AIプロダクトマネージャー

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• BtoB SaaSプロダクトのプロダクトマネジメント経験
• AIまたはML関連プロダクトの企画・推進経験
• LLM・機械学習を活用したソリューションの実験・実装経験
• 複数ステークホルダーとの要件定義・ロードマップ策定経験
• データ分析・活用に関する基礎知識（SQL・統計など）

• 課題の本質を捉える思考力:
  「何をつくるか」「なぜつくるか」に責任を持ち、各プロダクトチームが抱える課題の根本を構造的に把握・言語化できる力が求められます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション能力:
  AI開発部として複数のプロダクトチームと連携し、認識を揃えるためのドキュメント作成や調整を円滑に進められる対人スキルが必要です。
• 自律的な推進力・オーナーシップ:
  新規AIソリューションの企画から実験計画・推進まで、担当領域に主体的に責任を持ち、曖昧な状況でも前進できる自走力が求められます。
• ミッション・バリューへの共感:
  SmartHRが掲げる「well-working」の実現という社会的ミッションへの共感と、それを軸にした意思決定ができる価値観の一致が重視されます。
• 学習継続力・変化適応力:
  LLMをはじめとするAI技術は急速に進化しており、最新動向を継続的にキャッチアップし、プロダクトへの応用を柔軟に検討できる姿勢が必要です。

• ML/LLMOpsの知識・経験:
  学習パイプラインやデータ基盤の整備など、ML/LLMOpsの設計・推進経験があると、AI開発部が将来的に取り組むテーマに即戦力として貢献できます。
• HRTech・人事労務領域の知識:
  タレントマネジメントや労務管理業務の理解があると、ユーザー課題の解像度が高まり、より価値あるAIソリューションの企画につながります。
• データ連携・API連携の設計経験:
  他社プロダクトとのデータ連携効率化がテーマの一つであり、システム間連携の知識・経験は実務においてアドバンテージになります。
• アジャイル・スクラム開発環境での実務経験:
  開発チームと一体となって「どのようにつくるか」を推進するため、アジャイル開発プロセスへの習熟があるとスムーズに活躍できます。

• AIプロダクトマネジメントの専門スキル:
  LLMや機械学習を活用したソリューションの企画〜実験〜運用までを一貫して経験することで、AI時代に希少なプロダクトマネジメントの専門性が身につきます。
• ML/LLMOpsの実践知識:
  学習パイプラインやデータ基盤整備など、MLOps・LLMOpsの構築に関わることで、AI開発の運用・スケール化に必要な技術的素養と実務知識を習得できます。
• 大規模SaaSにおけるクロスファンクショナルPM能力:
  複数プロダクトチームをまたぐ横断的なAI導入を推進する経験を通じて、大規模組織での合意形成・ロードマップ管理のノウハウを体系的に習得できます。
• HRデータを活用した意思決定支援の知見:
  タレントマネジメント関連データの分析高度化や、ユーザーのセルフサービス化支援などを通じて、人事データを活用したAIプロダクト設計の実践的知見が得られます。
• スタートアップ・SaaS企業での事業推進経験:
  急成長中のSaaSユニコーン企業において、新規AIチームの立ち上げから参画することで、事業・組織をゼロベースでスケールさせる稀有な経験を積むことができます。