求人情報詳細
NEW 株式会社カオナビ 業務改善エンジニア(生成AI活用)
正社員
1000万円
| 仕事内容 | 同社のチームでは、全社的な業務改善を目指し、生成AIツールなどを活用した業務効率化に役立つツール開発や情報検索基盤の構築を行っています。 社内関係者と協力して「課題特定→ツールやテクノロジーの比較検討→改善実行→評価」のサイクルを推進いただける、生成AIを活用した開発経験の豊かなエンジニアを募集しています。 特に、社内に蓄積された技術資料、製品仕様、営業資料、各種運用手順などのノウハウなどを横断的に検索し、情報をフルに活用できる仕組みの構築を急務と考えています。 【業務内容】 ユーザーの要望や組織の課題を解決できる業務アプリの要件定義、設計、実装 必要に応じて、プログラミングおよびコードレビュー、インフラ設計・構築・運用 AI、LLMなどを含む、各種ツール導入時のルール整備・運用設計、導入後の効果測定と継続的な改善活動 社内情報とAI活用による業務効率化と価値提供 【ポジションの魅力】 開発、営業、サポートなど、様々な部署の業務改善に貢献できます。 エンドユーザである社内メンバーから、直接的にフィードバックを得ることができます。 RAG、LLM等を利用した業務改善プロジェクトなど、最先端の技術に携わることができます。 ▼導入事例 Claude Code / GItHub Copilot(コーディングサポート) Claude Desktop(実務作業の効率化) DifyによるRAG構築(社内ドキュメント検索体験向上) 生成AIを利用した業務改善プロジェクト(業務自動化・最適化) 【開発環境】 開発言語:Python, PHP, JavaScript 開発/運用環境:Rancher Desktop (Docker), Visual Studio Code , PHPStorm, GitLab, GitLab Runner(CI/CD) AI開発支援:GitHub Copilot for Business, JetBrains AI 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, ECS, RDS, S3, CloudFront, Lambda, Fargate, CodePipeline, Bedrock, Cognito, DynamoDB...) 監視,モニタリング,運用ツール:Snowflake, Mackerel 社内ツール:Confluence, Redmine, JIRA, Slack, Google Workspace (Gemini, NotebookLM含む), Miro その他:Dify, Azure OpenAI |
||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 経験・資格 |
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。
■求めるスキル・経験(MUST)・業務改善プロジェクトの推進経験 ・ステークホルダーやチームメンバーと協働しながら、自ら主導して課題発見から解決まで推進した経験 ・生成AI、RAGなどを活用した開発経験 ・Webアプリケーション開発経験(複数言語なら尚可) ・AWS利用経験 ■求めるスキル・経験(WANT) ・中長期的な業務改善プロジェクトの経験 ・複数プロジェクトを同時並行でマネジメントした経験 ・クラウドインフラでの開発経験(AWSなら尚可) ・AI関連を含めた技術トレンドへの関心と学習意欲 ※更なる詳細事項は、カウンセリング(面談)時にお伝えします。 |
||||||||||
| 想定年収 | 600 万円 ~ 1000 万円 | ||||||||||
| 勤務地 | 東京都渋谷区渋谷2丁目 24-12 渋谷スクランブルスクエア 38F | ||||||||||
| 勤務時間 | ・スーパーフレックス コアタイム:なし フレキシブルタイム:5:00-22:00 ※1日4時間以上の就業、および月の所定労働時間以上の就業は必要 |
||||||||||
| 休日・休暇 | 【休日】 ・完全週休2日制(土日)祝日 ・年間休日123日 【休暇】 ・年次有給休暇 ・カオナビ休暇(3日間・通年) ・年末年始休暇 ・慶弔休暇 |
||||||||||
| 加入保険 | ■社会保険完備 ・厚生年金 ・健康保険 ・雇用保険 ・労災保険 |
||||||||||
| 受動喫煙対策の有無 | 有 屋内喫煙可能場所あり |
||||||||||
| 企業データ |
|
||||||||||
| 取材班による独自解説 | クラウド人材管理ツール事業に特化。企業の人材管理にイノベーションを起こすことを目的とし、自社のプロダクトにこだわり抜き、磨き上げることに注力している。 同社のクラウド人材管理ツール「カオナビ」は、社員の顔と名前が一致しないという課題を解決すべく誕生。ツール内では、社員の顔をアイコンにし、プロジェクトの編成やショップスタッフのシフト管理などを直感的に行うことができる。 また、サーバー型のパッケージではなく、SaaS型のツールのため、社外でもモバイル端末で使用可能である。 既存のタレントマネジメントツールは、『人事部』が使用することを前提としており、アセスメントテストなどで分析した人材のスペックを登録するデータベースを目的にしたものがメインとなる。 しかし同社のツールは『実際の現場の管理者』が使うことを前提としているのが最大の特徴。「どこにどんな人材がいるのか」をデータではなく、「顔」を並べて把握し、組織編成や人材育成を考えるのに役立つツールである。 | ||||||||||
| Recruiting No. | 01006630000246 |
関連する業種から探す
エリートネットワークのおすすめの『転職体験記』
-
- ネットサービス会社に勤務しながら、博士号(情報科学)を取得した30歳プロダクトマネージャー。バーチャルから飛び出し、リアルに挑戦したく自動車メーカーの商品企画部へ
- 前職
- 【東証プライム上場 SNS、ゲーム、メタバース等インターネットサービス老舗企業】
グループ会社出向 プラットフォーム事業本部 プロダクトチーム 3Dアバター配信アプリのプロダクトマネージャー(イベント施策の企画・機能開発等)
→プラットフォーム事業本部 売上改善チーム シニアマネージャー(KPI策定・達成管理、開発進行管理、北米アートチームとの制作プロジェクトリード等)
→プラットフォーム事業本部 プロダクトマネジメントチーム マネージャー(新規事業の立ち上げ、後継マネージャーの育成)
※社内の最優秀賞、CEO賞受賞
- 現職
- 【東証プライム上場 完成車メーカー】
プロダクト企画部 デジタルプロダクト開発における商品企画・プロダクトマネジメント
転職体験記を読む -
- 統計解析を研究した博士29歳。任期1年の特定助教から、財閥系総合重機メーカーのデータサイエンティストに転職成功
- 前職
- 【旧帝国大学 大学院】
経済学研究科の特定助教(研究テーマ:統計解析、機械学習、計量経済学)
- 現職
- 【東証プライム上場 財閥系 総合重機メーカー】
AI・データサイエンティスト(機械学習、深層学習、大規模言語モデル)
転職体験記を読む -
- 工学博士29歳。バイオインフォマティクス解析技術を活かし、アカデミア(国立大学)から、AI活用データ解析に強みのテクノロジー企業に転職成功。
- 前職
- 【地方国立大学】
博士研究員(バイオインフォマティクス解析によるがん研究)
- 現職
- 【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】
AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
転職体験記を読む