AIボイスボット×金融×LLM | PM・PdM(ハイブリッド / 週3〜5日)

募集停止

プロジェクトマネージャー

AIボイスボット×金融×LLM | PM・PdM(ハイブリッド / 週3〜5日)

CLOVE合同会社

CLOVE合同会社

AI要約(β)

AIと金融の未来を切り拓くPM/PdMとして、大手クレジットカード会社のコールセンター自動化を推進しませんか。年収2,100万〜2,400万円、週3〜5日のハイブリッド勤務、柔軟な契約形態で、あなたの挑戦を最大限にサポート。複数ステークホルダーが関わる大規模プロジェクトで、上流からリリースまで一貫してリードし、社会に大きなインパクトを与える未来を共に創造しましょう。あなたのリーダーシップが、次世代の金融サービスを形作ります。

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

給与・報酬

月給 175万円 ~ 200万円

稼働時間

160時間 ~ 200時間(週40 ~ 50時間)

雇用形態

業務委託

出社頻度

週2-3日出社

勤務地

東京(豊洲・都内各所)

現状と課題

■ サービス内容 大手通信グループ系AI企業が提供するAIボイスボットサービスのコールセンター自動化ツールにおいて、大手クレジットカード会社向けPM/PdMとしてスプリント推進・要件調整・顧客対応をご担当いただきます。複数ステークホルダー(エンドクライアント・基盤運営会社・AIベンダー・各開発チーム)が関与する大型プロジェクトで、上流工程からリリース・障害対応まで幅広くご活躍いただけます。

お願いする業務

・エンドクライアント様の業務要件とAIベンダー側の技術仕様を理解し、要件・仕様調整を主導 ・スプリント計画・プランニング・リファインメント等のアジャイル運営を推進 ・課題・リスク管理、顧客向け報告資料の作成・報告 ・リリース判断・リリースノート作成・障害時のアクション会議参加 ・月次/週次報告、AICCコール定例等の重要会議での報告・論点整理

■ 基本ポジションのポイント ・大手金融×AIプロジェクトのPM/PdMとして上流から関わるポジション ・IT/金融グランドデザイン・複数領域スキルを活かせる ・As Is から To Be まで一気通貫で関われる ・複数ステークホルダーを巻き込むリーダーとして裁量が大きい ・契約形態を柔軟に相談できるフリーランス向けプロジェクト

募集要項

概要

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

雇用形態

業務委託

給与・報酬

月給 175万円 ~ 200万円

稼働時間

160時間 ~ 200時間(週40 ~ 50時間)

出社頻度

週2-3日出社

勤務地

東京(豊洲・都内各所)

出社に関する補足情報

リモート中心、必要に応じ豊洲・都内各所への出社あり

リモートワーク条件

ハイブリッド想定

必須スキル/経験

・PM/PdMとしての実務経験(QCD管理・進捗・課題・リスク・顧客報告を推進できること) ・WF/アジャイル開発手法、ユーザーストーリー、PBL、スプリント運営の理解 ・複数チーム・外部ベンダー間で論点を整理し合意形成を進められること ・報告資料・課題一覧・議事録・リリースノート等を関係者が動ける粒度で整理できること ・生成AI・Azure OpenAIの基本理解(専門家レベル不要)

歓迎スキル/経験

・パブリッククラウド経験(特にAzure) ・金融・クレジットカード・コンタクトセンター業界の知見 ・PBX・CTI・CRM等コンタクトセンターシステムの知識 ・STT/TTS・RealTime API・WebSocket/WebRTC・SIP/RTP等の音声技術知識 ・PCI DSS・FISCガイドライン等の金融系セキュリティへの理解 ・Notion/JIRA/Slack/Miro/Figmaの利用経験

サービス内容の詳細

CLOVE合同会社は、企業のデータ活用を推進するための戦略策定、データ基盤構築、データ分析、AI活用支援を提供するコンサルティング会社です。 データ活用の専門家として、マーケティング、営業、業務効率化など幅広い領域で支援を行い、企業のデータドリブン経営を実現します。

データ戦略策定・コンサルティング
  • CDO/経営層向けのデータ活用戦略立案
  • データ組織の立ち上げ・運営支援
  • データガバナンス/プライバシー管理
データ分析基盤構築
  • データマート設計・ETL開発
  • クラウドデータ基盤(GCP, AWS, Treasure Data, Snowflake)構築
  • Looker Studio, TableauなどのBI導入・レポーティング
データ分析・AI活用
  • ID-POS/購買データの分析・マーケティング活用
  • 需要予測/レコメンドエンジンの構築
  • 顧客分析/CRM最適化(CDP構築・運用)
データ活用研修・教育
  • データアナリスト/エンジニア育成
  • データ活用・BIツール研修
  • 経営層向けデータ活用ワークショップ

選考フロー

  1. 書類選考
  2. 1次面接

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

同じ企業の求人

同じポジションの求人

おすすめのイベント

もっと見る
  • 【Claude Code】並行開発、どう回してる?鹿野さんに聞く 私の推しの並行開発環境 大公開

    開催前

    【Claude Code】並行開発、どう回してる?鹿野さんに聞く 私の推しの並行開発環境 大公開

    昨今、AIコーディングエージェントの普及により、個々の作業スピードは格段に向上しました。一方で、AIを使って複数のタスクを同時に進める「並行開発」のやり方に関してはいまだに1つの正解がなく手探りの状態が続いているのではないでしょうか。 仕様を決めてからフロント・バックエンドそれぞれにエージェントを立てて動かす方法や、Gitブランチの並行管理、さらにはプルリクエストの自動レビュー&修正する方法など、考えることは多岐にわたります。「結局シングルタスクに集中するのが最強では?」という問いも含め、並行開発の最適解はまだ見えていません。 そこで本イベントでは、「Multi-Folder Git Clone」などの自作ツールを開発し、AIエージェントを活かした並行開発の環境整備について精力的に発信されているUbieの鹿野氏をお迎えし、~並行~開発を実現するための開発環境の工夫をデモ付きで紐解きます。 デモでは鹿野氏より実際の画面をお見せいただきながら、エディターや複数ブランチの管理方法、コンテキストスイッチのタイミングまで、並行開発を加速させる具体的なツールやフローを深堀していきます。 これからAIを用いた並行開発に取り組もうとしている方から、今以上に効率的に並行開発を回していきたい方まで幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

  • 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

    開催前

    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。

  • 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

    アーカイブ公開中

    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

    昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、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

    アーカイブ公開中

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

    React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、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5月20日(水)19:00~20:00

転職に役立つノウハウ

もっと見る