【裁量◎×多様な業界でデータ活用】AI×DX推進の最前線で活躍したいPM募集!

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プロジェクトマネージャー

【裁量◎×多様な業界でデータ活用】AI×DX推進の最前線で活躍したいPM募集!

株式会社GRI

株式会社GRI

AI要約(β)

AI時代の産業革命をリードするミッションを掲げ、データサイエンスとAIを駆使して社会に革新をもたらすプロジェクトマネージャーを募集しています。年収600~1,000万円、フルリモート可能な柔軟な働き方で、受託サービスや自社プロダクト開発の全体管理を担当。NotionやSlackを駆使し、データ分析ツールを活用してプロジェクトを推進します。高いコミュニケーション能力と問題解決力を持つあなたが、技術とビジネスの両面からプロジェクトを牽引し、未来を創る一員となることを期待しています。新しい技術やトレンドに挑戦し続ける環境で、あなたのキャリアを次のステージへと導きましょう。共に未来を創り出す旅に出ませんか?私たちのチームで、あなたの可能性を最大限に引き出してください。"

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給与・報酬

年収 600万円 ~ 1,000万円

稼働時間

裁量労働制

雇用形態

正社員

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

東京都 港区 芝公園2-3-6PMO浜松町Ⅱ7階

現状と課題

募集背景

当社は「AI時代の産業革命をリードする」をミッションに掲げ、エンタープライズ企業を中心にデータサイエンスやAIを社会実装し、差別的な強みや独自性を際立たせるための実践的なDX支援をしています。 将来のIPOに向けて事業・組織ともに成長を続けており、さらなる成長と新規プロジェクトを推進するため、データから企画提案を推進するプロジェクトマネージャーを募集しています。

お願いする業務

受託サービス事業または自社サービス事業開発における様々なプロジェクトの全体管理を担当し、品質と納期にコミットしていただきます。

具体的な業務内容
  • クライアントとの折衝および要件定義
  • チームメンバーのタスク管理とリソース配分(品質管理)
  • プロジェクト全体の進行管理(PoCでのクイックウィンと継続提案)
  • データ分析プロジェクトにおける一連のプロセス管理(基盤構築・抽出・前処理・分析・報告・提案)
  • プロジェクトの収支管理
環境
  • プロジェクト管理ツール:Notion, Backlog など
  • コミュニケーションツール:Slack, Microsoft Teams など
  • データ分析ツール:Tableau, PowerBI, Python, R など
  • クラウド環境:AWS, Google Cloud, Azure など
  • データベース:BigQuery、Snowflake など
環境・カルチャー
  • 実践的で事業成長につながるテクノロジーやデータ活用を重視している
  • 単なる作業者ではなく、プロフェッショナルとしての姿勢や考え方を大切にしている
  • 深化と探索いずれもOKだが、常に新しいことに挑戦しつづけている
  • 自発的な情報発信や提案、コミュニティづくりを非常に高く評価
働き方
  • リモートとオフィスのハイブリッド勤務をOKとし、自律的な働き方を推奨
  • メンバー同士で情報共有や教え合う環境を確保するため、客先常駐は原則なし(セキュリティ等の理由で必須の場合を除く)
  • 実績多数のマネージャ陣や役員が活躍できる案件や環境づくりをサポート
  • 月に1度の全社会議にて、会社の進捗や新しい取り組みを共有
勤務地
  • 最寄駅:都営三田線/御成門駅
  • 在宅勤務・リモートワーク:相談可
転勤

下記、本ポジションのやりがいに魅力を感じられる方
  • 受託開発だけではなく、自社プロダクト開発にも携わることができる
  • PoCから大規模プロジェクトへの成長機会がある
  • データドリブンな意思決定を推進する最前線で活躍できる
  • 技術とビジネスの両面からプロジェクトを牽引できる

募集要項

概要

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雇用形態

正社員

給与・報酬

年収 600万円 ~ 1,000万円(賃金形態:月給制/昇給:有/賞与:有(年2回) ※スキル・経験に応じて決定します。/期間の定め:無/試用期間:有(6ヶ月))

稼働時間

裁量労働制(専門業務型裁量労働制/みなし労働時間/日:8時間00分/休憩時間:60分/時間外労働:無/標準的な勤務時間帯:9:30~18:30/時短勤務:相談可/裁量労働制ですが多くの社員が9時30分~18時30分で勤務しています。)

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

東京都 港区 芝公園2-3-6PMO浜松町Ⅱ7階

休日・休暇

- 完全週休2日制(休日は土・日・祝)
- 年間有給休暇:10日~20日(下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります)
- 年間休日数:120日
- ゴールデンウィーク
- 夏季休暇
- 年末年始
- 年次有給休暇

社内制度
(待遇・福利厚生)

- 社会保険:完備(健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険)
- 関東ITソフトウェア健康保険組合 健康診断
- 厚生年金基金
- 外部研修制度、外部セミナーの受講可能
- P検、統計検定、Web解析士、その他資格奨励制度あり
- 業務に必要な書籍であれば、全額会社が購入
- 社内勉強会
- 部活動援助(1つは5,000円支給)
- 家族・ペット同伴での出勤OK
- 夕方に無料でビールが飲める
- 昼寝OK

## 副業


## 育休取得実績


## 教育制度・資格補助補足
基本的にOJTを想定しています。必要な勉強会への参加等は積極的に奨励しています。

## 諸手当
- 残業手当:有
- 通勤手当:交通費支給(5万円まで)
- 深夜労働手当:有
- 法定休日手当:有
- 住宅手当:一部補助あり

## 受動喫煙対策
有(屋内全面禁煙)

必須スキル/経験

  • アジャイル開発手法でのプロジェクトマネジメント経験3年以上
  • データ分析プロジェクトにおける抽出から報告までの一貫した経験
  • クライアントとの折衝経験
  • 基本的なデータ分析の知識とスキル
  • (業務委託の場合)平日日中の稼働が可能な方
求める人物像
  • 高いコミュニケーション能力と調整力を持つ方
  • 問題解決能力が高く、臨機応変に対応できる方
  • チームメンバーの成長を促進できる方
  • 新しい技術やビジネストレンドに関心を持ち、常に学習する姿勢がある方
  • ユーザーのデータ活用体験を想像したりデザインする時間を大切にできる方

歓迎スキル/経験

  • AIやBIなどのデータサイエンス領域の専門知識
  • データエンジニアリングや基盤の構築経験
  • エンタープライズでの大規模プロジェクトのリード経験
  • BIM、SCM、CRM領域への知見

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

データ分析指定なし必須

一緒に働くメンバー

  • 大友 祐一

    大友 祐一

    代表取締役

    データサイエンス事業部にて、主にAIプロダクト領域の統括をしています。 自分でもコーディングや研究開発しながら、次世代事業を大きくグロースするための仲間集めもしています。 確かなデータ解析の技術をベースに多様な業界のビジネスについて理解を深めると共に、自らも新規事業の創出にチャレンジしてみたいという方を募集中です。

  • 古仙純子

    古仙純子

    データサイエンス事業部

    株式会社ドワンゴ、楽天グループ株式会社を経てGRI ◆ドワンゴ社にて動画サービスのWeb開発、有料会員増加施策を軸とするデータ分析に基づくプロジェクトを牽引しながら、BI導入、データ人材育成等DX戦略プロジェクトを主導 ◆楽天社にて複数の海外支社と協業で全社展開グローバル製品マスタ構築プロジェクトを立ち上げから統括 ◆GRI社にて建築・人事・エンタメ/メディア・通信事業・人材派遣等、多業界でDX戦略立案コンサル、データ基盤構築、データ人材育成、分析支援等多岐にわたるDXプロジェクトをマネージャーとして牽引

サービス内容の詳細

1. 受託サービス事業
  • データドリブン事業開発支援:データを利活用した事業開発やDX推進、事業・投資計画の立案からデータ・AI開発・運用
  • 受託コンサルテーション開発:ビッグデータ分析基盤の構築・提供など、データ分析・システム開発・デザイン制作
2. 自社サービス事業
  • プロダクト事業:データのポテンシャルを最大化させるプロダクト開発
  • コンテンツ事業:デジタル人材育成の研修コンテンツやデータサイエンス分野における研究・研修・情報発信など
3. 共創事業

クライアントとの新規事業の創出

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. 1次面接
  3. オファー面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

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    松尾研はこうAIを制御するのか AIエージェントの精度を担保・改善する仕組みエージェントハーネスとは

    昨今、LLMの社会実装が進み、AIエージェントを活用したプロダクトや業務フローが増えてきました。しかし、AIエージェントを「作って動かして終わり」になっていないでしょうか。一度構築したエージェントの精度をいかに担保し、改善し続けられる仕組みを作るかという点に注目が集まっており、最近では「エージェントハーネス」という言葉も耳にするようになりました。 一方で、「そもそもエージェントハーネスとは何か」「コンテキストエンジニアリングとは何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、AI研究の最前線を走る株式会社松尾研究所の長谷氏をお迎えし、エージェントハーネスの起源や注目が集まっている背景から、具体的な活用方法、そして今後の進化の方向性までをわかりやすく解説いただきます。エージェントハーネスを適切に整えることで、AIエージェントの精度は一度きりのチューニングではなく、継続的に改善し続けることができるその考え方と実践を紐解きます。 前半のLTでは、長谷氏よりエージェントハーネスとは何か、LLMの進化とともになぜ重要視されてきたのかという前提知識を整理いただきます。 後半のディスカッションでは、LTの内容をさらに深堀りながら、具体的な使われ方や松尾研究所での活用事例まで現場目線で深掘りしていきます。 エージェントハーネスという言葉が気になり始めた方から、AIエージェントの制御・改善に課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

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    AI時代に適したリポジトリって?カウシェ・LayerXに聞く最新リポジトリ構成

    昨今、AIエージェントの活用が一般的になってきたことで、「プロジェクト全体のコードを横断的に理解させるには、コードベースが一つにまとまっている方が適しているのではないか」という議論が増えています。 一方で、モノレポにはCIのパフォーマンスやコンテキストの絞り方など運用上の課題も存在し、組織規模やプロダクトのフェーズ、チーム体制などによって最適解は異なります。「どちらが正解か」を一概に難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、iOSやKotlinを含む複数言語のコードを一つのリポジトリに集約して運用されているカウシェと、バックエンド・フロントエンドともにモノレポ化を進めてきたLayerXの2社をお迎えし、それぞれのリポジトリ構成の実例をもとに、モノレポの実際を紐解きます。 前半のLTでは、カウシェからはモノレポになった歴史や複数言語を集約したメリット・デメリットを、LayerXからはリポジトリ統合プロジェクトの進め方や意思決定の裏側をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、両社を交え、モノレポにするタイミングや、CI・IDEとい開発体験に関する課題の課題、AIとの親和性を上げるための工夫やスコープの絞り方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 モノレポへの移行を検討している方から、すでにモノレポ運用で課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年6月11日(木)19:00~20:00

  • 仕様駆動開発はやめた方がいいって本当?やって分かった仕様駆動開発の現在地と今後の方向性

    アーカイブ公開中

    仕様駆動開発はやめた方がいいって本当?やって分かった仕様駆動開発の現在地と今後の方向性

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    開催日:

    2026年5月28日(木)19:00~20:00

  • useMemo/useCallbackまだ書いてる?React Compilerで変わった開発体験

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    useMemo/useCallbackまだ書いてる?React Compilerで変わった開発体験

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    開催日:

    2026年5月20日(水)19:00~20:00

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