Roche fosters diversity, equity and inclusion, representing the communities we serve. When dealing with healthcare on a global scale, diversity is an essential ingredient to success. We believe that inclusion is key to understanding people’s varied
Recursiveについて RecursiveはSDGs×AIをコンセプトにしたAIスタートアップです。世界の人口増加に伴い、私たちは、環境保全、社会的公平性、デジタル経済への移行に誰も取り残されないようにすることなど、さまざまなグローバルな課題に直面しています。人工知能は、これらの課題の一部を解決するだけでなく、より持続可能な経済とライフスタイルを実現するための全く新しい革新的なアプローチを生み出すのに役立つ重要な技術です。Recursiveは、日本に拠点を置くAIコンサルティング会社で、これらの困難な問題に対するソリューションの開発に取り組んでいます。私たちは、国内外の大企業と協力して、持続可能性の課題に対する革新的なソリューションを生み出し、私たちのAI研究の専門知識とクライアントのドメイン知識を融合させています。私たちの開発プロジェクトは、効率性の向上、イノベーションの加速、リスクの軽減、より良い仕事と教育といった主なテーマに焦点を当てています。Recursiveは、ティアゴ・ラマルと山田勝俊によって設立されました。ティアゴは、Google Deepmindのシニア・リサーチ・エンジニア、Cogent labsのリード・リサーチ・サイエンティストを務め、長年にわたる機械学習の専門知識で会社に貢献しました。山田勝俊は、連続起業家であり、AIの専門家として、国内外で革新的なビジネスモデルの開発・確立に携わってきました。 プロジェクトの詳しい内容はGoogle Cloudでのプレゼンテーション及びPIVOTでのインタビューをご覧ください。 責任と役割 FP&A（Financial Planning & Analysis、財務計画および分析）は、企業の経営戦略を支援するための重要な役割を担っています。FP&Aの業務内容は多岐にわたりますが、主なものには以下のようなものがあります。 ・予算策定: 企業の財務目標を設定し、それに基づいた年間予算や中期経営計画の作成を行います。これには、各部門からの要求をまとめ、上層部と調整しながら最終的な予算を策定するプロセスが含まれます。 ・財務予測: 市場の動向、業績データ、その他外部環境の変化を考慮に入れながら、財務予測を更新し、将来の財務状況を予測します。これは短期（四半期ごとの予測）および長期（年間またはそれ以上）の両方に対して行われます。 ・パフォーマンスの分析: 実際の財務成績と予算または予測との比較を行い、差異の分析を通じてパフォーマンスの評価を行います。この分析は、費用の管理、効率性の向上、リスクの特定に役立ちます。 ・レポーティング: 定期的に財務レポートを作成し、経営陣やCVCに対して現在の財務状況や予算達成度、リスク要因などを報告します。これには、損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書の分析が含まれることが多いです。 ・意思決定のサポート: 経営陣の意思決定を支援するためのデータ駆動のインサイトを提供します。新規投資の評価、コスト削減策の提案、事業拡大の機会の特定などがこれに該当します。 ・プロジェクトマネジメント: 特定のプロジェクトや取り組みの財務面を管理します。予算の配分、費用の追跡、プロジェクトのROI（投資収益率）の計算などを行います。 ・FP&Aは、単に数字を追跡するだけでなく、戦略的な洞察を提供し、企業の成長と効率化を促進するための重要な役割を担っています。 期待すること ・財務知識: 財務関連の知識が必要です。財務報告書の理解や財務指標の計算など、財務に関する幅広い知識が求められます。 ・数値分析能力: 数字を読み取り、分析し、解釈する能力が必要です。財務データや予算情報を分析し、ビジネスの健全性や成長の可能性を評価することが求められます。 ・予算策定能力: ビジネスの目標や戦略に基づいて予算を策定し、管理する能力が必要です。予算の立案から実行、モニタリング、レポーティングまでを行います。 ・予測能力: 将来の財務状況や業績を予測する能力が求められます。市場動向や業界のトレンドを分析し、将来の収益や費用、キャッシュフローなどを予測します。 ・コミュニケーション能力: 財務データや予算情報を分かりやすく説明し、他部門や上級管理者と効果的にコミュニケーションを取る能力が重要です。ビジネスの意思決定に影響を与えるため、明確で的確なコミュニケーションが求められます。 ・問題解決能力: 財務データや予算情報に関する問題を発見し、解決する能力が必要です。データの分析や予測モデルの構築、効率的な業務プロセスの改善など、問題解決スキルが求められます。 ・ビジネス理解: ビジネスの戦略や業績を理解し、財務データをビジネスの視点から分析する能力が必要です。ビジネスの目標や課題を理解し、財務戦略を立案するためには、ビジネスに関する包括的な知識が不可欠です。 応募資格 【必須条件】 ・事業会社で財務経験3年以上 or
【職種】SE(その他) 綺麗な職場です。長期案件です。 データサイエンティスト、AIエンジニア、プログラマー 業務内容高いプログラミングスキルがあり、下記の内容に知識がある方。または関心がある方。全社のデータ利活用のサポート業務。またはプログラミングスキルを生かしたアプリ開発業務。またはデータサイエンティストになれる素養があるプログラマー。 総武線快速 新日本橋 徒歩5分（中央区／最寄り駅：新日本橋駅） 08:45〜17:30 実働7時間45分 休憩60分 残業は30(時間以内/月)です。 【派遣先について】 大手自動車メーカー 【たばこ：禁煙】 業種：IT・通信・Web関連、メーカー関連 【派遣会社】株式会社スタッフサービス ITソリューションブロック スタッフの福利厚生を担当する専門セクションを設け、きめ細やかな対応を心がけております。 ●各種社会保険完備(労働者災害補償、健康保険、厚生年金保険、雇用保険) ●有給休暇 ●定期健康診断 ●eラーニング、通信教育などの研修制度...
【職種】SE(その他) :*:.。人形町駅から徒歩3分ほどでラクラク通勤。.:*: ＜残業少なめでプライベート充実！＞ 気になる方はお早めにご応募ください！ 【データサイエンティスト】 ・i-Reporterから上がってくるコンベア検査データの分析 ・集計されたデータを分析し、故障を予測（RapidMiner使用） ・データ収集、データをまとめて蓄積（Python） 東京メトロ日比谷線 人形町 徒歩1分（中央区／最寄り駅：人形町駅、浜町駅） 09:00〜17:45 実働7時間45分 休憩60分 残業は5〜5(時間/月)です。 【派遣先について】 機械器具設置を行う会社でのお仕事です。 【たばこ：分煙】〔完備〕制服 業種：IT・通信・Web関連、メーカー関連 【派遣会社】株式会社スタッフサービス ITソリューションブロック スタッフの福利厚生を担当する専門セクションを設け、きめ細やかな対応を心がけております。 ●各種社会保険完備(労働者災害補償、健康保険、厚生年金保険、雇用保険) ●有給休暇 ●定期健康診断 ●eラーニング、通信教育などの研修制度...
【職種】運用管理・保守 *＊あなたの経験が活かせます＊* ＜残業も少なめなのでプライベートも充実しながら働けます＞ ご応募お待ちしております！＊ 【データサイエンティスト】 ・センサによる物理現象のセンシング方法並びにセンサデータ解析を担当 ・センシングデータを決まった手順で解析 （必要スキル) ・IoT関連製品でのデータ収集方法と、収集した各種データの集計、解析及びデータマイニング。 ・AIを用いた当社製品の不具合ポテンシャル抽出と、設計業務効率化の検討。 ・Excel(グラフ作成(相関図、ヒストグラム)、関数(SUM・AVERAGE・STDEV))、Word、PowerPoint ・工学系データの解析の経験 都営新宿線 市ヶ谷 徒歩1分（新宿区／最寄り駅：市ケ谷駅） 09:00〜18:00 実働8時間 休憩60分 残業は5〜10(時間/月)です。 【派遣先について】 ソフトウェア会社でのお仕事です。 【たばこ：禁煙】 業種：IT・通信・Web関連 【派遣会社】株式会社スタッフサービス ITソリューションブロック スタッフの福利厚生を担当する専門セクションを設け、きめ細やかな対応を心がけております。 ●各種社会保険完備(労働者災害補償、健康保険、厚生年金保険、雇用保険) ●有給休暇 ●定期健康診断 ●eラーニング、通信教育などの研修制度...
【職種】SE(その他) 綺麗な職場です。長期案件です。 データサイエンティスト、AIエンジニア、プログラマー 全社のデータ利活用のサポート業務。またはプログラミングスキルを生かしたアプリ開発業務。またはデータサイエンティストになれる素養があるプログラマー。 総武線快速 新日本橋 徒歩5分（中央区／最寄り駅：新日本橋駅） 08:45〜17:30 実働7時間45分 休憩60分 残業は30(時間以内/月)です。 【派遣先について】 大手自動車メーカー 【たばこ：禁煙】 業種：IT・通信・Web関連、メーカー関連 【派遣会社】株式会社スタッフサービス ITソリューションブロック スタッフの福利厚生を担当する専門セクションを設け、きめ細やかな対応を心がけております。 ●各種社会保険完備(労働者災害補償、健康保険、厚生年金保険、雇用保険) ●有給休暇 ●定期健康診断 ●eラーニング、通信教育などの研修制度...
業務内容 Commueでは、経験豊富で高度なスキルを持つデザインマネージャーを募集しています。プロダクトデザインチームのマネージャーとして、私たちのビジョン「あらゆる組織とひとが融けあう未来をつくる」を実現するために、以下の重要な任務を担っていただきます： プロジェクトとリソース管理 デザイナーの長所、キャリアプラン、プロジェクトのスケジュールを考慮して、適材適所になれるように最適なプロジェクトアサインを行います。デザインクオリティのデイリーチェックも行い、デザインの一貫性と優れた成果を確保します。 社内トレーニングとワークショップの実施 チームメンバーのスキル向上のため、定期的なトレーニングとワークショップを企画・実施します。デザインに関する最新のトレンドやツールも取り入れ、チームの専門知識を継続的にアップデートします。 チームパフォーマンスの最適化 チームでのデザインのメリットを最大化するための仕組みを設計し、1+1が2以上となるような環境作りを推進します。チームビルディングや良好な職場環境の構築を担当します。 デザインプロセスの最適化 デザインワークフローおよびプロセスの実装・最適化を通じて、効率と生産性を向上させます。ユーザー中心設計の原則、反復設計、デザイン思考の方法論を推進し、全プロジェクトでデザイン基準とガイドラインの遵守を確保します。 他部門との関係構築 プロダクトマネージャー、エンジニア、マーケティング、エグゼクティブなど他部門との信頼関係及びコミュニケーションを構築し、デザインチームの関与範囲を拡大します。協力的な姿勢を持ち、チーム間の連携を強化します。 プレイングマネージャーとしての貢献 突発的な欠員やキャパシティを超えるプロジェクトに対応するため、必要に応じてデザイン作業を行います。Communeのデザインシステムの構築にも関わり、日々のプロジェクトを通じてデザインスキルを維持し、常にプレイングマネージャーとしての役割を果たします。 チームの特色 多職能との密接な協力 デザインチームはCommueのPO、VP of Product Design、プロダクトマネージャー、エンジニア、データサイエンティストと密接に連携し、チーム全体で最高の成果を出すことに注力しています。 グローバル競争力のあるプロダクト作成 グローバルで強い競争力を持つプロダクトの作成を目指し、各メンバーが高度なスキルを発揮できる環境を提供します。 自律性とコラボレーションの重視 自律性を尊重し、各メンバーが主体的に動ける環境を整えています。また、コラボレーションを奨励し、チーム全体の協力体制を強化しています。 専門的成長の支援 各メンバーの専門的な成長を支援するためのトレーニングやワークショップを定期的に開催し、常に最新の知識とスキルを身につけられるようサポートします。 快適な職場環境 チームビルディング活動やフレキシブルな働き方を推進し、全員が快適に働ける職場環境を提供します。 熱意と情熱を持つメンバー チームには熱意と情熱を持ったメンバーが集まり、お互いに刺激し合いながら成長できる環境が整っています。 Requirements 【必須スキル】（必須） デジタルプロダクトデザイン領域における8年以上の実務経験、デザインシステムの策定経験、UX/UI、インタラクションデザインの専門性を示す強力なポートフォリオ。 デザインチームのリーダーシップおよび指導の実績、優秀なデザイン人材を育成・保持する能力。 一貫性とスケーラビリティを重視したデザインシステムの開発および維持の経験。 デザイン原則、ユーザー中心設計、ユーザビリティに対する深い理解、これらを適用して優れたユーザー体験を創出する能力 UX、UI、インタラクションデザインにおける専門レベルのスキル、Figma、Adobe
企業概要 先端プロセスのウェハ価格は高く、製造歩留のコストインパクトは非常に大きい。 歩留向上のため、不良の真因を究明し、製造プロセスや量産テストを改善していくことが重要。 ルネサスでは、テストデータを基に、製造プロセス、設計情報、量産テスト環境などを組み合わせた高度なデータ解析を行い要因を特定、更にソフトウェアによる故障診断とハードウェハ解析を駆使した真因究明により、歩留改善につなげている。 しかし、最先端プロセス（3nm）の解析難易度が高くなっているため、先端データ解析技術開発のため人材を強化する。 求人内容 半導体製品のテストデータを統計解析手法や、BigData解析などのML/AI解析手法を駆使し、生産過程に潜む課題を抽出する事で、歩留改善やテスト効率改善を実現する。 担当技術分野：データ解析アルゴリズム開発 対象製品：R-Car/RH850などの車載製品全般 プロジェクト内容：テストデータ解析システム/インフラ上でのアプリ/ダッシュボード開発 担当業務: 上記に関して、企画、提案、要件定義、開発、評価、リリース、ユーザ対応など全般 ※就業場所の変更の範囲、従事すべき業務の変更の範囲については、選考時に詳細をお伝えいたします。 資格 『データサイエンティスト検定 リテラシーレベル』(合格レベル)のスキル BigData解析手法を用いたデータ解析システム(データベース＋アルゴリズム＋グラフ化)開発における実務経験(2～3年) Visualization技術(データの見える化)に関してのコーディング力 プレゼンテーション能力(自身の提案を適切に他者に論理的に伝える事が出来る) 半導体およびそのテスト手法の基礎知識 日本語・英語（ビジネスレベル） その他の情報 ルネサスは「人々の暮らしを楽（ラク）にする」技術で持続可能な将来を築いていく日本を代表する半導体企業です。自動運転やIoTなど多様な分野において、先進的な製品やソリューションを提供しています。当社の製品は、世界中の主要な電子機器メーカーに採用され、日々の暮らしに欠かせない身の回りのあらゆる電子機器に使用されています。 当社では世界25カ国の製造・開発・販売拠点において20,000人以上の従業員が働いています。グローバルチームとして、すべての従業員が、行動指針である「Renesas Culture」をもとに、互いに学習、協力、成長、目標に向けて前進しながら、日々さまざまな課題解決に取り組んでいます。 当社を取り巻く環境は近年の活発な大型M&Aを含めて、他に類を見ないほどダイナミックに動いています。今後もインフラやデータエコノミー関連の急成長市場でのシェア拡大や、産業/IoTや自動車分野でのプレゼンス強化を図ります。変化の激しい中、グローバルチームの一員として、私たちと一緒に持続可能な将来を築いていただける方をお待ちしています。...
