Data Operations Supervisorの求人

▍製造業の調達を“情報のハブ”から変える、データオペレーションの司令塔 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ A1Aは、製造業の「調達」をもっと創造的で戦略的な仕事に変えていくスタートアップです。 私たちのサービス「UPCYCLE」は、企業が日々扱う見積書や図面などのデータを整理・構造化し、調達部門がより早く、正確に判断できる仕組みをつくっています。 このポジションは、その“データの心臓部”を担うチームのリーダー。 オペレーションの精度と仕組みを高めることで、お客様の業務が「受け身の処理」から「自ら提案できる調達」へと進化していく――その変化を、現場の最前線で支える役割です。 ■主な顧客先 自動車部品メーカーや大手加工組み立て製造業の調達関連部門 ※自動車部品メーカー以外でも建設機械や建設材料メーカーなど、幅広い業界に導入実績あり。 ▍事業の方向性 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ A1Aを表すキーワードは「自動車業界」「Enterprise」「AI」の3つです ・製造業の中で最も市場規模・競争力のある「自動車業界」をメインターゲットとしております ・自動車業界の中でもOEMメーカーやTier1メーカーなどを中心にサービス提供をしています ・大量の非活用データが存在する調達購買領域において、構造化データ構築×AIを活用した高度な調達活動の実現を目指しています ▍仕事内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ① オペレーション設計・標準化 ・見積・図面・仕様など非構造化データの構造化プロセスを設計／マニュアル・チェックリスト・テンプレ整備 ・タスク配賦、進捗・品質・工数のKPI可視化、日次/週次レビュー運用 ・エラー因果の特定→是正アクション→マニュアル/ツール改修 ② チームマネジメント（現体制：Mgr1／SV1／Trainer1／OP16） ・オンボーディング、スキルマップと教育設計 ・稼働率・品質・教育のバランス最適化（ボトルネック解消） ③ツール/基盤 ・Slack / Notion / Google Workspace ・（将来）AIアシスト/検知ルール等の要件定義に関与 ▍成果指標（Success Metrics） ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・一次データ精度：エラー率・再作業率の継続低下 ・フロー効率：平均リードタイム/処理単価/稼働率の改善 ・再現性：是正策の実装率、ナレッジ反映速度（検知→是正→標準化） ▍入社後の期待について ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・0–30日：現行フロー/指標を棚卸し、KPIダッシュボード整備、重大不具合の是正策着手 ・31–90日：不良要因Top3の恒久対策→標準化、教育カリキュラム刷新、SLA定義 ・91–180日：KPIの管理・改善と現場管理ができている状態 ▍ポジションの魅力 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ■業務設計者としての成長 現場の改善にとどまらず、プロセスを標準化し、再現性のある“型”として仕組み化する力が身につきます。データと人の動きを設計する「業務デザイナー」としての引き出しを増やせます。 ■産業レベルの成果を実感できる 自社や一部門のKPIを追うだけではなく、製造業全体の調達構造をより良くする「産業を動かすOps」に関われます。あなたの改善が、企業間の信頼やコスト構造の変化につながります。 ■キャリアの広がり 積み上げた知見をもとに、将来的にはOps統括やBizOps、さらにはAIや検知ロジック設計などのプロダクト連携領域にも挑戦可能です。事業とテクノロジーをつなぐキャリアへと発展していきます。

・“代行ではなく、仕組みで価値を作る”Opsが好きな方 ・曖昧さの中でも仮説→実装→検証を高速に回せる方 ・人・データ・プロセスを一つのシステムとして捉えられる方

・メンバー/アルバイトのマネジメント経験（10名規模目安） ・KPI設計・分析→業務改善の実行（ダッシュボード運用） ・顧客/社内/現場の複数ステークホルダーにおける合意形成

・コンタクトセンター/BPO/データ入力のSV/リーダー経験 ・ナレッジマネジメント（教育設計/マニュアル運用/ルール定着） ・製造業ドメイン（特に自動車・部品）。購買/生産管理/図面・見積データ取扱い経験 ・SaaS/CS/OpsでのSLA・品質管理/オンボーディング経験

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