中途/正社員/業務改善エンジニア

以下のいずれかの実務経験・スキルが求められます。

• Python等を用いたプログラミング・スクリプト開発経験
• LLM（OpenAI API・Anthropic API等）を活用したアプリケーション・ツール開発経験
• n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールによるワークフロー自動化経験
• 業務分析・プロセス設計（As-Is/To-Be設計）の実務経験
• BIツール（Redash・Metabase等）またはダッシュボード構築経験
• 現場ヒアリング・ステークホルダーとの合意形成経験

• 課題の構造化・定量化能力:
  現場の「何となく大変」という声を、業務観察やヒアリングを通じて非効率ポイントとして特定し、改善インパクトを定量的に試算できる論理的思考力が求められます。
• 推進力・やり切る力:
  「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった・生産性が変わった」という成果にコミットできる実行力と粘り強さが必要です。
• 変革への意欲:
  歯科業界への興味よりも、業界にシフト（変革）を起こしたいという意欲が重視されます。現状維持ではなく、業務プロセスそのものを刷新したいという志向性が求められます。
• コミュニケーション・巻き込み力:
  マーケ・セールス・オペレーションなど全部署を横断して改善活動を行うため、多様な現場メンバーとの信頼関係構築や、AIリテラシー研修・ツール導入支援を通じた定着サポートができる対人能力が重要です。
• 自律的な学習・適応力:
  急成長中のスタートアップ環境では業務の量・複雑性が急増します。変化に柔軟に適応しながら、自ら学習し、新しい技術や手法を取り入れ続ける姿勢が求められます。

• AI Agentの設計・実装経験:
  LangChain・LangGraph等を用いたAI Agentの実装経験があると、より高度な業務自動化ツールの開発に即戦力として貢献できます。
• コンサルティング・業務改革の経験:
  Bain & Companyやリクルート出身の経営チームが率いる会社だけに、コンサル・事業会社での業務改善・DX推進プロジェクト経験は高く評価されます。
• KPI設計・効果測定の実務経験:
  改善施策のKPI設計や効果測定サイクルを構築した経験があると、継続的改善の仕組みづくりに即貢献できます。
• ナレッジマネジメント・社内展開の経験:
  改善施策を体系化し横展開した経験や、社内向け研修・ドキュメント整備の経験があると業務定着支援に活かせます。
• スタートアップ・ベンチャーでの就業経験:
  少人数チームで幅広い業務を担い、変化に素早く対応した経験がある方は、同社のカルチャーにフィットしやすいです。

• 生成AI・LLMの実務活用スキル:
  OpenAI API・Anthropic APIを活用した業務自動化ツール開発や、LangChain・LangGraphを用いたAI Agent設計など、急速に市場価値が高まっている生成AI実装スキルを実務で習得できます。
• 業務分析・プロセス設計スキル:
  現場ヒアリングからAs-Is/To-Beプロセス設計、改善インパクトの定量試算、優先順位付けとロードマップ策定まで、コンサルタントが持つような業務改善メソドロジーを実践的に習得できます。
• ノーコード/ローコード自動化スキル:
  n8n・Zapier・MakeといったワークフローオートメーションツールやRedash・MetabaseなどのBIツールを使いこなし、エンジニアリングスキルとビジネス課題解決を結びつける実践力が身につきます。
• 組織変革・チェンジマネジメントスキル:
  AIリテラシー研修や現場への定着支援を担うことで、技術導入だけでなく組織の行動変容を促すチェンジマネジメントの経験が得られます。スタートアップ全社を対象にした横断的な改善活動は大企業では得られない希少な経験です。
• IPO前のスタートアップ経営への深い理解:
  急成長フェーズかつ2028年IPOを目指す段階で、経営直下で全部署の業務改善に関わることで、事業運営・組織設計・KPI管理など経営視点のビジネス感覚が磨かれます。