■部門の役割・ミッション KDDI総合研究所の研究活動を円滑に推進するための情報システムとネットワークの運用管理を行い、研究部門の成果を最大化することに貢献する部門です。
■採用目的 情報セキュリティ分野での社内ネットワークの運用体制を強化するための人財を獲得すること。
■現在の課題 情報セキュリティ分野を専任できる人材が不足している。

■ポジションのミッション 研究所の情報セキュリティ担当（セキュリティアーキテクト／セキュリティエンジニア）

■具体的な業務内容
セキュリティを考慮したネットワークおよび情報システム基盤の設計・構築・改善
本社セキュリティポリシーや各種規程に準拠したセキュリティ対策の企画・導入
研究活動や業務効率とのバランスを考慮したセキュリティ施策の推進
本社監査、セキュリティアセスメント、各種点検への対応および改善施策の実施
ネットワークおよびシステムのセキュリティ監視、インシデント検知・初動対応
システムおよびネットワークの脆弱性診断、リスク評価、改善提案
セキュリティ監視・脆弱性管理を実現する基盤（SIEM、ログ分析基盤、脆弱性管理システム等）の構築・運用

■中長期的に期待すること
研究所の情報セキュリティ運用の中枢的存在となり、世の中の情報セキュリティに関わる変化や要望に合わせて適切な解を提案・先読みし、実現していくこと。

■成果物・アウトプット
年間を通して安定した情報セキュリティ業務の実行

期間の定めなし。なお、これまでの経歴・経験・専門性、選考結果等を総合的に勘案し、有期雇用契約での採用をご提案する場合がございます。有期雇用契約でのご入社となる場合は契約期間を1年間とし、更新上限はポスドクの場合は通算5年、それ以外の場合は通算3年です。なお、任期中の成果や貢献度に応じて無期雇用へ任用する制度があり、積極的に運用しております。（当社規定による。任用実績多数あり。）

■ ポジション概要
ダイナミックプライシングでは、優れたモデルを作るだけでは十分ではありません。

「この試合は満員を優先したい」
「急な天候変化で需要が変わった」
「この施設特有の販売ルールを価格に反映したい」
実際のビジネスでは、顧客や現場ごとに異なる事情が存在します。

このポジションでは、データとモデル、そして現場の間に立ち、曖昧な事業要件を分析・構造化し、パラメータ、ルール、モデル等へ変換します。

また、モデルを導入して終わるのではなく、実際の販売状況やモデルの挙動を確認しながら、継続的に価格運用を改善します。

分析結果をレポートとして提出して終わるデータ分析ではありません。
分析結果を実際の「価格」という意思決定につなげ、結果まで検証するデータサイエンスです。

■ ミッション
顧客・現場の複雑な事業要件をデータとモデルの言葉へ変換し、価格算出モデルを実際の事業環境で継続的に機能させること。

■ 仕事内容
顧客の販売データ、予約データ、価格データ等の抽出・加工・分析
顧客・事業部門からの要望や運用ルールの整理・構造化
顧客ごとの価格算出モデル、パラメータ、ルールの設計・設定
需要予測・価格算出モデルの挙動確認、精度検証
実際の販売結果を踏まえたモデル・パラメータのチューニング
異常値や想定外のモデル挙動の原因分析
価格変更前後の売上、販売数、稼働率等を用いた効果検証
顧客・営業・カスタマーサクセス・データサイエンティスト・エンジニアとの要件整理
分析結果をもとにした価格運用・モデル改善の提案
※将来的には、複数の顧客・ドメインを横断したモデル運用設計や、価格運用そのものの標準化・高度化にも関わっていただきます。

■ 入社後6〜12ヶ月で期待すること
担当する顧客・ドメインのデータ構造と価格算出ロジックを理解する
担当顧客のモデル・価格運用を自立して担当する
モデル挙動と事業KPIの双方から異常や改善機会を発見する
顧客の要望を、そのまま開発要件にするのではなく、パラメータ、ルール、モデル要件として構造化する
分析結果から価格運用の改善案を提示し、実行後の効果まで検証する
複数案件で得た知見を横断し、モデル運用の標準化・改善につなげる

職務内容
マイベストでは、自社で製品を購入し、検証による実測データをもとに製品の評価・比較を行っています。本ポジションでは、ユーザーが製品を選ぶ際に本当に知りたいことや、実際の使用シーンから逆算し、化学的な処方・成分が関わる幅広い製品の評価基準・検証手法を設計していただきます。対象となる製品は、化粧品・スキンケア・ヘアケア・メイクアップ／洗剤・柔軟剤・衛生用品／消臭・防虫／オーラルケア／健康食品・サプリメントなどです。

※特定のカテゴリに限定せず、ご経験に応じて担当領域をお任せします。

具体的な業務
化学系製品領域の検証項目・評価フレームワークの設計
成分・処方設計の知見を活かした評価基準の策定
市場トレンドやユーザーニーズを踏まえた評価軸のアップデート、既存ランキングの改善提案
官能評価・機器測定・モニター試験の設計と、統計的手法によるデータ分析
検証実務のディレクション（再現性・妥当性の担保）

■以下のいずれか、または複数の業務を担当いただきます
①健康・予防・医療分野を中心とした調査研究・事業推進支援
官公庁・国立研究開発法人・保険者団体等からの受託調査を中心に、調査研究や事業推進支援を行います。

【業務の具体例】
ヘルスケア研究開発に関する動向調査・分析、医歯薬連携に関する大規模実証事業、地域医療構想・医師偏在対策推進支援、保険者データヘルスに関連する調査・事業推進支援業務

②こども・女性分野を中心とした調査研究・事業推進支援
官公庁・国立研究開発法人からの受託調査を中心に、調査研究や事業推進支援を行います。

【業務の具体例】
こどもの安全、女性の健康に関する調査分析業務、教育研修・普及啓発に関するプログラム・教材作成業務

③ヘルスケアビジネスコンサルティング
民間企業（主として製薬、医療機器等）における新規事業開発、マーケティング・アドボカシー支援、事業戦略、経営管理等のコンサルティングを行います。

【業務の具体例】
中期経営計画策定支援、コンシューマーヘルスケア事業戦略検討、エコシステム構築に関する伴走支援、先端ライフサイエンス分野に係る調査、核酸医薬ビジネス展開戦略検討、製品戦略／アドボカシー活動支援、RWD活用支援、フレイル予防機器に関する戦略策定支援

【概要】
データ分析環境の設計・構築・運用およびデータ分析ソフトウェア開発

フィックスターズでは、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、
自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、大規模データ分析環境の設計から構築・運用、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。
機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、
他社にはない高い価値をお客様に提供しています。

【具体的な職務内容】
・自律走行に関わる分析基盤の設計・構築・運用
・データ前処理アルゴリズムの検討・高速化
・データ分析ソフトウェアの開発・高速化
・実データを用いた分析

【案件例】
・大規模データ取り込みパイプラインの設計・実装
・データ抽出から可視化までをシームレスに行うアプリケーションの開発

【開発環境】
開発環境：Ubuntu
フレームワーク：PyTorch・OpenCV
データベース：PostgreSQL・MySQL・DynamoDB・Snowflake・Databricks
開発支援ツール：JIRA・Confluence・Git・GitHub・GitHub Actions・GitLab・Apache Airflow・SageMaker AI
開発手法：Agile
開発内容タイプ：B2B・リサーチ・SaaS・解析・機械学習・AI・インフラ設計・データベース設計・チューニング・モビリティ（自動運転・交通関連）
クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service・Microsoft Azure・Google Cloud Platform
インフラ管理：Terraform・AWS CloudFormation・Ansible・Docker・Kubernetes・Amazon ECS
AI・データ分析：Apache Spark・Amazon Athena・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・Plotly・NumPy・Streamlit・Apache Iceberg

【概要】
産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、自動運転や自律走行ロボットの実用化など、様々な課題を持つお客様向けに、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェアの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。

【具体的な職務内容】
・自動運転を実現するためのソフトウェア開発
・AGV／AMR向けロボットシステム開発、データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェア開発
・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービスおよび量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発
・データセンター向けNVMe SSDファームウェア開発（組込みソフトウェア開発）
・FPGAをアクセラレータとして活用するシステム開発
・組込み機器に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発(例：4K8K機器・ADAS・医療画像処理・検査装置)
・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェア及びソリューションの開発
・金融系システム（デリバティブプライシング）開発

【プロジェクトのやりがい】
・顧客との直接取引が多く、次世代の技術や最先端の技術に携わることができます
・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です
・低レイヤのソフトウェア技術が活かせるプロジェクトが多数あります
・ソフトウェアエンジニアでも、技術分野とビジネス分野両方のキャリアパスが用意されています

【概要】
フィックスターズでは、数理最適化を扱う開発サービスやクラウドサービスを行っています。
ソリューション開発サービスでは、数理最適化を扱う課題について、既存ソフトウェアの高速化、新規アルゴリズム開発、最適なハードウェアアクセラレータの提案といったコンサルティング・開発サービスを提供しています。
クラウドサービスでは、様々な量子アニーリング・イジングマシンを使って組合せ最適化問題を解くことができる開発プラットフォーム「Fixstars Amplify」を開発・運用しています。その他、Gurobi、CPLEX、GPU等を使った次世代アクセラレータ向けのソフトウェア開発を行っています。

【具体的な職務内容】
・お客様の課題ヒアリング、課題アプローチの検討、既存ソフトの高速化、アルゴリズム開発
・実用アプリケーションの開発や製品への組込み支援
・アニーリングマシン（量子・古典）、ゲート型量子コンピュータ（NISQ、誤り耐性）、アクセラレータ向けライブラリの研究開発

【従事すべき業務の変更の範囲】
会社の定める業務全般

【プロジェクトのやりがい】
・数理理最適化に関する知識や経験を活かしつつ、新しいコンピュータに関するスキルが習得できる
・国内外の量子コンピュータや数理最適化のキープレイヤーと協同し、世界にチャレンジできる
・お客様の課題解決に携われる
・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です

【開発環境】
開発環境：C・C++・Python3
開発手法：アジャイル・チケット駆動開発

＜業務内容＞
・⾃動運転やMaaS等の次世代モビリティソフトウェア開発プロジェクトに参画します。
・顧客企業の開発プロセス効率化・品質向上に向け、開発環境や⼿法の改善提案・導⼊⽀援を担当します。
・要件分析などの上流⼯程から設計・実装・テストまで幅広く関与し、⾃社開発のモデルベース開発ツール「GARDEN」等を活⽤したエンジニアリングサービスでクライアントの課題解決に貢献します。
・顧客と直接やり取りしながらソリューションを提供し、技術⾯とビジネス⾯の橋渡し役を担います。
・今後展開予定の当社ZIPCファミリーの開発⽀援ツール開発をご担当いただきます。
また、当社ツール以外におけるソリューション案件のツール開発もご担当いただきます。

＜技術環境＞
言語：C、C++、C#、Python、Java、JavaScript
モデル設計：SysML、MATLAB/Simulink
開発標準：Automotive SPICEなど最新プロセスに対応

【業務概要】
企業との数理最適化に関する共同研究プロジェクトを担っていただきます。主にプロジェクトの技術コンサルティング及びプロジェクトの取りまとめをお任せします。
※Enterprise企業を中心としたPoCプロジェクトの推進をお任せします。

【主な業務内容】
技術見解取りまとめ
プロジェクト計画書作成
契約交渉と履行・クライアントとの調整・スケジュール管理
プロジェクトデリバリー＝数理モデルの構築・実装・レポート作成
a. 数理最適化の技術的な視点でのプロジェクトデリバリーだけに特化したプロジェクトマネジメント
b. 企業の組織の作り、担当者のご要望、中長期的な戦略を踏まえた上でのクライアントとの調整といったプロジェクト全体のプロジェクトマネジメント
次のプロジェクトにつなげるための積極的な提案
※リード案件の創出、初期面談、見積もりの作成などはビジネスサイドが担当
【これまでの共同研究実績】
東邦ガス : エネルギー供給の制御
豊田通商 × Microsoft : 信号機制御の最適化
KDDI × 日立 : 周波数の割り当て方向の最適化
ブロードマインド : 保険商品の推薦最適化
SIer 企業 : シフト最適化
素材企業 : 材料構造最適化 (ブラックボックス最適化）
※その他、数々のEnterprise企業との共同研究・PoC実績がございます
【ポジションの魅力】
JIJでは、技術開発・事業開発の両面でグローバルに活躍できる場があります。

IBM、マイクロソフト、AWSといったグローバル企業のエンジニア・研究開発者との共同での技術開発(英語でのやりとり)
多様な国籍・バックグラウンドから構成されるチーム
アジア・ヨーロッパでの海外プロジェクトへの参画機会
また、エネルギー、自動車、交通、物流といった様々な産業における国内外の大企業と、社会実装を目的としてプロジェクトを実施しているため、基礎研究に留まらないところが魅力です。

さらに、スタートアップとしてのスピード感と裁量、大企業の第一線のエンジニア・研究開発者と仕事ができるのが魅力です。

尚、技術的な観点では、数理最適化、量子アニーリング、量子ゲートといった幅広い技術領域をカバーしています。

JIJでは量子最適化技術に関する研究を社内で行っており、その研究成果を社会実装するための計算基盤の構築や大企業との共同研究を行なっています。数理最適化エンジニアも社内の研究者やソフトウェアエンジニアと議論を行いながらプロジェクトを進めていく刺激的な環境です。今後、量子ゲート方式が展開していく過程において、社内外における様々な専門性のある研究者やステークホルダーの方々と一緒にプロジェクトを進めることができます。量子技術と数理最適化技術を組合せた、今までにない価値を我々と一緒に創造していきましょう！

【参考：JIJの開発環境】
主な開発言語: Python
ライブラリ/フレームワーク/スキーマ: FastAPI
クラウドサービス: Azure, AWS
デザインツール：Figma、Photoshop、Illustrator
開発 CI/CD: GitHub, GitHub Actions, Docker, Kubernetes, Codecov, Datadog
その他ツール G-Suite, Microsoft teams, Slack,Notion

【業務概要】
株式会社JIJは、量子コンピューティングおよび数理最適化を中核技術とするディープテック企業として、世界最先端の研究成果を社会実装へと昇華し、「産業の意思決定構造そのものを再設計する」ことに挑戦しています。
米国物理学会（APS）での優秀企業選出、米国電子学会（IEEE）におけるBest Paper Award受賞に代表される国際的評価を背景に、エネルギー、製造、物流、材料開発などの基幹産業領域において、計画最適化という高度な意思決定領域に対するソリューションを提供してきました。
これまで日本・英国・EUを中心に60件以上のユースケースを創出し、産業横断的な価値実証を積み重ねています。

本ポジションは、数理最適化や量子アニーリングなどの先端技術を活用し、大企業の複雑な計画業務（物流、製造、エネルギー等）を変革していくプロジェクトマネージャー（PjM）です。
顧客の抽象的な業務課題を整理し、社内の数理最適化エンジニアやソフトウェアエンジニアと連携しながら、PoC（概念検証）からシステム実装、実業務への適用までを牽引していただきます。

数理最適化や量子技術の専門知識は、入社後にキャッチアップいただける環境を整えています。
まずは、ITコンサル、SIer、事業会社などでの「要件定義」「顧客折衝」「プロジェクト推進」の経験を重視します。

【募集背景】
当社は、数理最適化や量子アニーリング技術を活用した顧客課題の解決（PoC・共同研究・システム化）に取り組んでいます。
現在、大手企業を中心に、物流・製造・エネルギー等の計画業務における最適化技術の適用に関するご相談が増加しています。

これに伴い、顧客の要件定義からプロジェクト推進、デリバリーまでを主導するプロジェクトマネージャー（PjM）の体制を強化することになりました。
技術チーム（数理最適化エンジニア等）と連携しながら、顧客課題の整理からプロジェクト完遂までを推進する方を募集します。

【主な業務内容】
顧客の現状課題・業務プロセスの整理と要件定義
自社プロダクトの機能を踏まえた最適な導入プランの設計
顧客業務フローに合わせた機能カスタマイズの検討
社内エンジニアとの連携による導入支援と実装サポート
プロダクト導入後の定着化支援、活用状況のモニタリング
顧客からのフィードバックを収集し、追加改善案を立案
顧客の潜在課題の掘り起こしによる、プロジェクトスコープの拡張や追加提案
【チーム体制・役割分担】
モデル構築・アルゴリズム開発：数理最適化の博士・修士号を持つ社内の専門エンジニアが担当します。
システム実装：ソフトウェアエンジニアが、プロダクト（JijZept）への組み込みやシステム化を担当します。
PM（あなた）のミッション：顧客のビジネス課題の整理とプロジェクト進行に専念いただきます。
数理モデルの構築やアルゴリズム開発は社内エンジニアが担当するため、応募時点で高度な数理知識は不要です。
技術のキャッチアップは、週次の勉強会やチームのサポート体制を通して、入社後に自然と深めていけるためご安心ください。

【プロジェクトテーマの一例】
JIJが手がけるのは、社会に大きなインパクトを与える大規模な最適化テーマです。

物流・配送：複数拠点をまたぐ、複雑な制約条件をクリアする配送計画の最適化
製造業：工場の生産設備・人員配置・在庫状況を連動させた生産スケジューリングの高度化
エネルギー：再生可能エネルギーの需給予測と、発電・蓄電設備の運用計画の最適化
インフラ：鉄道や航空などの複雑な運行計画・人員シフトの自動化
【本ポジションで得られる経験・環境】
複雑な計画業務・最適化課題へのアプローチ
パッケージソフトの導入では解決が難しい、顧客固有の複雑な制約条件を扱うプロジェクトに携われます。
提案からデリバリーまでの一貫した関与
コンサルティング（提案・要件定義）だけに留まらず、実際の検証（PoC）やシステム化まで見届けることができます。
専門エンジニアとの協働
数理モデルの構築やアルゴリズム開発は社内の専門エンジニアが担当するため、PMは顧客折衝とプロジェクト進行に専念しながら、数理最適化分野の知見を深めることができます。
柔軟な就労環境
フルリモートワークを基本とした柔軟な働き方が可能です。

【企業の特徴】
最先端技術を活用し、企業の課題解決を支援するプロダクトを提供しています。
フラットで風通しの良い組織文化が特徴で、社員一人ひとりの自主性を重視します。
非同期コミュニケーションを活用し、リモートワークも可能な柔軟な働き方を推奨しています。

【業務概要】
企業との数理最適化に関する共同研究プロジェクトを担っていただきます。主にプロジェクトのシステム開発から運用設計、数理最適化を通じてサービスの品質向上と業務効率化を追求しています。

【主な業務内容】
1.システム開発全般（要件定義～設計・実装・運用設計）

インフラ要件／アプリケーション要件定義
システム構成図、ネットワーク設計、運用方式設計
サイジング、耐障害設計、災害対策設計
ソフトウェア構成／セキュリティ設計／ログ管理
AWS、GCP等のクラウド基盤設計・構築
CI/CD 環境整備、監視運用スクリプト作成など開発体制の強化
2.運用設計・保守体制の構築

運用設計書に基づく運用フロー策定と最適化
運用保守体制の整備と改善
インシデント対応／監視ツール導入／信頼性指標の策定と改善活動
3.数理最適化に関連する業務

数理最適化・オペレーションズリサーチを活用したサービス／機能の最適化
4.ドキュメント整備とチームコミュニケーション

各種仕様書作成・更新
社内外ステークホルダーとの調整・折衝
【参考：JIJの開発環境】
主な開発言語: Python, TypeScript, JavaScript, Rust, Go, ShellScript
ライブラリ/フレームワーク/スキーマ: FastAPI, Next.js, React, Vue.js, Laravel, Nest.js, Node.js, Flutter, Jest, pytest, Cypress
クラウドサービス: Azure, AWS (ECS, Lambdaなど), GCP
デザインツール: igma、Photoshop、Illustrator
開発 CI/CD: GitHub, GitHub Actions, Docker, Kubernetes, Codecov, Datadog
その他ツール: Slack, Notion, Microsoft 365 (Teams), G-Suite (Google Workspace)

仕事内容
量子コンピューティングソフトウェアエンジニアとして、以下の業務を担当していただきます：
・量子アルゴリズムの実装と最適化
・量子プログラミング言語（Qiskit、pennylane, quri-parts等）を使用したソフトウェア開発
・量子コンピューター上でのソフトウェアのテストとデバッグ
・古典的なソフトウェアと量子ソフトウェアの統合
・量子コンピューティングライブラリの開発と改良
・クライアントの要求に基づいた量子ソフトウェアソリューションの設計と実装

Jijで利用している技術
・Python
・Rust
・Qiskit
・Quri-Parts
・GitHub
・Notion

当社では、量子コンピューティング技術の実用化に向けて、量子アルゴリズムの研究開発を強化しています。量子アルゴリズムの実用化に向けた意欲的なリサーチャーを募集します。

JIJでは最適化問題のみならず複数の分野に向けた量子アルゴリズムの研究開発を行っております。また、その研究成果を社会実装するための計算基盤を構築しています。研究者の方もソフトウェアエンジニアと議論を行いながら研究開発を進めていく刺激的な環境です。

今後、量子ゲート方式が展開していく過程において、社内外における様々な専門性のある研究者の方々と一緒に研究を進めることができます。また、業務を通してソフトウェアエンジニア領域に関する知見を得られることや、自分が作ったアルゴリズムをユーザーに使ってもらえるように迅速にプロダクトに乗せられる環境があります。
※東京での顧客ミーティングにもご参加いただきます。

・微生物を活用したバイオ素材の研究開発
・微生物による代謝パスウェイのデザインと最適化
・複合的な微生物の組み合わせによるプロセス設計
・培養工学的な知見を活用した微生物培養制御技術の開発
・得られた研究成果の特許出願や学会発表、論文報告

■募集の職務内容 　

（雇入れ直後）

次世代全固体電池に用いられる固体電解質を対象に、機械特性を基軸としたセラミックス材料研究に取り組んでいただきます。

近年、新しいイオン伝導体の開発は大きく進展しています。

一方で、それらを固体電解質として成立させ、実際の電池作動環境で機能させるためには、材料の機械的安定性、微構造、界面状態などを含めた理解が重要となっています。

本ポジションでは、セラミックス材料の機械特性評価・微構造解析を出発点に、電池作動環境下での材料挙動や機能発現との関係を明らかにし、全固体電池の成立条件理解につなげる基礎研究を推進していただきます。

・セラミックス電解質の機械特性評価（圧縮・曲げ・破壊挙動解析等）

・微構造制御と強度発現メカニズムの解析

・応力状態がイオン輸送特性・界面挙動に及ぼす影響の評価

・電気化学研究者・電池研究チームとの連携研究

・研究成果の論文発表および国際会議発表

◯受託実験・解析業務
顧客からお預かりした多種多様なサンプル（微生物から動植物まで）を対象に、高度な実験・分析を行います。定型的な実験から、顧客のニーズを踏まえたオーダーメイドの実験まで幅広く実施します。
・NGS（次世代シーケンス）ライブラリー調製
・各種サンプルからの核酸抽出

◯テクニカルコンサルティング
顧客対応 顧客のニーズや研究の背景を汲み取り、高い専門性を活かして最適な解析プランを考案し、コンサルティングを行います。
・受託実験案件に関する問い合わせ対応
・顧客の研究に関するヒアリング、および最適な実験プランの提案
・顧客の課題解決に向けた、最新の文献調査・学術的アプローチの検討

◯新規受託メニューの開発
市場のトレンドや将来の需要を見据え、自社のサービスを拡張する中心メンバーとして活躍いただきます。
・課内勉強会を通じた、次世代の核となる新規実験技術・アプリケーションの選定
・新メニュー立ち上げに向けた開発計画の策定、および検討実験の実施

これまでのご経験に応じて、また、当社業務への習得度やご希望に応じて、高度な案件の担当やプロジェクトリーダーへのステップアップが可能です。

ご入社後は開発本部 機能材料開発課に配属となります。
以下に記載の通り、主に合成業務をメインで担っていただきます。

〈ご入社後の主な担当業務〉
○レジスト特性改善につながる新規素材の設計、合成
○レジスト用ポリマー重合
○新規材料のスケールアップ可能な処方確立、サプライヤとの量産化に向けた議論と品質管理
○顧客、他部署、他部門と議論し、顧客要望の具現化、および課題解決
○大学、研究機関との連携
※場合により海外勤務もありえます。（顧客対応、大学、研究機関への出向当）
※会社都合もしくは能力、適正、健康面などの都合により上記業務内容以外の仕事をしていただく可能性がございます。

〈求める人物像〉
○明るく前向きに周囲と協力し、円滑にコミュニケーションを取りながら業務を推進できる方

【業務概要】
官公庁・大企業との共同プロジェクトにおいて、数理最適化を核とした技術開発とプロジェクト推進を担います。顧客・パートナー企業・JIJ社内の研究者／ソフトウェアエンジニアと連携し、技術的な実現性と現場での利用可能性を両立する解をつくります。

【主な業務内容】
■課題の構造化・要件定義
顧客の業務、運用ルール、制約条件、評価指標を整理し、最適化・シミュレーションの対象として定義
不確実性や状況変化を含む意思決定課題を、解くべき問題へ分解
顧客・パートナー企業との技術ディスカッション、提案・計画書作成
■最適化モデル・アルゴリズムの設計
組合せ最適化、数理計画、制約充足、多目的最適化、ヒューリスティクス等を用いたモデル設計
大規模問題に対する計算量・解品質・説明可能性のトレードオフ設計
シナリオ比較、代替案提示、運用者が制約や優先度を調整できる仕組みの設計
■ソフトウェア実装・検証
Pythonを中心とした最適化エンジン、API、検証用アプリケーションの実装
シミュレーション環境での性能評価、テスト設計・実施、技術文書・報告書の作成
JIJの最適化技術・OSS・各種ソルバーを活用した実装および改善
■プロジェクト推進・技術リード
アジャイルな検証サイクルの計画、進捗・リスク・品質管理
顧客およびパートナー企業との論点整理、技術的な期待値調整
若手メンバーのレビュー・育成、技術知見のドキュメント化と再利用可能な資産化
■情報保全を前提とした開発
案件ごとの情報保全ルール、閉域環境、データ取扱い要件を理解し、適切に開発を推進
必要に応じて、ローカル環境・閉域環境で利用可能なツールや開発プロセスを設計

【プロジェクト例】
大規模な輸送・配置・資源配分計画の最適化
複数の主体・設備が関わるオペレーションの計画立案と割当の最適化
業務上の複雑な制約を満たす計画立案、シミュレーション、代替案比較
最適化モデルを利用するAPI・アプリケーション・評価基盤の開発

・次世代⾃動⾞ソフトウェア(AD/ADAS)領域のプラットフォーム研究開発におけるアーキテクト/エンジニアあるいは研究開発のリーダーを担って頂きます。
・⾼難度環境下の⾃動運転に関するソフトウェア領域のアーキテクチャ研究開発
※顧客・ステークホルダーとの実証実験対応などを含む
・次世代⾃動⾞ソフトウェア領域における、以下の業務
アーキテクチャ研究開発
※顧客・ステークホルダーとの実証実験対応などを含む
-設計、実装、試験
-技術動向調査
-実証実験 業務内容

【具体的な業務内容】
オミクスデータ解析における顧客の課題解決に向け、研究分野の調査から仮説検証、最適な解析手法の提案・実装、サービスの事業化までを一貫して担当します。

＜主な業務＞
〇オミクスデータ解析
ゲノム・エピゲノム解析をはじめ、空間トランスクリプトームなど最新技術を含むオミクスデータの解析を担当します。顧客の研究目的・課題を起点に、研究分野や最新論文の調査、最適な解析手法の提案・実施までを一貫して手がけます。単一のパイプラインでは応えられない要望に対し、カスタマイズしたデータ解析を提供します。

〇新規データ解析サービスの開発
市場ニーズや最新の技術動向をもとに、新たなデータ解析サービスを企画します。解析手法の調査・検証から、サービスとしての設計・実装、社内外への提案を経て、上市（リリース）までの一連の業務を担います。既存サービスの改善・横展開も含みます。

〇解析パイプラインの開発
自社開発のパイプラインフレームワークを用いて、再現性・拡張性の高い解析パイプラインを構築します。受託案件で繰り返し用いる解析の自動化・標準化を進めるほか、場合によってはフレームワークそのものの開発・改良も行います。

＜本人の希望・適性に応じて＞
〇顧客との面談（技術ディスカッション・折衝）
受注前後の顧客との面談に同席し、解析手法や技術的フィジビリティに関するディスカッション、解析結果の技術解説・質疑応答などを担います。研究者の課題を直接ヒアリングし、最適な解析プランの提案へとつなげます。

〇新規解析技術の提案・研究開発
将来的に新たな事業の柱となりうるシーズ技術を、自ら提案・研究開発します。最新論文や技術動向の調査をもとに、案件に有用な新しい解析手法の検証・導入を進め、当社の解析力そのものを高めていきます。

〇科学研究予算の獲得
上記の研究開発に付随し、科学研究費等の外部資金の獲得に向けた申請業務を担います。獲得した予算をもとに、自身の興味のある研究テーマを継続・発展させることも可能です。

＜技術スタック＞
言語・フレームワーク: Python / R / Perl / Snakemake
インフラ: AWS PCS / オンプレミスサーバー
環境構築:
Singularity(Apptainer) / Anaconda
補助AI: GitHub Copilot / Gemini / Claude Code
※ 新たな技術導入の提案も歓迎します

ポジションのミッション
AIエージェント、音声対話AI、フィジカルAI、次世代AI等の研究開発を推進し、研究成果の創出および事業化・社会実装に貢献すること。

具体的な業務内容
問い合わせ応対自動化エージェントの高度化、映像理解/動作生成などフィジカルAI領域、神経科学等の知見を活用した次世代AI、生成AI等の先端AI領域の研究開発・事業化推進。

中長期的に期待すること
担当領域の専門性を活かし、研究テーマの企画、社内外への成果発信、社会実装・事業連携に貢献いただくことを期待します。

共同研究・事業連携の有無
共同研究・事業連携の可能性あり（詳細は候補者の専門性・研究テーマ・部門状況に応じて相談）。

データサイエンティストとして、クライアント企業の課題解決や意思決定を支援するデータ分析業務を担当していただきます。



当社のクライアントは、金融・製薬・外資系企業などの大手・グローバル企業が中心。

実務を通じて、ビジネスインパクトの大きいデータ活用に携わりながら、分析スキルと課題解決力の双方を高めていける環境です。



■業務内容の一例

・顧客企業の保有データを用いた分析業務（売上分析、顧客分析、業務改善分析など）

・分析に必要なデータの整備、加工、データベース構築

・統計手法や機械学習モデルの設計・構築

・分析結果をもとにしたレポート作成および施策提案

・AI技術を活用した解析支援（例：論文や先行事例を調査し、業務への適用を検討・実装）



ご入社後は2か月間の技術研修からスタートします

業界トップランナーである取締役の知見をもとに設計された独自カリキュラムにより、

データ分析の基礎から実務での活用方法まで体系的に習得可能です。



また、演習形式でのアウトプット機会も多く、

分析結果のプレゼンテーションなど、実務に直結するスキルも身につけられます。

文系・理系や経験を問わず、未経験からデータサイエンティストとしてのキャリアを築ける環境です。



■研修カリキュラム例

・データ分析業務の基礎理解

・統計学の基礎

・機械学習の基礎

・SQLの基本操作

・Pythonを用いたデータ処理

・分析実践演習 など

CROでも臨床研究のデザイン立案～パブリケーションに携われる、メディカルライター求人となります。
エムスリーグループとして、AI・ウェアラブルデバイスなど、新しい技術を駆使しながら、医療現場のニーズを捉えたエビデンス構築にも取り組んでいます。あなた様の関わり次第で研究デザインからアウトプットまで全般に入り込んでいただき、「自分にしかできない仕事」を実感いただける環境です。

【職務内容】
主に製薬企業のメディカルアフェアーズ部門からの相談に対して、提案や協議を行いながら、各種関連文書のライティングを進める業務を担当しています。 （支援した研究はN Engl J Med/ESMO open/Circ J等に掲載されています。）
　・臨床研究のデザイン～研究計画作成支援（研究計画のコンサルティングなど）
　・データベース研究のデザイン～研究計画作成支援
　・臨床研究の研究計画書/同意説明文書（関連文書を含む）／総括報告書の作成及びレビュー対応、品質管理
　・KOL/研究会/製薬企業との研究要件定義、スケジュール調整
　・社内各部門（モニタリング/データ管理/統計解析等）との連携
　・メディカルアフェアーズ部門への戦略的な提案、専門的助言

【研究の種類】
・倫理指針下の臨床研究
・特定臨床研究
・PRO研究（アンケート・インタビュー・mixed methods）
・データベース研究（レジストリ、レセプト、電子カルテ）　　　など

【本ポジションのおすすめポイント】
①医学系研究のデザイン立案～パブリケーションまで携われる
　業界の中でも注目度の高い患者アンケート研究や、データベース研究、デバイスを活用した研究の他、エムスリー協業の最先端の研究に最初から最後まで関わる機会があります。

②アカデミア出身者、元医療従事者（薬剤師、理学療法士、看護師）が多数在籍
　企業での勤務経験は問いません。様々な経験をもつ社員が多角的な観点でディスカッションしながら業務を進めています。
　博士卒や助教・講師経験者で企業経験なしで入社した社員が活躍中です。地方からフルリモートで働いている社員もおります。

③在宅で働きながらも相談のしやすい環境
　立案～パプリケーションまで関われますが、1人ですべて進めなければならない環境ではありません。
　在宅勤務ベースでありつつ、周囲のメンバーとはチャットやWEB会議で繋がりやすい仕組みがあり、日々相談が活発に行われています。
　また、上長との1on1を取り入れ、同僚・上司問わず、お互いに得意分野を生かして相談に乗り合う環境です。

■職務内容
弊社は「健康と治療を最新の科学で更新する」をビジョンに、製薬・化学企業、大学・医療研究機関向けにサービスを提供しています。

【仕事内容（具体的な業務内容）】
適正に応じて、下記の業務を担当していただきます。
・次世代シーケンサー（NGS）のデータ解析
・論文調査や研究計画策定支援などのコンサルティング業務
・バイオインフォマティクストレーニング講師および教材作成
・生命科学研究向けシステム開発（Pythonを使用）

【主なクライアント】
・大学、国立研究所など
・製薬、化学、ヘルスケアテックベンチャー

■魅力
・バイオインフォマティクスはもちろん様々な専門性を持ったメンバーと協力して質の高いアウトプットを実現できる
・顧客の研究開発支援によって「研究成果を社会に役立てる」実感を持って働くことが出来る
・プライム市場のグループ会社に、電子カルテ・臨床検査などの事業があり、新しいヘルスケア事業の創出にかかわれるチャンスがある

■ ポジション概要
私たちが作っているのは、予測モデルそのものではありません。
「いくらで売るか」という事業の意思決定を、データと数理によって行う仕組みです。

ダイナミックプラスでは、プロスポーツ、エンターテインメント、ホテル、レジャー、高速バスなどの領域で、需要予測と価格最適化を組み合わせたダイナミックプライシング・レベニューマネジメントサービスを提供しています。

需要を予測し、価格に対する需要の変化を捉え、事業上の制約条件を組み込みながら価格を決定する。
算出された価格は実際のチケット価格、宿泊料金、運賃等として市場に出て、売上・販売数・稼働率という結果として返ってきます。

モデル精度を上げて終わるのではなく、
「事業課題の定式化 → モデル・アルゴリズム開発 → 実装 → 市場での検証 → 改善」
までを一気通貫で扱うデータサイエンティストを募集します。

■ ミッション
価格決定・需要予測を中心とする意思決定アルゴリズムを開発・改善し、事業成果につながる形で社会実装すること。

■ 仕事内容
需要予測、価格算出、価格最適化に関するモデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
顧客や事業部門が抱える課題について、目的変数、制約条件、評価指標等を整理し、数理的な問題として定式化
既存モデルの予測精度や価格算出ロジックの分析、および改善
価格弾力性や需要構造など、価格決定に必要となる分析・モデリング
Python / MATLAB等を用いたアルゴリズムのプロトタイピング、実装
実際の販売結果を用いたモデル・アルゴリズムの効果検証
エンジニアと連携した本番プロダクトへのアルゴリズム実装
新しい業界・顧客への展開に伴う、新規モデル・アルゴリズムの検討
単に既存の機械学習モデルを適用する仕事ではありません。
「何を予測するべきか」「どのような目的関数を置くべきか」「どの制約条件を考慮すべきか」から考え、現実の意思決定として機能するところまで担当します。

■ 入社後6〜12ヶ月で期待すること
既存の需要予測・価格算出ロジックと事業構造を理解する
特定のモデルまたはアルゴリズム改善をオーナーとして担当する
モデル精度だけでなく、売上、販売数、稼働率等の事業KPIを踏まえてモデルを評価する
既存モデルの課題を特定し、改善案を自ら設計・検証する
新規業界や顧客の課題を数理問題として定式化し、モデル・アルゴリズムへ落とし込む

■業務内容
当社では、政策立案や社会課題の解決に資する解析・データ分析を通じて、調査研究およびコンサルティングを行っています。統計解析、シミュレーション、データサイエンスの手法を活用し、複雑な社会・技術課題を定量的に分析します。
入社後は、ご経験・専門性を踏まえ複数のプロジェクトに参画し、データ設計・前処理から解析、結果の解釈、報告書作成まで一貫して担っていただきます。

＜主な事業領域＞
・防災、エネルギー、原子力、海洋等の分野におけるシミュレーション解析・データサイエンス（機械学習等）
・仮想社会実験による社会現象のシナリオ分析、ネットワーク解析、大規模計算・ビッグデータ分析
・公的統計や社会調査データの企画・集計・分析（調査設計・実査支援、因果推論、モデル構築、政策効果検証 等）

■募集ポジション
プロジェクトコアメンバー・プロジェクトリーダーを募集します。

■プロジェクト例
＜マルチエージェントシミュレーションを用いた新型コロナウイルス（COVID-19）感染防止策の提言＞
スマートフォンより得られるGPS位置情報を活用して人々の行動をモデル化し、地域・産業施設ごとの感染リスクレベルを明らかにするほか、活動自粛や各種感染対策を講じた場合の効果・影響を分析。この技術を活かし、ウィズコロナ時代の実現に向けた提言など。

＜都市デジタルツインシミュレーション＞
自然科学計算の知見やスーパーコンピューター、3D都市モデル等の先端的な技術を組み合わせた都市デジタルツインによる課題解決を目指しています。

＜統計調査研究事業＞
個人や企業に関する統計個票のデータベース化、統計実査の欠測値に対する補完方法の検討、総務省の事業所母集団データベースを活用した集計・分析・統計（レジスター統計など）の調査研究、機械学習やLLMを活用したデータ加工、調査研究など。

■受託実績
・帰宅困難者対策オペレーションシステムの構築(令和4～5年度)
・応用統計学に基づく風力発電量予測手法の検討（令和4年度）
・デジタライゼーションの統計的把握に関する調査研究(総務省、令和4年度)
・サービス分野の使用表等の推計作業に関する調査研究の請負(総務省、令和4年度)
他、官公庁業務、民間向け業務の受託実績多数

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。

その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。

東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。
バイオインフォマティクス（ドライ解析）でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究
プレスリリース：
https://www.gmo.jp/ir_news/article/732/
https://www.gmo.jp/news/article/8598/

また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。

・フィンテック(Fintech)のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。

・アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。

・アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。

・その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。

【利用技術】
・解析手法
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）
統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

・開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
R、Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
SHIROKANE
GPUワークステーション
開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
ChatGPT、Gemini、Claude
開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

お客様の事業に影響を与える可能性のある自然災害リスク（地震・津波・洪水・台風・高潮等）を定量的に評価し、リスク対応策を提案する業務です。具体的には下記のような業務です。

弊社の保有する自然災害リスクモデルを活用して、お客様の事業に関わる拠点の自然災害ハザードの分析や被害（財物被害、経済被害など）を定量的に評価します。
地震や風水災などのPML（予想最大損失）を評価します。
お客様が直面する自然災害に対して、ハード・ソフト的な観点から対策を提案します。
自然災害リスク評価モデルの開発を行います。
自然災害に関する保険引き受けリスクの定量的分析を行います。

【組織としてのミッション】
富士通研究所では宇宙空間でAI処理を行うコンピューティング技術を研究開発しています。

衛星側でAI画像処理を実行し、地上に即時性の高いデータを提供するとともに、衛星データと産業データを融合し、新たな活用方法を創出することで社会課題の解決と新しいビジネス創出に貢献します。

【募集背景と応募者へのメッセージ】
2025年4月から宇宙・衛星関連の研究開発を開始しました。
人工衛星および衛星データ処理の研究者が不足しており、その強化のために採用を実施しています。

【担当業界・業種】
IT・情報通信

【募集範囲と具体的業務内容】
光学/SAR/ハイパースペクトラル等の衛星に搭載可能なエッジAIコンピューティングに関する衛星画像データ処理やダウンリンクに関する研究開発に従事していただき、衛星側で行う物体検知、物体認識、セグメンテーション等の画像処理AI技術と連携して、エッジAIコンピューティング技術の研究開発をリードします。

具体的には衛星側や地上側で行われる衛星制御、データ処理の知見や経験を活かしていただき、衛星観測の最適化や、衛星セキュリティに関する研究開発を実施し、衛星メーカーや宇宙機関に技術提供をします。また、チームメンバーの指導・育成、プロジェクトマネジメント、技術戦略策定なども担当します。

【個人に期待する役割やミッション】
■人工衛星の設計や制御、観測最適化に関する研究開発

・小型人工衛星の設計・制御および複数衛星による観測最適化に関する専門性を活かした研究テーマの推進
・チームメンバーの指導・育成
・プロジェクトマネジメント
・研究成果の発表（論文、学会発表、特許出願など）
・衛星メーカーや宇宙関連機関との共同開発の推進
・外部機関との共同研究推進
・事業部門との連携、技術移転

【グロース市場上場の東大発ベンチャー】テクノロジーからビジネスバリューを生み出すアカウントマネージャー

仕事概要
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■ このポジションの要点
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・「商材を売る営業」ではなく、AIで顧客課題を解く法人営業
・飛び込み営業なし／既存取引先・紹介中心
・多様な業界（自動車・商社・出版・不動産・メーカー 等）のクライアントを担当
・技術系83.0% / 修士以上50.4%の専門家集団と連携
・2022年 東証グロース上場 / AI開発案件の引き合い急増中
・正社員平均残業 月6.5時間 / フルリモート率83.5%
・法人営業未経験・第二新卒からのキャリアチェンジも歓迎

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■ pluszeroについて
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pluszeroは、AI・システム開発・数理モデル・統計などの技術を組み合わせ、顧客の課題解決を「構想から実装・運用まで」一気通貫で行う会社です。

PoCで終わらせず「実際に使われるシステム・プロダクトとして社会実装すること」を重視しており、経営メンバーの過半数がエンジニア出身。東京大学の各研究室の学生メンバーも在籍し、最先端の研究知見を日常的に取り入れながら本質的な課題解決に向き合っています。

アカウントマネージャーは、こうした技術力を背景に、クライアントとエンジニアをつなぐ役割を担い、AIを「実際にビジネスで使える形」に落とし込んでいきます。

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■ このポジションの魅力
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◎ 「商材を売る」営業ではなく、課題解決から伴走する
顧客から仕様が明確に決まった状態で相談を受けるケースは少なく、漠然とした課題や要望をヒアリングし、「何を解くべきか」「どう解くべきか」を整理するところからプロジェクトは始まります。

◎ AI × コンサルティング × 開発を一貫した提案力
戦略コンサルのような上流提案と、実際の開発・実装までを同じ会社で完結。他のAI系開発会社との明確な差別化要因です。

◎ 技術者83%の組織で、エンジニアと対等に議論
社内には分野ごとに最新技術を追いかけるエンジニアが多数在籍。「15分考えてわからないことは人に聞く」文化が根付き、案件を超えて日常的に議論や相談が行われています。個人ではなく組織全体で課題に向き合うため、AMとしての提案の質が自然と上がる環境です。

◎ 多様な業界・案件規模を経験
自動車・商社・出版・不動産・メーカーなど幅広いクライアント。小規模から累計数億円超の案件まで、多様な経験を積めます。

◎ 未経験・第二新卒からのキャリアチェンジ可能
AIや技術に関する専門知識は入社後に学んでいただければ問題ありません。誠実なコミュニケーションと課題解決への意欲がある方を歓迎します。

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■ 具体的な仕事内容
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・顧客の課題や業務内容のヒアリング
・エンジニアと連携した解決方針の検討・提案
・受注後のプロジェクトにおける顧客との窓口対応
・プロジェクト進行に伴う調整やフォロー

案件の規模や内容によっては、若手メンバーであっても、顧客との主要なコミュニケーションや提案を主体的に担っていただきます。飛び込み営業は一切なく、既存のお取引先やご紹介を中心とした法人営業がメインです。

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■ プロジェクト事例
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◎ 中古車価格・需要予測プラットフォーム
従来、鑑定士が行っていた中古車査定業務を、機械学習を用いて自動化・高度化。

◎ 外貨両替機の収益最適化
期待収益を最大化する取引レート提示、および顔画像認識を用いたマネーロンダリング検出。

◎ 世界初の輻輳海域での無人運航船 実証プロジェクト
国内27社のコンソーシアム、協力会社を含め45組織が参画する大規模プロジェクト。

いずれのプロジェクトも、単にシステムを導入するのではなく「どの業務にAIを使うべきか」「業務や運用をどう変えるべきか」といった点からクライアントと議論を重ねながら進めています。

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■ このポジションで得られる経験
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pluszeroのアカウントマネージャーは、特定の商材を売る営業ではなく、課題整理・提案・プロジェクト推進までを一貫して経験します。

そのため、法人営業としての基礎力に加え、業務理解力や仮説構築力を実務を通じて磨くことができます。決して簡単な仕事ではありませんが、その分、AI時代の法人営業として確かな経験を積めるポジションです。

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■ 数字で見るpluszero
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・技術系の割合：83.0%（正社員中）
・東大出身の割合：35.9%（正社員中）
・修士以上の割合：50.4%（正社員中）
・平均年齢：31.2歳（正社員）
・正社員平均残業時間：6.5h / 月
・フルリモート率：83.5%

※平均残業時間は2025年2月〜2026年1月の実績、リモート率は2023年10月期、他は2026年1月末時点の数値

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■ こんな方に向いています
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・「商材を売る」営業より、「課題を解く」仕事に魅力を感じる方
・AI・IT分野に興味を持ち、学びながら成長したい方
・エンジニアと対等に議論しながら提案を作りたい方
・多様な業界・ドメインに関わり、視野を広げたい方
・飛び込み営業に疑問を感じ、別のスタイルの営業を探している方
・第二新卒で、法人営業として確かな経験を積みたい方