事業開発/PM・BizDev

■必須条件

共通 ●一つ以上の専門領域で、難易度の高い課題を解決した具体的な成果実績 ●複数部門にまたがる曖昧な課題を構造化し、優先順位と実行計画を示した経験 ●利害の異なる責任者・専門家と合意し、方針または業務プロセスを定着させた経験 ●事実、リスク、選択肢、推奨案を整理し、責任者または経営の意思決定を支援した経験 専門領域別 以下のいずれか一つ以上で、専門性と成果実績を持つこと。 ●GRC・第三者保証： 監査、ISMS、顧客セキュリティ対応、第三者リスク等について、基準・例外判断・運用を再設計した経験 ●Business Security Partner： 新規事業、SaaS、AI・データ利用等について、リスク指摘だけでなく代替案・ガードレールを設計した経験 ●全社ガバナンス設計： 複数部門の責任分界、横断RACI、方針、KPI／KRI等を設計・定着させた経験 ●プライバシー： PMS、PIA、プライバシー・バイ・デザイン等を、事業・業務プロセスへ実装した経験 ●インシデント・レジリエンス： 重大インシデントの判断・意思決定支援と、Playbook・訓練・再発防止を仕組み化した経験 ●Product Security・クラウド： 技術的なリスクを事業・組織横断の基準、例外管理、実装計画へ落とし込んだ経験 技術部門との協働 自身が技術実装を担当する必要はありません。主担当テーマに関係するシステム、データ、クラウド等の構成と制約を理解し、技術責任者とリスク、選択肢、実装負荷について議論できることを求めます。

■必須条件

・複雑な課題に対する技術リード経験：データ分析・機械学習を用いた複雑なビジネス課題に対し、技術選定から実装・本番運用までをリードした実務経験（5年以上） ・開発・分析基盤の習熟：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ・機械学習・統計学の知識：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 ・モデルやAI機能の実装・運用経験：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験 ・ML/LLM基盤近接領域での設計・改善経験：Feature Store、評価基盤、推論基盤近接領域、モデル運用基盤、API周辺などにおいて、技術方針の設計や改善を主導した経験 ・エンドツーエンドの運用設計能力：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 ・四半期単位の技術テーマ推進経験：複数のステークホルダーを巻き込みながら、重要テーマを定義・推進した経験 ◆ドメイン経験（いずれか1つ以上） ●マッチング・検索・ランキング機能の実装・改善をリードした経験 ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善において、技術方針や優先順位付けまで含めてリードした実務経験 ●Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験 ：安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験 ●リスク予測・異常検知モデルの開発経験 ：構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験 ●基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 求めるスタンス ●技術と事業の両方を見ながら前進できる方：AI/MLの能力と限界を踏まえ、技術的な論点を非エンジニアにもわかりやすく伝え、合意形成しながら前進できる方 ●不確実性の高い課題を構造化して進められる方：誤検知・見逃し、コスト、レイテンシー、品質などのトレードオフを整理し、優先順位を判断しながら前進できる方 ●複数の関係者と協業しながらやり切れる方：複数チーム・領域にまたがるプロジェクトにおいて、周囲の専門性を巻き込みながら、実装から運用まで推進できる方 ●重要テーマを自律的にリードできる方：与えられた課題をこなすだけでなく、論点設定、技術方針の設計、実行計画の具体化まで自律的に推進できる方

■必須条件

●プロダクトセキュリティまたはアプリケーションセキュリティ分野における3年以上の実務経験（脅威モデリング、セキュア設計レビュー、脆弱性診断など） ●AWSやGCPなどのパブリッククラウド環境におけるインフラ設計・構築・運用経験 ●Webアプリケーションの設計、開発、運用に関する実務経験