AI(人工知能)の転職・求人特集

弊社がお預かりしている『AI(人工知能)』関連の求人情報を一部公開いたします。AI(人工知能)を活用したビジネスに進出する企業の増加にともない、AI(人工知能)関連事業をリーダーとして推進していただける方や、システム開発の責任者等を求める求人が増えています。次のキャリアをAI(人工知能)関連ビジネスで活かしたいとお考えの方はぜひご覧ください。尚、こちらに公開できない非公開求人もございますので、AI(人工知能)関連での転職先をお探しの方はこちらからエントリーをお願いします。

Yayoi SaaS Product(PdMミドルクラス)
弥生

想定年収 ~ 1,500万円程度 ( 35~ 50才 )
職務内容 プロダクトマネージャーとして、プロダクトの企画、開発の統括、ステークホルダーとの調整など幅広くご活躍いただきたいと考えています。
何を目的に、どういったモノをどのように作るかを計画し、大きな裁量を持ってチームを牽引、運営することができます。
また、同社は日本の中小企業、個人事業主、起業家の事業を支える社会的基盤(インフラ)...
求めるスキル
(必要条件)
■プロダクト思考・戦略設計力・顧客課題を深く理解・定義し、解決策に飛びつかず構造的に考えて価値あるプロダクトの方向性を描ける・ビジョンと中長期的な戦略を言語化・共有・遵守できる■分析力・意思決定力・データやユーザーインサイトを活用して仮説検証・優先順位付けができる・A/BテストやMVPを通じて低コストでリスクvsベネフィットを検証できる・定量・定性情報をもとに合理的な判断ができる■部門横断の調整・協働力・エンジニア・デザイナー・ビジネスなどの多様なステークホルダーとの合意形成を主導できる・職務権限ではなく、影響力と信頼関係で協働を形成できる■実行・デリバリー力・ユーザーストーリーや要件定義を具体的に書ける・開発プランを通じてリリースに向けた各種調整・進捗管理ができる■技術的理解力(リテラシー)・技術的な制約や構造を理解し、現実的な要件を設定できる・プロダクトデザインの基本的理解・エンジニアと共通言語で円滑に議論できる・システムの難易度や工数の見積もりに理解がある■高いコミュニケーション力・ビジョンや仕様を明確にわかりやすく伝える発信力 など/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 千代田区

【個人スモール事業本部】AIマーケティング責任者
freee

想定年収 840万円 ~ 1,350万円程度 ( 27~ 45才 )
職務内容 <業務内容>・AIを活用したマーケティング戦略の全体設計、企画・立案・推進・スモールビジネス向け新規顧客獲得施策の最適化と既存顧客LTV向上の実現・AI活用施策の企画・PoC(概念実証)・検証から実践への導入・マーケティング組織の立ち上げ、必要スキルの定義および人材採用・社内データ基盤と連動したツール選定・導入計画策定...
求めるスキル
(必要条件)
<以下いずれかのご経験をお持ちの方>(1)5年以上のマーケティング経験・B2B SaaSまたはWebサービスにおける、成長期フェーズでのマーケティング戦略立案および実行経験・セグメント別戦略やパーソナライズの企画経験・プロダクトやターゲットインサイトに基づいた施策立案および実行のスキル(2)AI関連経験・広告代理店やマーケティングエージェンシーにおいて、AIを活用したプロジェクトを責任者として推進した経験・AI技術を用いたプラットフォームの運用経験(例:機械学習、データ分析ツールの活用)・AIのソリューション提案から企業への導入、推進を行った経験・AI関連新規事業の立ち上げ経験やその運用をリーダーとして担った経験/【英語力不問】
勤務先 東京都 品川区

ML Lead Engineer
カウシェ

想定年収 900万円 ~ 1,200万円程度 ( 28~ 42才 )
職務内容 機械学習の活用においてエンジニアリング面をリードしていただきます。
<業務内容>・機械学習基盤の設計と構築(Training pipeline, Serving, Monitoring など)・機械学習(特にレコメンデーション)を用いたプロダクトの設計・開発・要件定義、開発進行、技術的意思決定などの推進・リード・運用フロ...
求めるスキル
(必要条件)
■ビジネス・リーダーシップ・ビジネス指標(CTR、CVR、LTVなど)を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験・チームまたはプロジェクトのリード経験■技術(1)レコメンデーション分野(コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど)におけるプロダクト開発の実務経験・目安直近5年で最低2年以上・MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験・PoC経験はNG(2)レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング(MLOps)、精度改善、効果検証の経験・CF(Collaborative Filtering: 協調フィルタリング)・MF(Matrix Factorization: 行列分解)・DNN(Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習)・Transformer系(BERTなど)・Two-Tower・Wide & Deep・GNN(グラフニューラルネット)・DeepFM/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 渋谷区

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