転職求人一覧

■ご紹介する企業最先端のテクノロジーとデータで世界中の企業の安定運用を支えるグローバルカンパニー。独自の強みを活かし、日本市場でのさらなるシェア拡大に向けて体制強化を行っています。■ポジション概要1stラインマネージャーとして、6名の営業メンバーのマネジメントと、日本市場の深耕を担当します。自ら顧客へ同行し、CXOクラスへの提案を主導しながら、再現性のある営業手法で組織を再建・拡大します。■業務内容・営業メンバー6名のマネジメント・CXOクラスへの同行・提案営業・アカウントプランニングの策定・セールスフレームワークの実践・年間営業予算の管理と達成・日本法人代表への直接レポート#LI-Hybrid#LI-KN

■ご紹介する企業ラグジュアリー業界の新たなスタンダードを築き続けるグローバルカンパニー。伝統を受け継ぎながらも、革新的なデータとテクノロジーを融合させた独自の戦略で、世界中の顧客へ至高の体験を届けています。■ポジション概要メディアシニアマネージャーとして、伝統・デジタルの両チャネルにおけるメディア戦略を立案・実行します。予算管理や広告代理店の指揮、海外本社との連携を通じて、ブランド価値の向上とビジネス成長を推進します。■業務内容・メディアの購入およびプランニング・ブランド目標に沿った戦略の立案・広告代理店の指揮と予算の最適化・主要SNSのイメージ・実績の向上・キャンペーンの効果分析と改善提案・海外本社への定期的なレポート#LI-Onsite#LI-KN

- Support and maintain business applications used in Japan operations, including ERP-related systems, retail applications, and reporting platforms.- Manage daily application operations, user support, issue resolution, and vendor coordination.- Monitor system performance and ensure operational stability and business continuity.- Support system integrations and interfaces between local and global platforms.- Coordinate data mapping, interface specifications, and integration requirements with internal and external stakeholders.- Support middleware, batch jobs, and file-based integrations.- Participate in upcoming global ERP/SAP transformation initiatives, including testing, migration, and rollout activities.- Prepare and maintain operational documentation, procedures, and knowledge management materials.- Work closely with business users and global IT teams to improve processes and standardize operations.- Contribute to knowledge transfer and lo

- Own specific technical areas, drive and execute ML product projects, track progress and mitigate risks by collaborating closely with product managers, UX designers, architects, engineers, and stakeholders from other cross-functional teams.- Play a key role in defining system architecture for the ML products and implementing specific components to enhance the user experience.- Design and implement performant, scalable ELT (Extract, Load, Transform) data pipelines, considering an ML model's lifecycle (training and inference).- Take responsibility for technical problem solving and meeting ML product objectives creatively in ambiguous scenarios.