プロダクトマネージャー(PdM)
プロダクトマネージャー(PdM)の求人一覧

プリセールス、データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティスト、バックエンドエンジニア、フロントエンドエンジニア、AI・機械学習エンジニア、BIエンジニア、IoTエンジニア、ITマネジャー、ITコンサルタント、プログラマー(PG)、プロジェクトマネージャー(PM)、システムエンジニア(SE)、インフラ保守運用・監視、半導体エンジニア、機械系エンジニア、組み込みエンジニア、電気・電子系エンジニア、インフラエンジニア、クラウドエンジニア、セキュリティエンジニア、データベースエンジニア、ネットワークエンジニア、フルスタックエンジニア、モバイルアプリエンジニア、BPR・BPOコンサルタント、ERPコンサルタント、ITアーキテクト、PMO、SAPコンサルタント、戦略コンサルタント、テックリード、プロジェクトリーダー(PL)、QAエンジニア、EM、プロダクトマネージャー(PdM)、アジャイルコーチ・スクラムマスター、DevOpsエンジニア、ブリッジSE、SRE、ゲーム開発エンジニア、その他コンサルタント
【概要】 世の中で行われる多くのプロジェクトは、 マネジメントがうまく機能しておらず、失敗に陥っています。その理由として、 「プロジェクトの進捗、課題状況が見えないため、マネジメントの意思決定が間違っている」 「組織の役割分担が不明瞭なため、進んでいない作業がある」 「プロジェクトスコープが不明瞭なまま要件定義が進行している」 等さまざまな原因が挙げられます。 日本中の企業が抱えているプロジェクトの問題点を、 プロジェクトマネジメントの視点から洗い出し、 解決へと導くコンサルテーションを実行するのが プロジェクトマネジメントコンサルタントのミッションです。 あなたのコンサルティングにより、関わる人全てのHappinessを作り出しませんか。 【プロジェクトマネジメントコンサルタントの仕事とは】 マネジメント層の参謀として、プロジェクトをリーディングしていく役割 ・将来を見越した計画・準備 ・経営層向けレポート/意思決定支援 ・コンサルティング/組織間調整 ・PMO組織のリーディング 【特徴・魅力】 ・どんな業界業種でも通用するマネジメントスキルが身につきます。 ・今までにない新規市場を自らの手で作り上げていく経験ができます。 ・PMOソリューションの第一人者として活躍できます。 大規模プロジェクトに参画でき、成功への先導役を担えます。企業が抱えているプロジェクトの問題点を、 プロジェクトマネジメントの視点から洗い出し、解決へと導くコンサルテーションを実行するのが PMOのミッションです。 【例えば...】 ・SIerとシステムユーザーとなる事業会社の間に立ち、現場の問題点を第三者の視点から抽出 ・長期的な視点での課題解決のためのソリューションを提案、定着化プロセスの策定 ・プロジェクトマネージャーの意志決定支援 ・プロジェクトメンバー全体に共有できる仕組みづくり ・現場ベースで、コンサルタントが提案したソリューションの現場定着 ・プロジェクト計画の立案支援および推進・進行中のプロジェクト分析、改善提案、推進リード ・プロジェクトの状況の可視化、およびステアリングコミッティへのレポート業務 ・将来的にはPMOチームのリーダとして、PMOメンバーに対する指揮・統率 その他、プロジェクトの進行や行程をよりスムーズに行うためのサポートを幅広く行います。 【募集背景】 プロジェクトの成功率を高めるための施策として、昨今PMOは脚光を浴びています。 当社はPMO(Project Management Office)のリーディングカンパニーであり、PMOを専門とした非常に希有な企業です。 豊富な実績に裏打ちされたノウハウと、卓越した方法論が評価され、顧客が急激に増えています。 更なる事業成長のため、コンサルタントとしてご活躍頂ける方を外部からお招き致します。 【PMO(Project Management Office)とは?】 プロジェクトの課題管理・各ユニットの進捗状況の可視化、管理プロセスの導入・定着まで、第三者の視点から、プロジェクトをコンサルティングするサービスです。クライアントからの要望に応じて「プロジェクト単位」「部署単位」「組織単位」で、現場全体の進捗状況の管理や課題解決を行います。 SIerや大手コンサルティング会社、事業会社などの情報システムプロジェクト案件だけでなく、メーカーの新規事業立ち上げに関わる案件など、ITの枠を超え、PMOソリューションを必要とする企業・業界の幅は広がっています。今後も各方面からのニーズが高まるビジネスです。
株式会社マネジメントソリューションズ
AI・機械学習エンジニア、プロダクトマネージャー(PdM)
金融機関向け自社プロダクト『Trust TLanP』のLanguage Engineerとして、多言語解析基盤の設計・実装(各種言語向けParser、AST/CFG/IRなどの中間表現設計、言語非依存の解析基盤)、静的解析・構造解析の高度化(呼び出し関係・依存関係解析、構造抽象化、整合性検証)、モダナイゼーション変換基盤の構築(言語横断的なコード変換エンジン、自動リファクタリング)、およびLLM等を活用するAI統合基盤の設計・整備を行う。
Trust株式会社
プロダクトマネージャー(PdM)
自社SaaSプロダクト(経営管理クラウド)において、生成AI(LLM)や機械学習を活用した機能・要件の企画立案からPoCリード、本番実装、KPI設計・効果検証、データ分析やチーム横断での開発推進までを一貫して担う。外部AIベンダーとの折衝やベストプラクティスの確立・展開も含む。
株式会社ログラス
ITコンサルタント、プロジェクトマネージャー(PM)、プロダクトマネージャー(PdM)、アジャイルコーチ・スクラムマスター、DevOpsエンジニア
アジャイル/DevOpsを軸に企業のアジリティ向上を支援するコンサルティング業務。組織構造や文化、マインドセットの定着支援、アーキテクチャや品質確保のための継続的改善プロセス構築、プロダクト志向のプロセス設計、社内外へのメソッド展開やトレーニング実施などを行う。
アビームコンサルティング株式会社
プロダクトマネージャー(PdM)
マルチプロダクト戦略を見据えた共通基盤(認証・認可、データ基盤、ユーザー管理、契約管理など)の中長期ビジョンとロードマップを策定・推進し、各プロダクトや経営層と連携して全社横断の合意形成をリードする。基盤領域の優先順位付け、共通化範囲の決定、導入推進を担い、プロダクト群全体のスケーラビリティと開発速度を支える設計を行う。
株式会社ログラス
プロダクトマネージャー(PdM)
プロダクトビジョン・ロードマップの策定、ユーザー課題の企画立案、新機能開発・機能改善のプロダクトマネジメント、エンジニアやデザイナーと連携した開発ディレクション、課題設定・仮説検証・プロダクト分析、ビジネス部門と連携したマーケティング戦略の実行など、フィーチャーチームのPdM、複数プロダクトチームの横断リード、新規事業PdMなどを担当する。
株式会社ログラス
プロダクトマネージャー(PdM)
新規事業領域のプロダクトマネジメント(PdM)として、顧客ヒアリングや業務理解に基づく課題構造の整理・仮説立案から、MVPやプロトタイピングによる仮説検証、初期KGI/KPIやロードマップの策定・実行、Go-To-Market設計、社内外ステークホルダーとの調整・連携まで一貫してリードする業務。入社後は新規事業PdMとしてプロダクト立ち上げを担当する予定。
株式会社ログラス
プロダクトマネージャー(PdM)
データ分析基盤部に所属し、開発責任者、エンジニアリングマネージャー、複数のエンジニアと連携して、要件定義や優先順位付けをリードし、共通基盤のアーキテクチャ推進や開発の優先順位設計、ステークホルダー連携、PRD・ユーザーストーリー作成、バックログ管理とスクラム推進を行う。
株式会社ログラス
プロジェクトマネージャー(PM)、インフラエンジニア、プロジェクトリーダー(PL)、プロダクトマネージャー(PdM)
◆◆◆ Datachainの取り組みについて ◆◆◆ 2024年9月5日にグローバルな決済ソリューション基盤を構築するプロジェクトを発表いたしました! Datachainは2018年の創業時から、「日本発」の「グローバル×ディープテック」として「デファクトとなるインフラ」をつくることを目的に、技術と事業機会のR&Dを続けてきました。 デカコーン(企業価値100億ドル以上のスタートアップ)を目指す同社ですが、「この目標を実現するためにはグローバル×ディープテックで勝つ必要がある」とよく言われます。 その大きな第一歩として、発表したプロジェクトがスタートしますが、世界のトップ企業が競合となる本領域で大きなアドバンテージを持ってスタートダッシュを切ることができる時間は限られています。 ファーストペンギンとして「日本発」の「グローバル×ディープテック」として「デファクトとなるインフラ」をつくるべく、現在、採用を急拡大しております。 ◆◆◆ なぜDatachainが実現できるのか ◆◆◆ ・日本の大手の銀行も海外送金で利用している、世界200以上の国と地域、11,000以上の機関を結ぶ金融取引の通信網と連携機関と連携し、ステーブルコインを用いた国際送金基盤を開発します。 ・2023年6月に先進国で初めてブロックチェーンのステーブルコインに関する法案が日本で施行され、この領域で日本が世界をリードしています。 ・Datachainが研究開発してきた技術であるブロックチェーン間の送信技術が世界をリードしています。 ◆◆◆ 本ポジションのやりがい ◆◆◆ フロントエンドのリードエンジニアには新たな大きな事業を推進するため、新規のシステムを立ち上げる必要あります。 システムを作るための理想の環境を作るために、チームを率いる役割、つまりリードする役割が必要になっています。 実装面では通常のデザイン面でのフロントエンドの実装に加え、ブロックチェーン上のスマートコントラクトなどのアプリケーションを直接呼び出すこともあります。ブロックチェーン特有の中間状態の長い状態管理が必要な開発を行う必要があり、これまでにないUXを設計する面白さがあります。 ◆◆◆ 利用している技術 ◆◆◆ ※Project毎に異なる可能性があります ▼ ブロックチェーン 言語:Go、Rust、Solidity、Kotlin ネットワーク:Ethereum、BNB Chain、Cosmos等 ▼ サーバサイド・バックエンド開発 言語:Go データベース:PostgreSQL(Azure Cosmos DB) ▼ フロントエンド開発 TypeScripte、Next.js、wagmi、Chakra UI ▼ インフラ・SRE クラウド: Azure、Kubernetes CI/CD: GitHub Actions、Argo CD、Argo Workflows 監視: OpenTelemetry、Grafana ◆◆◆ Datachainについてより詳しく知る ◆◆◆ ▼デカコーンの目指すプロジェクトへの思い - https://note.com/hisata/n/n004c3e4fbec1 ▼クロスボーダーステーブルコイン送金基盤構築プロジェクト「Project Pax」の始動および国内外金融機関との実証実験の開始について - https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000055051.html ▼会社説明資料 - https://speakerdeck.com/datachain/company-deck ▼Datachain note - https://note.datachain.jp/
株式会社Datachain
プログラマー(PG)、プロジェクトマネージャー(PM)、システムエンジニア(SE)、プロジェクトリーダー(PL)、プロダクトマネージャー(PdM)
■目的 同社ではAI等最先端テクノロジーの活用に力を入れており、これまでも同社の保有する膨大な教育データを活用した複数のソリューションを開発してきました。 大学受験事業である「東進ハイスクール」においては2018年からAIを活用した個別最適の入試対策演習講座を開講、大学現役合格実績を大きく伸ばしました。 直近では生成AIを活用した英語自動添削アプリケーションのリリース等、生徒たちの夢・志の実現に向けた志望校合格にテクノロジーの力を使って貢献しています。 スピード感と目的意識を持ってDev/Opsを進めるべく、内製開発を重視しておりますが、これからデータとAIの本格活用を見据えていく上で、 システム・アプリケーションの刷新とグランドデザインの再設計が必要なフェーズになってきており、 この重要なフェーズにおいて、高い技術・専門性を持ち、同社の開発を中心的・主体的に牽引頂ける、幹部候補クラス人財を募集致します。 ■業務内容 ○AI関連技術、データを伴うロジック・アルゴリズムを活用した新しいコンテンツの企画・開発・検証・運用の実働+マネジメント ○同社の持つ既存コンテンツの改良改善を実現するための実働+マネジメント 〇技術ロードマップ、システムアーキテクチャ設計 〇社内メンバー、業務パートナー(学生含む)の育成、テクニカルレクチャー、レビュー ○プロジェクトを進めるための他部署、外部との連携 ○最新技術の動向をフォローし、同社での活用方針について経営層にインプット 【参考】 ▼ (機械学習)志望校別単元ジャンル演習 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC2020G0Q3A620C2000000/ ▼ (生成AI)ChatGPTを活用した英作文自動添削アプリ https://www.toshin.com/recent/detail/RecentToshin.php?id=36 (紹介記事) ▼ Microsoft社に先進事例として紹介頂きました https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/19739-nagase-corporation-azure ▼ Microsoft GenAI Customer Dayでの発表 https://news.microsoft.com/ja-jp/2024/07/05/240705-ai-applications-for-end-users/ 【技術スタック】 ●使用言語:Pythonが中心 〇バックエンド ・Django, Flaskなど 〇フロントエンド ・React/Next.jsベースに移行中 ○AI/データサイエンス ・生成AI: OpenAI(Azure OpenAI含む)/Anthropic Claude/Google Geminiを用途に応じて使用 ・機械学習: Scikit-learn(Random Forest等) ・自然言語処理: BERT, GPT ・統計・データ処理: Pandasなど ・プロトタイピング: Streamlit ・その他にも音声・画像処理も活用 ●インフラ/クラウド AWS/Azureのハイブリッド構成, GCPも一部活用 運用負荷を避けるべくIaaSは極力避け、コンテナ/サーバーレスを活用 ○AWS ■ECS(Fargate), EC2, RDS, Lambda, CloudFront, Cloudwatch, S3, SSO, Organizations, Controltower, … ○Microsoft Azure ■App Service, Container Apps, Azure OpenAI Service, Azure Database for MySQL, FrontDoor, … ●ツール ○タスク・プロジェクト管理:Backlog ○コミュニケーション:Slack ○UI/UX: figma ○バージョン管理:git ○コンテナ: Docker 〇CI/CD
株式会社ナガセ
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