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【リモート可 / 資金調達済み】<人事/人事制度運用・評価>最先端の計算技術で顧客課題解決

年収:800万 ~ 1000万

採用企業案件

採用企業

株式会社Quanmatic

  • 東京都

    • 会社規模非公開
  • ソフトウエア
部署・役職名 【リモート可 / 資金調達済み】<人事/人事制度運用・評価>最先端の計算技術で顧客課題解決
職種
業種
勤務地
仕事内容 【仕事の内容】
量子・AI・数理最適化計算を駆使して、顧客課題を解決するソリューションを提供する弊社にて、人事部門として経営層と共に人事制度の設定から運用評価制度の策定等進めていただきます。
現状の制度の運用のみではなく、今後の拡大期を迎えるために、先手を打って人事体制、等級制度・評価制度の構築・運用を経営層と共に行っていただく事を期待します。
技術の知識は必要ありませんが、エンジニアとの会話も多いため、技術へ興味を持てることや学ぼうとする姿勢を歓迎いたします。

■具体的な仕事内容(これらの経験をお持ちの方を歓迎いたします)
・人事戦略立案
・組織設計
・評価制度設計および運用
・教育・研修の企画および運用
・HRビジネスパートナー機能設計および遂行
・労務(や総務)の監督業務
など

【社風について】
自己成長と裁量の大きさを実感できる環境です!
技術や科学が好きで、バックグラウンドは違えど互いの技術にリスペクトを持ったメンバーが多く、アルゴリズムで課題解決を目指すという共通の価値観が浸透しています。
裁量ある仕事に取り組む環境が整っており、日立製作所やヤフー、気象庁などで活躍していたメンバーが、さらなる成長と挑戦を求めてジョインしています。
DeepTech系スタートアップとしては珍しく、CEO:McKinsey & Company 東京支社、Dell Technologies 米国本社出身、CPO:DeNA出身、CSO:早稲田大学理工学術院長、CTO:慶應義塾大学理工学部准教授、という多様なバックグラウンドを持つリーダーシップチームを誇っています。

【選考フロー】
1. 書類選考
2. 一次面接
3. 二次面接
4. 最終面接
※ご状況やスキルに応じて変更の可能性がございます.
労働条件 【雇用形態】
正社員
期間の定め:無
試用期間:有 3ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)

【給与】
賃金形態:年俸制(分割回数12回)
・賞与実績:SOはパフォーマンスに応じます
・深夜手当、休日手当は別途支給
・残業手当:有 固定残業代制(40時間/月) 超過分別途支給
・通勤手当:会社規定に基づき支給

【勤務地】
早稲田大学GCS研究機構:東京都新宿区早稲田町27 305-2、605
最寄駅:東京メトロ東⻄線早稲田駅 徒歩1分
受動喫煙対策:屋内全面禁煙
転勤:無
リモート勤務:可能

【就業時間】
所定労働時間:8時間00分
休憩:60分
残業:無
フレックスタイム制:有(コアタイム:11:00~14:00)
時短勤務可能

【休日・休暇】
年間休日120日
内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日
有給休暇:入社半年経過時点10日
その他:特別休暇 年10日

【福利厚生】
社会保険:健康保険 有、厚生年金 有、雇用保険 有、労災保険 有
寮・社宅:無
退職金:無

【その他制度】
在宅勤務(全従業員利用可) 
リモートワーク可(全従業員利用可)
時短制度(全従業員利用可)
服装自由(全従業員利用可)
ストックオプション(全従業員利用可)
Quanmatic Library(業務に関連のある書籍の貸し出し・リクエスト制度)
応募資格

【必須(MUST)】

いずれも必須
・人事戦略立案や組織設計、評価制度設計および運用のご経験
・量子技術等テクノロジーへの興味関心
・プレッシャーや変化に柔軟に対応し、前向きに困難に向かっていける
・関係各所に働きかけながら業務遂行できる

【歓迎(WANT)】

・エンジニアや大学とともに業務遂行した経験

アピールポイント 創立5年以内 自社サービス・製品あり ベンチャー企業 ストックオプション制度あり 完全土日休み フレックスタイム
リモートワーク

「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策

屋内禁煙

更新日 2024/11/19
求人番号 4051957

採用企業情報

株式会社Quanmatic
  • 株式会社Quanmatic
  • 東京都

    • 会社規模非公開
  • ソフトウエア
  • 会社概要

    【設立】2022年10月
    【代表者】古賀 純隆
    【本社所在地】東京都新宿区西早稲田1丁目22番3号

    【事業内容】量子・古典計算技術のアルゴリズム知財と研究成果をビジネス課題に適用するための最適化エンジンの開発

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