチェーン)を自らアップデートし、グループ全体を俯瞰して最適化できる力が必要です。


■ポジションの魅力
・「正解」を創る手応え
既存の枠組みをアップデートし、自分のアイデアで次世代の供給体制を構築できます。

・社会的意義の高さ
あなたが届けたデバイスが、全国の薬剤師と患者さんの体験を変える基盤になります。

・多角化する事業のデリバリー統括へ
カケハシグループの事業拡大に伴い、管理するデバイスの種類や供給プロセスはさらに複雑化していきます。
個別の運用管理に留まらず、グループ全体のデリバリー体制を最適化する「共通基盤」の構築など、
より難易度の高い仕組みづくりに挑戦いただけるキャリアパスがあります。

【チーム構成】
・マネージャー1名
・チーフ1名
・正社員1名
・派遣社員2名

【フルリモート相談可】PMO候補!次世代薬局向け事業会社!エンタープライズ領域プロジェクトPMO のリモートワーク求人

~1,200 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
このポジションでは、主に大手法人様への提案フェーズから参画し、導入プロジェクトにおいては、
サービス導入における、システム・技術面全体をPMOとして支援する役割を担っていただきます。

また、将来的には、そこで得られた知見を活かし、今後も追加される新サービスにおいても
垂直立ち上げできるような効率的なプロジェクト運営や、より効率的な導入フローを確立していく役割も期待されます。

【具体的には】
・主に大手法人様向けの案件における、提案フェーズにおける要件整理や、ご提案資料の作成に参画。
・サービス導入プロジェクトにおける、主にシステム・技術面でのプロジェクト支援。
 プロジェクトを円滑に遂行するために経営陣を含む関連する各種ステイクホルダー
 (プロダクトチーム、ビジネス部門、オペレーション部門、コーポレート部門)との連携、調整業務など
・大規模導入をより高度化していくための業務フローの策定・改善など


■募集背景
カケハシではクラウド電子薬歴・服薬指導システム「Musubi」を始め、おくすり連絡帳アプリ「Pocket Musubi」、
薬局経営を支援する薬局データプラットフォーム「Musubi Insight」、および、医薬品発注・管理システム「Musubi AI在庫管理」といったプロダクト群に加えて、
M&Aにより様々なサービスがラインナップが加わるなど、マルチプロダクト戦略を進めています。

現在、こうした複数の連携しあうサービスを、大手法人様などに対して高品質で効率的にご提供する重要性がますます高まっています。
さらに、そうしたノウハウを、今後も追加されていく新サービスなどへも活用できるよう、サービスオペレーションを標準化していく取り組みも加速させる必要があります。


■本ポジションの魅力
・大手法人様の大規模導入プロジェクトを支援するPMOとして携わり、組織横断的な連携を支援する、プロジェクトの成功に重要な役割を担っていただきます。
・お客様との折衝だけでなく、社内の各チームと連携し、幅広いコミュニケーション、プロジェクトマネジメントのスキルを活かせます。
・新規プロダクト含め、複数のSaaSプロダクトを大規模導入展開するための仕組み・体制づくりに関わることができる、責任とやりがいの大きいポジションです。

【フルリモート相談可】次世代薬局向け事業会社!【認証・権限基盤】バックエンドエンジニア のリモートワーク求人

~1,350 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
カケハシの全プロダクトが依存する認証・認可基盤、および組織・ユーザー管理基盤の設計・開発・運用を担うポジションです。
プロダクトマネージャ、デザイナー、エンジニアと共に、バックエンドの専門家として開発をリードしていただきます。

全プロダクトに統一されたセキュリティと認証体験を届ける認証ポータル、月間15億回を超えるmTLS検証を支える証明書基盤、
全国数万店舗の薬局の組織・ユーザー管理など、医療現場で安心して使えるプロダクトを支える基盤を開発します。
医療情報を扱うプロダクトとして、厚労省ガイドラインへの準拠や患者情報の保護など、高いセキュリティ要件にも向き合います。

さらに、25,000枚規模の証明書基盤の認証局切替、認証情報のマルチリージョン化、よりセキュアな認証の導入など、
医療システムのセキュリティ水準を次のレベルに引き上げるプロジェクトが控えています。 プロダクト基盤の信頼性を守りながら、
技術的挑戦を継続し、医療業界という複雑なビジネスを紐解く、貴重な経験を味わうことが可能です。

また、チームではAI駆動開発もしっかり定着しており、要求分析からエンジニアが裁量を持って活躍しています。
オンボーディングも整っていますので、チームで大きな挑戦ができるポジションです。

・TypeScriptを用いた認証基盤・組織管理基盤のバックエンド実装
・OIDC / OAuth 2.0に基づく認証・認可フローの設計・実装
・Aurora PostgreSQL、DynamoDBなどのデータベース設計
・AWSサーバレスアーキテクチャ(ECS, Lambda, Step Functions等)に基づくインフラ構築
・TerraformやecspressoなどのIaCツールを用いたインフラ構築
・Datadogを用いたシステム監視基盤の構築・運用
・社内プロダクトチームと協調した要求分析・仕様策定
・25,000枚規模の証明書基盤やマルチテナント構成など、大規模基盤の技術的なフィジビリティスタディ


■カケハシについて
日本の医療現場が抱える課題は複雑であり、テクノロジーの力が不可欠です。
私たちは、医療という難易度の高い課題に向き合い、生成AIをはじめとする最新技術を積極的に活用しながら、泥臭い部分にも積極的に向き合っています。
カケハシの開発組織は約180名のエンジニアやPdMが所属し、「医療体験が日々進化する世界の実現」をミッションにプロダクト開発を続けています。

開発組織の文化としては、開発ブログや勉強会、カンファレンス登壇を通じた組織内外への情報発信を推奨・サポートしています。


■カケハシのエンジニアとして得られる経験
社会貢献性: 医療という社会課題の解決に、技術でダイレクトに貢献できる
技術的裁量: 技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持って関わることができる
モダンな開発環境: React, TypeScriptを中心としたモダンな技術スタックで開発できる
事業の成長性: 180名規模の開発組織で、大規模サービスの開発・運用に携われる

【フルリモート相談可】【次世代薬局向け新規事業】SRE担当! のリモートワーク求人

~1,500 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
本ポジションは、完全新規開発で進められている次世代薬局向け事業のSREとなります。
本事業では、「これからの医療インフラはどうあるべきか」を定義し、モダンな技術スタックをゼロから積み上げ、形にしていくフェーズにあります。
既存のレガシーな仕組みをクラウドへ置き換えるのではなく、次世代の薬局向け事業として、クラウドネイティブなインフラをゼロベースで構築していただきます。

SREとして、初期アーキテクチャの選定から、IaC(Infrastructure as Code)によるAWSリソースのコード化、CI/CDパイプラインの設計、
そしてAI(LLM)を活用した開発・運用の高度化まで、幅広い領域で主導権を持って取り組んでいただけます。

また、医療というミッションクリティカルな領域において、高いセキュリティ基準と堅牢性が求められます。
機微情報を扱い、高い信頼性を確保しつつ、「攻めのSRE」として以下のようなチャレンジに対して、裁量をもって推進いただきます。

・ゼロからの基盤構築: 負債のない状態で、理想的なスケーラビリティの確保や可観測性(Observability)の構築、およびセキュリティ・バイ・デザインに基づくガバナンスの設計・実装
・レジリエンスの最大化: 障害時の影響半径(Blast Radius)を最小化するアーキテクチャの検討や、連鎖障害を防ぐための仕組みの実装
・AI/LLMによる自動化の追求: ログ解析やアラート対応の自動要約、IaCの生成、トイル(定型作業)のAIによる自律的解消など、最先端の技術を運用プロセスに組み込む試み

「安定稼働」を前提としつつ、AIなどの新技術を積極的に取り入れ、SRE自体の取り組み方をアップデートしたいという意欲を持つ方を募集します。


■参考記事
・カケハシ技術ブログ
 https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
・CTO・チーフアーキテクト・VPoTが語り明かす、カケハシの技術戦略と組織ビジョン
 https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/05/27/110000


■カケハシについて
日本の医療現場が抱える課題は複雑であり、テクノロジーの力が不可欠です。
私たちは、医療という難易度の高い課題に向き合い、生成AIをはじめとする最新技術を積極的に活用しながら、泥臭い部分にも積極的に向き合っています。
カケハシの開発組織は約180名のエンジニアやPdMが所属し、「医療体験が日々進化する世界の実現」をミッションにプロダクト開発を続けています。

開発組織の文化としては、開発ブログや勉強会、カンファレンス登壇を通じた組織内外への情報発信を推奨・サポートしています。

カケハシのエンジニアとして得られる経験
・社会貢献性: 医療という社会課題の解決に、技術でダイレクトに貢献できる
・技術的裁量: 技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持って関わることができる
・事業の成長性: 180名規模の開発組織で、大規模サービスの開発・運用に携われる

【フルリモート相談可】次世代薬局向け事業会社!サービスデリバリー Group Manage のリモートワーク求人

~1,300 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
【主な職務内容】
■ 短期的(1〜2年:現場深耕・人材開発およびゼロタッチ導入モデルの実現)
①現場実態の徹底的な把握と、高生産性OPS・標準化へのトランスフォーメーション
・キッティング、配送、店舗での配線・設置 等、自ら深く実務への理解を進め、現場特有の複雑なオペレーション課題を一次情報として構造的に把握する 。
・その上で、現場の暗黙知を形式知化や、現状の非効率なOPS・リスクを内在しているプロセスを総洗いし、
 抜本的なBPRを通じて、生成AIも活用した劇的な高生産性OPSへとトランスフォーメーションさせる。

②自立的かつ高生産な組織/人材への強化
・現場のチーフ層やメンバーに対し、カケハシの思想(Value)に基づいたマインドセットを醸成しながら、高い透明性で、
 寄り添い型のコーチングを行い、具体的な生産性向上への取り組みや、Highレベルな企画力による課題出し・打ち手の推進ができる人材・組織を開発する。
・高生産性を実現するためのスキル移転を行い、次世代リーダーを育成することで、スケーラブルな組織基盤を構築する。


③統合SaaSにむけた「ゼロタッチ導入モデル」の構想と実現
・現場実務の知見を抽象化し、顧客自身によるセルフセットアップやマニュアル提供のみで導入を完結させる
 「ゼロタッチ導入(非訪問型)」でのデリバリーモデルの要件を定義し、実現する。

④統合デリバリーセンターの設立準備と安定運用
・外部パートナー(NTT等)と自社拠点(九州・長野等)の機能分担を最適化し、全国規模の拡大に耐えうるデリバリーネットワークを構築し、稼働させる 。
・多拠点間(東京・九州・長野)での品質・OPSの統制を敷き、統合センターとしての安定的な運営実績を積み上げる。

■ 中長期(2〜3年:統合デリバリーセンター長としての組織統治と高度化)
⑤エコシステムの高度化とアライアンス統制が効いた統合デリバリーセンターの実現
・外部パートナー、ロジスティクス、周辺機器卸をシームレスに統合管理する「デリバリー・エコシステム」を完成させ、自社工数を最小化。
・既存レセコンからのデータ移行プロセス等の連携を高度化し、導入リードタイムの劇的な短縮とスケールメリットを最大化させた統合センターを実現。

⑥オペレーショナル・エクセレンスの追求とP/L責任
・統合デリバリーセンター長として、経営視点での予算管理(P/L責任)を担い、リソース配分の動的な最適化を図る 。
・継続的な業務改善文化を定着させ、グループ全体に対するコストパフォーマンスと顧客体験価値(CX)の向上を成し遂げる


■ミッション
統合SaaS(Musubi・次世代レセコン・POS等)の全国3万店舗への展開に向け、「最小タッチの自動化デリバリーモデル」へのトランスフォーメーションを牽引する 。
同時に、現場伴走型のコーチングを通じて、自律的に動ける次世代リーダー(チーフ層)を育成し、高生産性組織へと現チームを強化していき、
将来的な統合デリバリーセンターの礎を構築するとともに、その統合センターのセンター長を担っていく。

【フルリモート相談可】次世代薬局向け事業会社!業務改善担当×社内DX/AXコンサル のリモートワーク求人

~800 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
Operating Sectionのリーダーおよびデザイナー候補として、以下の「仕組み化」に向けた全ての工程を主導します。

●複雑な実務の構造理解と運用:
・見積〜受注、受注後の導入準備、解約対応、および 月次の代理店向け発注対応・手数料計算 といった高リスク・高負荷なオペレーションの全容把握。
・現行のGoogleスプレッドシートやVBAベースの書面生成ツール の運用状況を理解し、そのロジックを解明。

●「Designer」としての業務再設計 (BPR):
・これまで熟練メンバーが個別に行っていた「判断・指示」をルール化し、プログラム可能な定型ロジックへと変換。
・部分最適を排除し、インシデントリスクを最小化する全体最適なプロセス設計。

●自動化・システム化の要件定義とEngineering連携:
・チーム内Engineeringメンバーや、同じグループのITチームに対し、Slack投稿やスプレッドシート管理などのレガシーな運用から、
 iPaaS (Zapier) やSlackワークフロー、最新のドキュメント生成ツール を用いたモダンな自動化基盤への移行要件を定義。
・現場のニーズをエンジニアが実装可能なレベルまで具体化するブリッジング業務。

●モニタリングとROIの最大化:
・オペレーション実務の工数計測・集計を行い、 「総工数の省力化」に向けた自動化の優先順位を判断 。
・仕組み化によるリソース配分の最適化と、投資対効果(ROI)の定量的評価。

●リーダーシップとステークホルダー調整:
・セクション内メンバーの目標達成支援およびリソース管理。
・法務・営業・開発などの複数部門と折衝し、全社的なオペレーションガバナンスを構築。


■ポジション概要
カケハシの急激な事業成長に伴い、営業・導入プロセスの複雑性は指数関数的に増大しています。
SalesOperationチームの「Operating Section」は、商談から受注、利用開始に至る一連の手続きを担う重要拠点ですが、
未だ仕組み化されていないオペレーションが多く1件あたりの処理工数が大きいことや、
人の手や目で作成・チェックすることによるヒューマンエラーに起因するインシデントリスクが無くせないことなど、
事業スケールを阻害するボトルネックとなりつつあります。

本ポジションは、単なる実務の実行管理に留まらず、現場に山積する「定型・非定型の手続き」を抽象化・標準化し、
システムによる自動化という手段も含め省力化を推進する「変革のデザイナー」です。レガシーな運用を抜本的に再設計(BPR)し、
エンジニアリングの力を最大活用することで、非連続な生産性向上を実現するリーダーを募集します。


■私たちのミッションと体制
SalesOperationチームは、機能と役割に基づき3つのセクションに分かれ、
新しい手続きの受け入れと既存運用をシームレスに繋ぎ、全社的な最適化を図っています。

①SalesOperation全体のミッション: 事業のスケールに耐えうる仕組みと体制を構築し、フロント組織の生産性を最大化すること。

②3つのセクション構成:
・Operating Section 本ポジションの所属:各種社内基盤(CRM)への案件登録、受注〜導入開始プロセスの代行、および実務の仕組み化。
・Enablement Section:サービス間の整合性担保、規約・書面設計、フロント組織への横断的支援。
・Engineering Section:ソフトウェア活用、カスタマイズ開発、iPaaSやスクリプトを用いた他セクションのミッション実現支援。

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