地方フルリモートOK×年収1200万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧 -10ページ目
255件中 91件～100件
株式会社HRbase
【地方フルリモ/フルフレックス/エンジニアリングマネージャー】労務専門AIエージェントの開発組織をリード のリモートワーク求人
当社が提供する「HRbase」「HRbase PRO」は、社労士の方や一般企業の人事労務担当者の業務効率化を支援するプロダクトとして、現在利用者が増加しております。
ここから 労務管理領域に特化したAIエージェントの実現と更なる事業成長を目指すにあたり、HRbaseの開発チームのポテンシャルを最大限発揮させることが出来るエンジニアリングマネージャーを求めています。
HRbaseの開発チームの更なる成長に向けて、エンジニアリングマネージャーとして組織設計/運用・開発管理を主に担当いただきます。
具体的には以下の業務を担当いただきます。
・開発チーム戦略策定および開発体制/開発プロセス設計
・開発チーム内外のコミュニケーションデザイン
・開発メンバーの採用活動（面談・面接）
・開発生産性評価（定量・定性）
・開発マネジメント（進捗管理・スコープ管理・コスト管理、等）
◼︎ ◼︎「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい◼︎ ◼︎
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
労務の専門家である社労士が開発した、労務専門AIエージェントを提供しています。AIの元となる情報は、労務の専門家集団がすべて内製で開発しており、類を見ないユニークなプロダクトです。
「勤怠システム」や「給与計算システム」のように確立された検索カテゴリーがまだ存在せず、私たちはその新カテゴリーを創出していくフェーズにあります。
企業向けにプロダクトをローンチし、社労士向けプロダクトに続く「第二の立ち上げ期」を担いながら、他にない新たな価値を創造するという経験ややりがいが、最大の魅力です。
【企業向け｜労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」を両立させる、労務管理特化AIサービスです。年々複雑になる労務管理に対応するために開発された、高精度で実用的なAIが、質問への回答のみならず、必要なアクションの提案、各種資料の作成まで、労務担当者の実務を手厚くサポートします。
【社労士向け｜労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、これまで手つかずとなっていた労務相談の課題を解決するために生まれたAIサービスです。労務相談における社労士の思考プロセスを反映させたAIと、専門家集団が作り上げたナレッジベースを組み合わせることで、属人化しがちだった労務相談業務をDX化し、対応スピードの向上だけでなく人材育成も支援しています。
◼︎ ◼︎日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション◼︎ ◼︎
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。企業に求められる労務対応の水準は上がり続けており、従業員対応の難易度も増しています。社会全体のコンプライアンス意識も高まっている中で、労務管理のミスが企業にとって致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成に苦戦しているのが現状です。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、労務情報の標準化を進め、AI時代を見通した労務管理のあり方のアップデートを実現し、すべての働く人が安心できる社会を目指しています。
【業務の変更の範囲】
無
ここから 労務管理領域に特化したAIエージェントの実現と更なる事業成長を目指すにあたり、HRbaseの開発チームのポテンシャルを最大限発揮させることが出来るエンジニアリングマネージャーを求めています。
HRbaseの開発チームの更なる成長に向けて、エンジニアリングマネージャーとして組織設計/運用・開発管理を主に担当いただきます。
具体的には以下の業務を担当いただきます。
・開発チーム戦略策定および開発体制/開発プロセス設計
・開発チーム内外のコミュニケーションデザイン
・開発メンバーの採用活動（面談・面接）
・開発生産性評価（定量・定性）
・開発マネジメント（進捗管理・スコープ管理・コスト管理、等）
◼︎ ◼︎「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい◼︎ ◼︎
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
労務の専門家である社労士が開発した、労務専門AIエージェントを提供しています。AIの元となる情報は、労務の専門家集団がすべて内製で開発しており、類を見ないユニークなプロダクトです。
「勤怠システム」や「給与計算システム」のように確立された検索カテゴリーがまだ存在せず、私たちはその新カテゴリーを創出していくフェーズにあります。
企業向けにプロダクトをローンチし、社労士向けプロダクトに続く「第二の立ち上げ期」を担いながら、他にない新たな価値を創造するという経験ややりがいが、最大の魅力です。
【企業向け｜労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」を両立させる、労務管理特化AIサービスです。年々複雑になる労務管理に対応するために開発された、高精度で実用的なAIが、質問への回答のみならず、必要なアクションの提案、各種資料の作成まで、労務担当者の実務を手厚くサポートします。
【社労士向け｜労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、これまで手つかずとなっていた労務相談の課題を解決するために生まれたAIサービスです。労務相談における社労士の思考プロセスを反映させたAIと、専門家集団が作り上げたナレッジベースを組み合わせることで、属人化しがちだった労務相談業務をDX化し、対応スピードの向上だけでなく人材育成も支援しています。
◼︎ ◼︎日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション◼︎ ◼︎
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。企業に求められる労務対応の水準は上がり続けており、従業員対応の難易度も増しています。社会全体のコンプライアンス意識も高まっている中で、労務管理のミスが企業にとって致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成に苦戦しているのが現状です。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、労務情報の標準化を進め、AI時代を見通した労務管理のあり方のアップデートを実現し、すべての働く人が安心できる社会を目指しています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 900 〜 1,200 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 5:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 30人 |
イグニション・ポイントフォース株式会社
【フルリモートok/コンサルタント】IPO準備中の総合コンサル企業◇10年連続「働きがいのある会社」選出企業！ のリモートワーク求人
■業務概要：
当グループが受託するコンサルティング案件において、技術的視点からリードする「テクノロジーコンサルタント」としてご活躍いただきます。一般的なITコンサルタント業務に加えて、最先端技術を駆使し、クライアントの経営戦略や業務改革をエンジニアリングの見地から支援する役割を担います。
■業務詳細：
以下のような多岐にわたる業務を担当いただきます。
◇クラウド技術を活用したアーキテクチャ検討、推進支援
既存システムのアーキテクチャをアセスメントし、クラウドネイティブなアーキテクチャとして提案、実行までを支援
全体的なコスト観点での最適化や、ハイブリッドクラウド時代に合わせたモダンなアーキテクチャの実現
◇グローバル企業向けITデューデリジェンス・サイバーセキュリティ強化支援
M&Aやリスク管理においてITコンサルタントよりも、より技術的な調査・提案をシステムの中身から解析
◇生成AIを活用したエンジニアリング支援
生成AIエディタの活用、要件定義～設計、開発、テスト、保守運用といった各フェーズにおける生成AI活用の伴走支援
◇大規模案件におけるPMOと双璧を成す形でTMO（TechnicalManagementOffice）として、プロジェクトの技術的観点からの円滑な推進を支援
■当該部署のミッション：
当グループの強みであるDXと新規事業を支えられるよう、DX／BXソリューションの開発ナレッジを高める役割を担っています。
■魅力：
・経験豊富な執行役員やPMのもとで学びながらステップアップ可能
・多様な開発手法・フェーズに携わり、幅広いスキルを身につけることが可能
・新しいツール導入や開発フロー改善など、自ら提案し実行できる自由度の高い環境
・AI、IoT、クラウドなど最先端技術を活用したプロジェクトに参画可能
・自社開発にも関与でき、自分のアイデアを形にできる
・クライアントとの直接対話やプロジェクト推進で、リアルなビジネス課題に触れる機会が豊富
・スピード感をもって事業推進に携わることが出来る
・先端的デジタル技術を活用した事業開発プロジェクトに携わることが出来る
・資格取得支援制度や書籍購入の補助制度、勉強会があり、成長を後押しする土台がある
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
当グループが受託するコンサルティング案件において、技術的視点からリードする「テクノロジーコンサルタント」としてご活躍いただきます。一般的なITコンサルタント業務に加えて、最先端技術を駆使し、クライアントの経営戦略や業務改革をエンジニアリングの見地から支援する役割を担います。
■業務詳細：
以下のような多岐にわたる業務を担当いただきます。
◇クラウド技術を活用したアーキテクチャ検討、推進支援
既存システムのアーキテクチャをアセスメントし、クラウドネイティブなアーキテクチャとして提案、実行までを支援
全体的なコスト観点での最適化や、ハイブリッドクラウド時代に合わせたモダンなアーキテクチャの実現
◇グローバル企業向けITデューデリジェンス・サイバーセキュリティ強化支援
M&Aやリスク管理においてITコンサルタントよりも、より技術的な調査・提案をシステムの中身から解析
◇生成AIを活用したエンジニアリング支援
生成AIエディタの活用、要件定義～設計、開発、テスト、保守運用といった各フェーズにおける生成AI活用の伴走支援
◇大規模案件におけるPMOと双璧を成す形でTMO（TechnicalManagementOffice）として、プロジェクトの技術的観点からの円滑な推進を支援
■当該部署のミッション：
当グループの強みであるDXと新規事業を支えられるよう、DX／BXソリューションの開発ナレッジを高める役割を担っています。
■魅力：
・経験豊富な執行役員やPMのもとで学びながらステップアップ可能
・多様な開発手法・フェーズに携わり、幅広いスキルを身につけることが可能
・新しいツール導入や開発フロー改善など、自ら提案し実行できる自由度の高い環境
・AI、IoT、クラウドなど最先端技術を活用したプロジェクトに参画可能
・自社開発にも関与でき、自分のアイデアを形にできる
・クライアントとの直接対話やプロジェクト推進で、リアルなビジネス課題に触れる機会が豊富
・スピード感をもって事業推進に携わることが出来る
・先端的デジタル技術を活用した事業開発プロジェクトに携わることが出来る
・資格取得支援制度や書籍購入の補助制度、勉強会があり、成長を後押しする土台がある
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 800 〜 1,800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 221人 |
株式会社カンム
【地方フルリモート/フロントエンドエンジニア/React経験5年～】ブランドプリペイドカード「バンドルカード」のアプリ開発を担当 のリモートワーク求人
■仕事内容
ブランドプリペイドカード「バンドルカード」のアプリ開発を担当していただきます。バックエンドエンジニアと共同でAPIを設計し、デザイナーと協力してフロントエンドを開発していきます。
また、「バンドルカード」に関するLPやコラムページの運用・保守も担当していただきます。
【具体的な仕事内容】
ブランドプリペイドカード「バンドルカード」の以下を担当いただきます
- iOS/Androidアプリの設計・開発（React Native）
- バックエンドのAPI設計
- LP、コラムページの運用・保守
■仕事の魅力
バンドルカードはWebやアプリだけで完結するプロダクトではなく、プラスチックカードや店頭での決済まで、Webとリアルを行き来するサービスです。フロントエンドエンジニアもユーザーが触れるすべてのものを意識して、UI/UXを設計することが求められます。
またバンドルカードはユーザーの「お金」にかかわるサービスのため、プロダクトの安定的な稼働を担保しながらも、いかにスムーズな支払い体験をユーザーに提供できるかも重要なポイント。フロントエンドエンジニアの方には金融サービスの特性を理解しつつも、固定観念にとらわれない新しい体験を生み出していただきたいと考えています。
■募集背景
バンドルカードではReact Nativeを用いてiOS/Andropidアプリを開発、運用しています。
カンムは2023年に三菱UFJ銀行の子会社となりバンドルカード事業も今後さらなる事業拡大を行う予定です。
事業拡大に伴い開発速度を上げて改善サイクルを素早く回すことが必要です。
しかし、2016年のプロダクトリリースから走り続けてきた歪みもあり、快適なDeveloper Experienceで素早く改善を回せているとは言い難いのが現状です。
この状況を改善しつつ、デザイナー陣と協調しながら一貫したUIを素早く提供できる仕組みを構築し、効率的に開発・運用できる体制を確立するために、UIから運用最適化に至るまで高いレベルで議論・開発できる方を探しております。
【業務の変更の範囲】
無
ブランドプリペイドカード「バンドルカード」のアプリ開発を担当していただきます。バックエンドエンジニアと共同でAPIを設計し、デザイナーと協力してフロントエンドを開発していきます。
また、「バンドルカード」に関するLPやコラムページの運用・保守も担当していただきます。
【具体的な仕事内容】
ブランドプリペイドカード「バンドルカード」の以下を担当いただきます
- iOS/Androidアプリの設計・開発（React Native）
- バックエンドのAPI設計
- LP、コラムページの運用・保守
■仕事の魅力
バンドルカードはWebやアプリだけで完結するプロダクトではなく、プラスチックカードや店頭での決済まで、Webとリアルを行き来するサービスです。フロントエンドエンジニアもユーザーが触れるすべてのものを意識して、UI/UXを設計することが求められます。
またバンドルカードはユーザーの「お金」にかかわるサービスのため、プロダクトの安定的な稼働を担保しながらも、いかにスムーズな支払い体験をユーザーに提供できるかも重要なポイント。フロントエンドエンジニアの方には金融サービスの特性を理解しつつも、固定観念にとらわれない新しい体験を生み出していただきたいと考えています。
■募集背景
バンドルカードではReact Nativeを用いてiOS/Andropidアプリを開発、運用しています。
カンムは2023年に三菱UFJ銀行の子会社となりバンドルカード事業も今後さらなる事業拡大を行う予定です。
事業拡大に伴い開発速度を上げて改善サイクルを素早く回すことが必要です。
しかし、2016年のプロダクトリリースから走り続けてきた歪みもあり、快適なDeveloper Experienceで素早く改善を回せているとは言い難いのが現状です。
この状況を改善しつつ、デザイナー陣と協調しながら一貫したUIを素早く提供できる仕組みを構築し、効率的に開発・運用できる体制を確立するために、UIから運用最適化に至るまで高いレベルで議論・開発できる方を探しております。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 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： フレックスタイム制
標準労働時間：9:00～18:00
コアタイム：11:00-15:00
フレキシブルタイム：6:00～20:00
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30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
-
|
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 64人 |
株式会社THIRD
【地方フルリモート／オープンポジション／事業開発・新規事業・事業責任者のご経験（業界不問/2年以上推奨）】自社サービス｜株式会社THIRD｜建設領域に特化したバーティカルAI企業 のリモートワーク求人
【会社概要】
建設領域に特化したバーティカルAI企業。劣化診断2.3億件・修繕見積500億円/年を学習した特化型AIで、見積査定・修繕計画・予知保全など現場業務を自動化。生成AIが到達できない“実務精度80%以上”を実現し、93兆円市場を根本から変革します。新規事業開発や事業責任者として、社会インパクトの大きな挑戦をしたい方を歓迎します。
【ミッション】
建設・不動産領域では、紙・FAX・属人的ノウハウによる非効率や人材不足が深刻です。私たちはそこに、AIの力で構造的イノベーションを起こします。あなたの事業開発や推進経験がなければ、現場で「本当に使われるAI」の社会実装や新規事業創出は進みません。THIRDの事業拡大・新事業立ち上げ・プロダクトロードマップ実現を担う、多様な挑戦意欲と専門性を歓迎します。
【業務内容】
※応募者のご経験・ご志向に合わせてポジションをご提案します
以下のような裁量やミッションに興味がある方を求めています
バーティカルAIを活用した新規事業の企画推進・立ち上げ責任
建設業界の現場課題を起点とした事業ロードマップ策定・業務フロー設計
大規模建築データを活かした新たなサービス/ビジネスモデルの検討・実装
ゼネコン・不動産デベ・製造業など大手顧客との事業共創・アライアンス推進
社内外の多様な専門人材を束ねるプロジェクトマネジメント
プロダクト開発チーム・営業・現場を横断した、新規/既存領域での事業責任者
その他、THIRDのコアバリュー・社会ミッションに共鳴し、自らロールをつくり出せる方
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
建設領域に特化したバーティカルAI企業。劣化診断2.3億件・修繕見積500億円/年を学習した特化型AIで、見積査定・修繕計画・予知保全など現場業務を自動化。生成AIが到達できない“実務精度80%以上”を実現し、93兆円市場を根本から変革します。新規事業開発や事業責任者として、社会インパクトの大きな挑戦をしたい方を歓迎します。
【ミッション】
建設・不動産領域では、紙・FAX・属人的ノウハウによる非効率や人材不足が深刻です。私たちはそこに、AIの力で構造的イノベーションを起こします。あなたの事業開発や推進経験がなければ、現場で「本当に使われるAI」の社会実装や新規事業創出は進みません。THIRDの事業拡大・新事業立ち上げ・プロダクトロードマップ実現を担う、多様な挑戦意欲と専門性を歓迎します。
【業務内容】
※応募者のご経験・ご志向に合わせてポジションをご提案します
以下のような裁量やミッションに興味がある方を求めています
バーティカルAIを活用した新規事業の企画推進・立ち上げ責任
建設業界の現場課題を起点とした事業ロードマップ策定・業務フロー設計
大規模建築データを活かした新たなサービス/ビジネスモデルの検討・実装
ゼネコン・不動産デベ・製造業など大手顧客との事業共創・アライアンス推進
社内外の多様な専門人材を束ねるプロジェクトマネジメント
プロダクト開発チーム・営業・現場を横断した、新規/既存領域での事業責任者
その他、THIRDのコアバリュー・社会ミッションに共鳴し、自らロールをつくり出せる方
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 170人 |
株式会社ナウキャスト
【地方フルリモート／データアナリスト(データサイエンティスト)／データアナリストとしての実務経験および顧客との協働経験】東大発のスタートアップ企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)の募集！ のリモートワーク求人
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップです。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用し、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。
■Financial Research事業とは
本ポジションが所属する Financial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。
決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。
■関連プロダクト
「AlternaData」（POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス）
「JCB消費NOW」（JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標）
「日経CPINow」（日経POSデータを用いた日次物価指数）
「HRog賃金Now」（HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数）
■募集背景
ナウキャストを創業以来、多種多様なオルタナティブデータを収集/解析し、
そのデータを掛け合わせて多くの企業の”行動に繋がる意思決定”のサポートを行ってまいりました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており 今回はデータを分析し、
その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進
【業務の変更の範囲】
当社の定める業務内容
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップです。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用し、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。
■Financial Research事業とは
本ポジションが所属する Financial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。
決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。
■関連プロダクト
「AlternaData」（POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス）
「JCB消費NOW」（JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標）
「日経CPINow」（日経POSデータを用いた日次物価指数）
「HRog賃金Now」（HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数）
■募集背景
ナウキャストを創業以来、多種多様なオルタナティブデータを収集/解析し、
そのデータを掛け合わせて多くの企業の”行動に繋がる意思決定”のサポートを行ってまいりました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており 今回はデータを分析し、
その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進
【業務の変更の範囲】
当社の定める業務内容
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 70人 |
株式会社ナウキャスト
【地方フルリモート／データAIプラットフォームエンジニア／Python・Go・Java等を用いたデータパイプライン(ETL)の開発・運用経験】東大発/ビッグデータを活用したサービスを展開する企業のデータAIプラットフォームエンジニア募集！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。
【具体的な業務内容】
・データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり
・セキュアなAI基盤設計・運用
・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装
・AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築
・LLMオーケストレーションとMCP実装
・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供
・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築
■募集する背景
Finatextグループでは、生成AIを全社的な生産性向上の核と位置づけ、CTO直下に専門組織「AI+（エーアイ・プラス）チーム」を新設しました。
現在、CursorやClaude Codeの全社配布、MCP（Model Context Protocol）の導入を進めていますが、これを真にスケールさせるには、
社内に散らばる膨大なデータやシステムをAIが解釈可能な形で集約・接続する強固なデータ基盤と、LLMの特性を活かしたアーキテクチャ設計が不可欠です。
AIを「単に触る」フェーズから、「金融事業の複雑なドメイン知識をAIが扱えるプラットフォームを構築する」フェーズへ移行するため、
データエンジニアリングとLLM活用に強みを持つエンジニアを募集します。
■配属先
「AI+チーム」
CTO直下の独立したチームです。
少数精鋭で、グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を「10倍」に引き上げることをミッションとします。
■参考
・Finatextグループ、AIで金融ビジネスを再定義する「AIイネーブルメント」を本格始動
https://finatext.com/hd/news/20260213
・AI-ready SoRの時代へ
https://note.com/ryotafinatext/n/nb79665c549c3
・FinatextグループのAI戦略を完全解説
https://note.com/fozzhey/n/nc7b681faabf6
【その他】
・Snowflake の年一度の最大のイベント Data Cloud Summit に参加して情報収集を行いました。
https://note.com/mugumugu63/n/n3cbb2cc01170
・Data Platform Engineering チームの紹介をしている記事です。
https://note.com/kevinrobot34/n/na74874a44b0f
・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定いただきました。
https://nowcast.co.jp/news/20241022/
・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞
https://nowcast.co.jp/news/20250912/
・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任
https://finatext.com/hd/news/20251021
・大野（Kevin）が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出
https://finatext.com/hd/news/pYa0o88X
■提供しているソリューションに関して
現在、日本の多くの金融機関は、レガシーで重厚長大なシステムによって、
デジタルな顧客体験を最適化するような改善が行えないという課題を抱えています。
こういった課題を抱える日本の金融システムを、モダンな環境（オンプレミス→クラウド）、
技術（Go/コンテナ）、設計（モノリス→マイクロサービス）を使って作り直しています。
スタートアップながら、三菱UFJフィナンシャル・グループ、大和証券、MS&AD、
日本生命などの日本を代表する企業とインフラ領域で協業し、高い評価を得ております。
■メンバー紹介
・大野 巧作(データエンジニア / VP of Data & AI )
東京大学大学院理学系研究科を修了後、2020年4月に株式会社ナウキャスト入社。
POSデータのパイプライン構築や分析に携わり、2024年からはデータ分析基盤開発チームのリーダーとして
AWSやSnowflakeを活用したクラウド環境の整備や技術検証を主導。
2025年10月、株式会社FinatextホールディングスのVP of Data & AI に就任。
Kaggle Competition Masterで、複数の機械学習コンペで入賞実績あり。
「2026 Snowflake Data Superhero」に選出。
テックブログ：https://zenn.dev/kevinrobot34
・田島(取締役CTO/CISO)
新卒でVOYAGE GROUP（現 CARTA HOLDINGS）に入社し、システム本部にて全社のインフラを全般的に担当した後、セキュリティチームの立ち上げを経験。
2019年2月にFinatextに入社し、プラットフォームチームのリードエンジニアとしてグループ全体のシステムおよびセキュリティ体制の構築・運用を牽引。
2022年6月、Finatextホールディングスの取締役CTO/CISOに就任。CISSP/OSCP/OSWE保有。
インタビュー記事：https://note.com/finatext/n/ne34953d50264
■働き方
・オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます！
・業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます。
・育児時間の取得も可能。生後1年未満の子を養育する方は、1日について2回、各30分取得いただく事が可能です。
※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます。
■Finatextグループとは
Finatextグループは、「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、AIエージェント機能の実装を見据えた金融基幹システムの提供を通じて
「組込型金融（エンベデッドファイナンス）」を可能にするFintech企業です。金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービスの参入障壁を下げることで、
金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。
金融サービスのあるべき姿をユーザー視点から見直し、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する「株式会社Finatext」、
オルタナティブデータ解析サービスとデータAIソリューションの「株式会社ナウキャスト」、証券ビジネスプラットフォームを提供する
「株式会社スマートプラス」、次世代型デジタル保険の「スマートプラス少額短期保険株式会社」、クレジットビジネスプラットフォームを提供する
「株式会社スマートプラスクレジット」といった事業会社を擁しており、多様な事業に携われる機会がございます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。
【具体的な業務内容】
・データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり
・セキュアなAI基盤設計・運用
・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装
・AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築
・LLMオーケストレーションとMCP実装
・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供
・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築
■募集する背景
Finatextグループでは、生成AIを全社的な生産性向上の核と位置づけ、CTO直下に専門組織「AI+（エーアイ・プラス）チーム」を新設しました。
現在、CursorやClaude Codeの全社配布、MCP（Model Context Protocol）の導入を進めていますが、これを真にスケールさせるには、
社内に散らばる膨大なデータやシステムをAIが解釈可能な形で集約・接続する強固なデータ基盤と、LLMの特性を活かしたアーキテクチャ設計が不可欠です。
AIを「単に触る」フェーズから、「金融事業の複雑なドメイン知識をAIが扱えるプラットフォームを構築する」フェーズへ移行するため、
データエンジニアリングとLLM活用に強みを持つエンジニアを募集します。
■配属先
「AI+チーム」
CTO直下の独立したチームです。
少数精鋭で、グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を「10倍」に引き上げることをミッションとします。
■参考
・Finatextグループ、AIで金融ビジネスを再定義する「AIイネーブルメント」を本格始動
https://finatext.com/hd/news/20260213
・AI-ready SoRの時代へ
https://note.com/ryotafinatext/n/nb79665c549c3
・FinatextグループのAI戦略を完全解説
https://note.com/fozzhey/n/nc7b681faabf6
【その他】
・Snowflake の年一度の最大のイベント Data Cloud Summit に参加して情報収集を行いました。
https://note.com/mugumugu63/n/n3cbb2cc01170
・Data Platform Engineering チームの紹介をしている記事です。
https://note.com/kevinrobot34/n/na74874a44b0f
・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定いただきました。
https://nowcast.co.jp/news/20241022/
・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞
https://nowcast.co.jp/news/20250912/
・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任
https://finatext.com/hd/news/20251021
・大野（Kevin）が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出
https://finatext.com/hd/news/pYa0o88X
■提供しているソリューションに関して
現在、日本の多くの金融機関は、レガシーで重厚長大なシステムによって、
デジタルな顧客体験を最適化するような改善が行えないという課題を抱えています。
こういった課題を抱える日本の金融システムを、モダンな環境（オンプレミス→クラウド）、
技術（Go/コンテナ）、設計（モノリス→マイクロサービス）を使って作り直しています。
スタートアップながら、三菱UFJフィナンシャル・グループ、大和証券、MS&AD、
日本生命などの日本を代表する企業とインフラ領域で協業し、高い評価を得ております。
■メンバー紹介
・大野 巧作(データエンジニア / VP of Data & AI )
東京大学大学院理学系研究科を修了後、2020年4月に株式会社ナウキャスト入社。
POSデータのパイプライン構築や分析に携わり、2024年からはデータ分析基盤開発チームのリーダーとして
AWSやSnowflakeを活用したクラウド環境の整備や技術検証を主導。
2025年10月、株式会社FinatextホールディングスのVP of Data & AI に就任。
Kaggle Competition Masterで、複数の機械学習コンペで入賞実績あり。
「2026 Snowflake Data Superhero」に選出。
テックブログ：https://zenn.dev/kevinrobot34
・田島(取締役CTO/CISO)
新卒でVOYAGE GROUP（現 CARTA HOLDINGS）に入社し、システム本部にて全社のインフラを全般的に担当した後、セキュリティチームの立ち上げを経験。
2019年2月にFinatextに入社し、プラットフォームチームのリードエンジニアとしてグループ全体のシステムおよびセキュリティ体制の構築・運用を牽引。
2022年6月、Finatextホールディングスの取締役CTO/CISOに就任。CISSP/OSCP/OSWE保有。
インタビュー記事：https://note.com/finatext/n/ne34953d50264
■働き方
・オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます！
・業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます。
・育児時間の取得も可能。生後1年未満の子を養育する方は、1日について2回、各30分取得いただく事が可能です。
※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます。
■Finatextグループとは
Finatextグループは、「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、AIエージェント機能の実装を見据えた金融基幹システムの提供を通じて
「組込型金融（エンベデッドファイナンス）」を可能にするFintech企業です。金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービスの参入障壁を下げることで、
金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。
金融サービスのあるべき姿をユーザー視点から見直し、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する「株式会社Finatext」、
オルタナティブデータ解析サービスとデータAIソリューションの「株式会社ナウキャスト」、証券ビジネスプラットフォームを提供する
「株式会社スマートプラス」、次世代型デジタル保険の「スマートプラス少額短期保険株式会社」、クレジットビジネスプラットフォームを提供する
「株式会社スマートプラスクレジット」といった事業会社を擁しており、多様な事業に携われる機会がございます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 70人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモ可／プロダクトセキュリティエンジニア／アプリケーション領域のセキュリティ実務経験】クラウド物流プラットフォーム「OPENLOGI」 のリモートワーク求人
■会社概要
弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、
「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、
データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。
物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。
物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。
しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。
オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。
■募集背景
現在オープンロジは事業の成長に伴い、エンタープライズ企業にもご利用いただき始めている他、物流パートナーとの連携も拡大しております。
取り扱い出荷数も増える中で、荷主様と倉庫パートナー様の成長を支えるより高い信頼関係へと進化していくフェーズにあります。
オープンロジプラットフォームの利用規模が拡大するにつれ、求められるセキュリティ水準も一段と高まってきています。
これまでは個別のニーズに合わせた対応を行ってきましたが、今後はそれらを体系的な仕組みへと昇華させ、将来にわたって安心してご利用いただけるセキュリティ基盤へ更に発展させていく必要があります。
この基盤づくりを牽引するため、当社の信頼性の土台を技術面から設計し、共に組織を形作っていく1人目のプロダクトセキュリティエンジニアを募集します。
■業務内容
将来の基盤となるセキュリティ対策の方針・戦略の策定から、プロダクトおよび開発組織全体のセキュリティレベルを向上させる各種業務を担っていただきます。
具体的には、以下のような業務からお任せする予定です。
・セキュリティ対策方針の策定: 事業状況に合わせた各種セキュリティ要件の定義と、優先順位に基づいたロードマップの策定
・プロダクトセキュリティの設計・推進: アクセス権限管理の最適化やデータガバナンスの強化など、技術的なセキュリティ基盤の構築
・DevSecOpsの強化: 開発スピードと安全性を両立させるための、セキュリティチェックの実施や改善、自動化やツールの選定・導入
・セキュリティ向上のカルチャーづくり: 開発組織に対するセキュリティ知識のEnabling（啓蒙・支援）
・インシデント対応体制の整備: インシデントを未然に防ぎ、万が一の際にも迅速かつ適切に対応するための仕組みづくり
■組織
CTO室は現在5名で構成されています。
エンジニア組織全体としては各チームにエンジニアが3~15名所属し、SRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名の組織です。
■AI活用
AIツールの選定と活用
Claude Code、Codex、GitHub Copilotを法人契約し、エンジニアが複数のツールを自由に選択・併用できる開発環境を整備しました。
これにより、特定のツールに依存することなく、プロジェクトや開発プロセスに最適なAIを柔軟に活用できる体制を実現しています。
AI活用を推進する専門チームと推進体制の構築
AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足しました。
このチームを中心に、AI利用ガイドラインの策定や、各チームへの技術的支援を体系的に推進しています。
また、各開発チームには「AI推進責任者」を配置し、チーム単位でのAI戦略立案や、AIを活用した開発プロセス改善の推進を担っています。
AI活用の文化醸成と研究開発
生成AIの可能性を最大限に引き出すため、予算や工数の制約にとらわれないR&D活動を推進しています。
これらの取り組みを通じて得られた知見を全社に共有・展開し、開発プロセス全体の効率化と、AI活用文化の定着を目指しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、
「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、
データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。
物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。
物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。
しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。
オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。
■募集背景
現在オープンロジは事業の成長に伴い、エンタープライズ企業にもご利用いただき始めている他、物流パートナーとの連携も拡大しております。
取り扱い出荷数も増える中で、荷主様と倉庫パートナー様の成長を支えるより高い信頼関係へと進化していくフェーズにあります。
オープンロジプラットフォームの利用規模が拡大するにつれ、求められるセキュリティ水準も一段と高まってきています。
これまでは個別のニーズに合わせた対応を行ってきましたが、今後はそれらを体系的な仕組みへと昇華させ、将来にわたって安心してご利用いただけるセキュリティ基盤へ更に発展させていく必要があります。
この基盤づくりを牽引するため、当社の信頼性の土台を技術面から設計し、共に組織を形作っていく1人目のプロダクトセキュリティエンジニアを募集します。
■業務内容
将来の基盤となるセキュリティ対策の方針・戦略の策定から、プロダクトおよび開発組織全体のセキュリティレベルを向上させる各種業務を担っていただきます。
具体的には、以下のような業務からお任せする予定です。
・セキュリティ対策方針の策定: 事業状況に合わせた各種セキュリティ要件の定義と、優先順位に基づいたロードマップの策定
・プロダクトセキュリティの設計・推進: アクセス権限管理の最適化やデータガバナンスの強化など、技術的なセキュリティ基盤の構築
・DevSecOpsの強化: 開発スピードと安全性を両立させるための、セキュリティチェックの実施や改善、自動化やツールの選定・導入
・セキュリティ向上のカルチャーづくり: 開発組織に対するセキュリティ知識のEnabling（啓蒙・支援）
・インシデント対応体制の整備: インシデントを未然に防ぎ、万が一の際にも迅速かつ適切に対応するための仕組みづくり
■組織
CTO室は現在5名で構成されています。
エンジニア組織全体としては各チームにエンジニアが3~15名所属し、SRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名の組織です。
■AI活用
AIツールの選定と活用
Claude Code、Codex、GitHub Copilotを法人契約し、エンジニアが複数のツールを自由に選択・併用できる開発環境を整備しました。
これにより、特定のツールに依存することなく、プロジェクトや開発プロセスに最適なAIを柔軟に活用できる体制を実現しています。
AI活用を推進する専門チームと推進体制の構築
AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足しました。
このチームを中心に、AI利用ガイドラインの策定や、各チームへの技術的支援を体系的に推進しています。
また、各開発チームには「AI推進責任者」を配置し、チーム単位でのAI戦略立案や、AIを活用した開発プロセス改善の推進を担っています。
AI活用の文化醸成と研究開発
生成AIの可能性を最大限に引き出すため、予算や工数の制約にとらわれないR&D活動を推進しています。
これらの取り組みを通じて得られた知見を全社に共有・展開し、開発プロセス全体の効率化と、AI活用文化の定着を目指しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 750 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモート可／データエンジニア／BigQiery等モダンデータウェアハウスの設計・構築経験】クラウド物流プラットフォーム「OPENLOGI」のリードエンジニア募集！ のリモートワーク求人
■会社概要
弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、
「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、
データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。
物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。
物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。
しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。
オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。
■募集背景
オープンロジには、日々膨大な「物理的な動き」を伴うデータが蓄積されています。入出庫・在庫管理・配送状況といった複雑な物流ドメインのデータに加え、B2B2Cの構造上発生する多種多様なステークホルダーの行動ログなど、扱うデータの種類と量は爆発的に増加しています。
蓄積されたデータは以下のように、事業価値を生み出す多面的なデータ資産として活用され弊社サービス競争力の源泉となっています。
・倉庫内オペレーション進捗・改善状況の可視化
・倉庫内の商品保管効率の最適化による保管収益改善
・機械学習モデルの学習データ：「梱包に最適な形状の箱の予測」や「トラックの積載容積・台数の予測」等
しかし、これらのデータを扱う基盤としてBigQueryを中心としたデータウェアハウス環境は存在しますが、事業競争力を強化するデータ基盤という観点では、データの「ビジネスニーズ理解」「適時性」「正確性」「完全性」、そして統制や管理体制に課題が多く残っています。
社内でのAI活用が加速化する中で、現在のデータ基盤が価値提供のボトルネックになると考えており、強い危機感を抱いています。
このポジションでは、「AI時代の競争力の源泉となるデータ資産を守り、最大活用する」ため、CTO直下でデータガバナンス体制の構築やデータ基盤の刷新をリードしていただきます。
■業務内容
全社のデータを技術的資産として定義・管理し、AIと人間の協働を加速させるインフラを構築するため、データ基盤のアーキテクチャ設計から構築、SaaSデータの統合管理まで幅広く担っていただきます。
・AWS、Google Cloudを用いたデータパイプラインの設計・構築・運用
・属人化しているデータ基盤管理の引き継ぎと、組織的な管理体制の構築
・ビジネスサイドと連携した、ビジネスニーズの整理や最適なデータ提供レイヤーの整備
・AIが横断的に参照可能なデータカタログの整備
・データ品質の定義、監視、改善するためのプロセス策定
・データアクセス制御の設計と実装、運用
■組織
CTO室は現在5名で構成されています。
エンジニア組織全体としては各チームにエンジニアが3~15名所属し、SRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名の組織です。
■AI活用
AIツールの選定と活用
Claude Code、Codex、GitHub Copilotを法人契約し、エンジニアが複数のツールを自由に選択・併用できる開発環境を整備しました。
これにより、特定のツールに依存することなく、プロジェクトや開発プロセスに最適なAIを柔軟に活用できる体制を実現しています。
★AI活用を推進する専門チームと推進体制の構築
AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足しました。
このチームを中心に、AI利用ガイドラインの策定や、各チームへの技術的支援を体系的に推進しています。
また、各開発チームには「AI推進責任者」を配置し、チーム単位でのAI戦略立案や、AIを活用した開発プロセス改善の推進を担っています。
★AI活用の文化醸成と研究開発
生成AIの可能性を最大限に引き出すため、予算や工数の制約にとらわれないR&D活動を推進しています。
これらの取り組みを通じて得られた知見を全社に共有・展開し、開発プロセス全体の効率化と、AI活用文化の定着を目指しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、
「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、
データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。
物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。
物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。
しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。
オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。
■募集背景
オープンロジには、日々膨大な「物理的な動き」を伴うデータが蓄積されています。入出庫・在庫管理・配送状況といった複雑な物流ドメインのデータに加え、B2B2Cの構造上発生する多種多様なステークホルダーの行動ログなど、扱うデータの種類と量は爆発的に増加しています。
蓄積されたデータは以下のように、事業価値を生み出す多面的なデータ資産として活用され弊社サービス競争力の源泉となっています。
・倉庫内オペレーション進捗・改善状況の可視化
・倉庫内の商品保管効率の最適化による保管収益改善
・機械学習モデルの学習データ：「梱包に最適な形状の箱の予測」や「トラックの積載容積・台数の予測」等
しかし、これらのデータを扱う基盤としてBigQueryを中心としたデータウェアハウス環境は存在しますが、事業競争力を強化するデータ基盤という観点では、データの「ビジネスニーズ理解」「適時性」「正確性」「完全性」、そして統制や管理体制に課題が多く残っています。
社内でのAI活用が加速化する中で、現在のデータ基盤が価値提供のボトルネックになると考えており、強い危機感を抱いています。
このポジションでは、「AI時代の競争力の源泉となるデータ資産を守り、最大活用する」ため、CTO直下でデータガバナンス体制の構築やデータ基盤の刷新をリードしていただきます。
■業務内容
全社のデータを技術的資産として定義・管理し、AIと人間の協働を加速させるインフラを構築するため、データ基盤のアーキテクチャ設計から構築、SaaSデータの統合管理まで幅広く担っていただきます。
・AWS、Google Cloudを用いたデータパイプラインの設計・構築・運用
・属人化しているデータ基盤管理の引き継ぎと、組織的な管理体制の構築
・ビジネスサイドと連携した、ビジネスニーズの整理や最適なデータ提供レイヤーの整備
・AIが横断的に参照可能なデータカタログの整備
・データ品質の定義、監視、改善するためのプロセス策定
・データアクセス制御の設計と実装、運用
■組織
CTO室は現在5名で構成されています。
エンジニア組織全体としては各チームにエンジニアが3~15名所属し、SRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名の組織です。
■AI活用
AIツールの選定と活用
Claude Code、Codex、GitHub Copilotを法人契約し、エンジニアが複数のツールを自由に選択・併用できる開発環境を整備しました。
これにより、特定のツールに依存することなく、プロジェクトや開発プロセスに最適なAIを柔軟に活用できる体制を実現しています。
★AI活用を推進する専門チームと推進体制の構築
AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足しました。
このチームを中心に、AI利用ガイドラインの策定や、各チームへの技術的支援を体系的に推進しています。
また、各開発チームには「AI推進責任者」を配置し、チーム単位でのAI戦略立案や、AIを活用した開発プロセス改善の推進を担っています。
★AI活用の文化醸成と研究開発
生成AIの可能性を最大限に引き出すため、予算や工数の制約にとらわれないR&D活動を推進しています。
これらの取り組みを通じて得られた知見を全社に共有・展開し、開発プロセス全体の効率化と、AI活用文化の定着を目指しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 750 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモ可／オープンポジション】クラウド物流プラットフォーム「OPENLOGI」｜ 世の中にインパクトを与えたいという仲間が集まっています。リアルビジネス×ITというキーワードで一緒に事業作りにチャレンジしたい方大歓迎。 のリモートワーク求人
<会社概要>
【オープンロジとは】
弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、
「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、
データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。
■物流業界が抱える課題
物流は私たちの生活に欠かせないモノを届ける重要なインフラです。しかし、今このインフラが危機に瀕しています。このままでは商品不足や配送遅延が発生し、食品や日用品、薬などが不足するなど、様々な場面で影響が出る可能性があります。
この背景にはECの発展により、手軽に商品が購入できるようになったことが挙げられます。運ぶ物の量は増えたにもかかわらず、物流を支える倉庫業者や配送業者の90％以上は中小企業で、アナログな方法で業務を行う企業も多く、生産性が低いため、対応が追いついていません。
そして、EC事業者も問題を抱えており、現在の物流はオンプレミスのサーバーと同様に物理的なリソースを管理するため、手間と時間がかかります。
物流管理に時間がかかった結果、事業を成長させる業務に時間がさけず、物流がEC市場、ひいては経済成長の妨げにもつながります。
この課題を解決するためには、物流事業者のDX推進、Webサービス上での効率的な倉庫管理、全国の倉庫ネットワークを使った配送効率化と負荷軽減が必要です。
■オープンロジのソリューション
・物流事業者のDX推進
物流事業者の中でも特に倉庫では、目視での商品確認や、在庫数のチェックを紙で行っていたりとアナログな方法で業務が行われていることがあります。オープンロジは、倉庫会社へ作業に沿ったシステムを提供し、現場改善も行うことによってDXを進め、生産性向上に務めています。
・Webサービス上で倉庫管理を効率的に
現在の物流はオンプレミスと同様に手間と時間がかかります。利用できるようになるまでに、選定や契約などで1~2ヶ月かかり、運用してからも物流量が増えれば一つの倉庫で在庫を収めきれなくなるため、同じ手間をかけて新たな倉庫を立ち上げなければなりません。オープンロジは「物流版AWS」として、システムを通して倉庫という物理的なリソースの管理運用を効率的に担えるようにするなど、Webサービス上で物流を利用できるようにしています。
・全国の倉庫ネットワークで配送効率化と負荷軽減
EC市場の発展で配送業者に負荷がかかっています。通常、一つのEC事業者が一つの倉庫で在庫を管理するため、配送先によっては長距離輸送が必要です。オープンロジは全国の倉庫と提携し、EC事業者がオープンロジを通して全国各地の倉庫を利用できるようにしています。それによって、配送先に最も近い倉庫から配送を行えるようにし、配送事業者の負荷を軽減、迅速な配送を実現します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
【オープンロジとは】
弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、
「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、
データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。
■物流業界が抱える課題
物流は私たちの生活に欠かせないモノを届ける重要なインフラです。しかし、今このインフラが危機に瀕しています。このままでは商品不足や配送遅延が発生し、食品や日用品、薬などが不足するなど、様々な場面で影響が出る可能性があります。
この背景にはECの発展により、手軽に商品が購入できるようになったことが挙げられます。運ぶ物の量は増えたにもかかわらず、物流を支える倉庫業者や配送業者の90％以上は中小企業で、アナログな方法で業務を行う企業も多く、生産性が低いため、対応が追いついていません。
そして、EC事業者も問題を抱えており、現在の物流はオンプレミスのサーバーと同様に物理的なリソースを管理するため、手間と時間がかかります。
物流管理に時間がかかった結果、事業を成長させる業務に時間がさけず、物流がEC市場、ひいては経済成長の妨げにもつながります。
この課題を解決するためには、物流事業者のDX推進、Webサービス上での効率的な倉庫管理、全国の倉庫ネットワークを使った配送効率化と負荷軽減が必要です。
■オープンロジのソリューション
・物流事業者のDX推進
物流事業者の中でも特に倉庫では、目視での商品確認や、在庫数のチェックを紙で行っていたりとアナログな方法で業務が行われていることがあります。オープンロジは、倉庫会社へ作業に沿ったシステムを提供し、現場改善も行うことによってDXを進め、生産性向上に務めています。
・Webサービス上で倉庫管理を効率的に
現在の物流はオンプレミスと同様に手間と時間がかかります。利用できるようになるまでに、選定や契約などで1~2ヶ月かかり、運用してからも物流量が増えれば一つの倉庫で在庫を収めきれなくなるため、同じ手間をかけて新たな倉庫を立ち上げなければなりません。オープンロジは「物流版AWS」として、システムを通して倉庫という物理的なリソースの管理運用を効率的に担えるようにするなど、Webサービス上で物流を利用できるようにしています。
・全国の倉庫ネットワークで配送効率化と負荷軽減
EC市場の発展で配送業者に負荷がかかっています。通常、一つのEC事業者が一つの倉庫で在庫を管理するため、配送先によっては長距離輸送が必要です。オープンロジは全国の倉庫と提携し、EC事業者がオープンロジを通して全国各地の倉庫を利用できるようにしています。それによって、配送先に最も近い倉庫から配送を行えるようにし、配送事業者の負荷を軽減、迅速な配送を実現します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモ可／CPO／CPO、VPoP、またはそれに準ずるプロダクト責任者の経験】クラウド物流プラットフォーム「OPENLOGI」のCPO募集！ のリモートワーク求人
■ 募集背景
オープンロジは、物流を単なるオペレーションではなく、SCMと物流をつなぎ経営の意思決定の支援実行の基盤へ進化させるフェーズに入っています。
私たちはこれまで、
自社開発WMSによる詳細な実行データ
倉庫ネットワークを横断した稼働・品質データ
荷主のSCMに直結する在庫・出荷データ
を蓄積してきました。
次の挑戦は、この膨大な実行データをAIによって解釈・予測・提案へ昇華することです。
「可視化」から「人が判断」し、さらに 「AIが判断を補助・代替する」世界へ。
そのプロダクト戦略を統括する CPO を募集します。
■ このポジションのミッション
本ポジションのミッションは、AIを導入すること自体ではありません。
現場の経験や勘に依存していた判断を、データとAIで構造化する
SCM・物流における“考える仕事”を、人とAIで再分担する
将来的に、人は例外判断・戦略判断に集中できる状態をつくる
つまり、AIを前提としたSCM×物流の意思決定構造を設計することがCPOの役割です。
■ 具体的な業務内容
1. 戦略/プロダクト/構想の設計
・SCM物流が一体となったプラットフォームにおける戦略/プロダクトロードマップ/AIイネーブラーの構想方針策定
・事業KPI（GMV、Churn Rate等）達成のためのプロダクト戦略の接続
2. データ・AI基盤とプロダクトの接続
・WMS・SCMデータを前提としたデータモデリング
・AIが学習・推論しやすいプロダクト構造の設計方針の策定に関与
「どの判断をAIが支援／自動化するか」可視化 → 予測 → 推奨 → 判断のプロダクト設計
※ モデル開発そのものより、「どの判断をAIに任せ、どこに人を残すか」の設計が中心です。
3. プロダクト組織の統括
・「AI時代のPdM像」の定義
・PdM組織のマネジメント・育成
・CTO・VPoP・Biz責任者との協働による開発投資方針の判断に関与
■ オープンロジにおけるAI活用の特徴
・机上データではなく、現場の実行データが大量に存在
・正解が1つではない「意思決定問題」が中心
・精度100%よりも「判断の質とスピード向上」が価値
これは生成AIのUI実装ではなく、産業AI／意思決定AIのプロダクト設計です。
■ 本ポジションのユニークさ
・DXのラストフロンティアであるSCMと物流領域のゲームチェンジを最前線で指揮できる
・AIを「現場自動化」ではなく「経営・SCMの意思決定高度化」に使える
・データ量・質・ドメイン深度が揃っているフェーズの面白さ（庫内オペレーション、配送、荷主データなど、他社が模倣困難な「物流データ」を保有しており、AI/MLを活用した次世代のSCM構築に携われます）
・200名規模、ベンチャーマインドでさらなる成長へ進化する過渡期に経営メンバーとして参画
・日本でほぼ前例のないSCM×物流×AIのCPOロール
■ 最後に
物流の課題は、人が足りないことでも、現場が弱いことでもありません。
複雑すぎて、人だけでは最適解を出せなくなったことです。
オープンロジは、人とAIが役割分担しながら、SCMと物流の意思決定を進化させようとしています。
その設計責任を担う CPO を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
オープンロジは、物流を単なるオペレーションではなく、SCMと物流をつなぎ経営の意思決定の支援実行の基盤へ進化させるフェーズに入っています。
私たちはこれまで、
自社開発WMSによる詳細な実行データ
倉庫ネットワークを横断した稼働・品質データ
荷主のSCMに直結する在庫・出荷データ
を蓄積してきました。
次の挑戦は、この膨大な実行データをAIによって解釈・予測・提案へ昇華することです。
「可視化」から「人が判断」し、さらに 「AIが判断を補助・代替する」世界へ。
そのプロダクト戦略を統括する CPO を募集します。
■ このポジションのミッション
本ポジションのミッションは、AIを導入すること自体ではありません。
現場の経験や勘に依存していた判断を、データとAIで構造化する
SCM・物流における“考える仕事”を、人とAIで再分担する
将来的に、人は例外判断・戦略判断に集中できる状態をつくる
つまり、AIを前提としたSCM×物流の意思決定構造を設計することがCPOの役割です。
■ 具体的な業務内容
1. 戦略/プロダクト/構想の設計
・SCM物流が一体となったプラットフォームにおける戦略/プロダクトロードマップ/AIイネーブラーの構想方針策定
・事業KPI（GMV、Churn Rate等）達成のためのプロダクト戦略の接続
2. データ・AI基盤とプロダクトの接続
・WMS・SCMデータを前提としたデータモデリング
・AIが学習・推論しやすいプロダクト構造の設計方針の策定に関与
「どの判断をAIが支援／自動化するか」可視化 → 予測 → 推奨 → 判断のプロダクト設計
※ モデル開発そのものより、「どの判断をAIに任せ、どこに人を残すか」の設計が中心です。
3. プロダクト組織の統括
・「AI時代のPdM像」の定義
・PdM組織のマネジメント・育成
・CTO・VPoP・Biz責任者との協働による開発投資方針の判断に関与
■ オープンロジにおけるAI活用の特徴
・机上データではなく、現場の実行データが大量に存在
・正解が1つではない「意思決定問題」が中心
・精度100%よりも「判断の質とスピード向上」が価値
これは生成AIのUI実装ではなく、産業AI／意思決定AIのプロダクト設計です。
■ 本ポジションのユニークさ
・DXのラストフロンティアであるSCMと物流領域のゲームチェンジを最前線で指揮できる
・AIを「現場自動化」ではなく「経営・SCMの意思決定高度化」に使える
・データ量・質・ドメイン深度が揃っているフェーズの面白さ（庫内オペレーション、配送、荷主データなど、他社が模倣困難な「物流データ」を保有しており、AI/MLを活用した次世代のSCM構築に携われます）
・200名規模、ベンチャーマインドでさらなる成長へ進化する過渡期に経営メンバーとして参画
・日本でほぼ前例のないSCM×物流×AIのCPOロール
■ 最後に
物流の課題は、人が足りないことでも、現場が弱いことでもありません。
複雑すぎて、人だけでは最適解を出せなくなったことです。
オープンロジは、人とAIが役割分担しながら、SCMと物流の意思決定を進化させようとしています。
その設計責任を担う CPO を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 1,100 〜 2,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
255件中 91件～100件
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