株式会社NaLaLys の全ての求人一覧

担当職務企業のコンプライアンス体制強化と効率化の両立を実現する「NaLaLys」シリーズのセールスチームにおいて、プロダクト導入から定着・活用・アップセルに至るまでを一貫して担い、顧客の課題解決と価値創出を最前線でリードしていただきます。 AIを活用した不正予防・コンプライアンス強化という難易度の高い領域において、顧客の業務・組織・意思決定に深く入り込み、実際に「使われ、価値が出る」状態をつくる役割です。 <br>具体的な業務内容顧客伴走・価値創出 ・導入時のオンボーディング設計・実行 ・利用状況の把握と、業務に根ざした改善提案 ・顧客の課題に応じた活用シナリオの設計・提案 ・アップセル／クロスセルの機会創出と提案コンプライアンス領域のコンサルティング ・不正防止・コンプライアンス体制構築に関する助言 ・不正発覚時における顧客対応の支援プロダクト改善へのフィードバック ・顧客の声（VoC）を言語化し、プロダクト開発チームへ共有 ・実務視点での改善示唆・論点整理<br>顧客・案件規模案件額：500万～5,000万程度 担当顧客：エンタープライズ企業（従業員数千人～数万人規模）の監査部・コンプライアンス部 →横領やデータ偽装、贈収賄、情報漏洩、ハラスメントなどあらゆる“不正”が対象となるので、アタック先は業界・業態を問いません。 <br>課題・募集背景2023年の創業から丸3年、コンプライアンス×AIという新しい仕組みに多くの上場企業様からご関心をお寄せいただき、契約数が順調に伸びています。 過去にない価値を届ける役割であるからこそ、私たちが新しいスタンダードとなるためには、「専門家が立ち上げた」ことの利を生かすハイタッチでの伴走型CSが不可欠です。 一社一社の顧客価値最大化に集中できる体制づくりを進めるため、仕組みづくりを担うBizOpsと連携しながら、「現場で価値を出し切るCS」としての役割を担っていただきます。 <br>期待成果・状態ゴール・顧客がプロダクトを業務に自然に組み込み、継続的に活用している ・顧客ごとの課題に応じた価値提供ができ、信頼関係が構築されている ・アップセル／継続利用につながる成果を、個人として安定的に創出できている ・顧客現場で得られた知見が、プロダクト・組織改善に還元されている<br><br>NaLaLysについてhttps://www.nalalys.com/recruit/about/Our Issue - Compliance×Technology - ビジネスモデルの複雑化やデジタルツールの進歩により、不正の手法も内容も複雑化しています。 不正が発覚したときに負担を強いられるのは、不正を働いた本人ではなく、手を染めていない従業員です。こうした"巻き込まれる不幸"を少しでも減らすため、予兆の段階で摘み取り健全なビジネス環境を作る。 これをテクノロジーの力で実現するのが私たちNaLaLysです。Our Business 最初のプロダクトは、不正の兆候をAIで検知するメールモニタリングツールです。 実際の不正事例を学習したAIと、不正調査のプロが作成した独自ロジックにより、メールやチャット等のコミュニケーションデータを分析、より効率的に、より網羅的に不正リスクを抽出できます。 今後はマルチプロダクト開発を加速させ、将来的にはコンプライアンス業務のPDCAすべてに寄り添うモジュール（機能）を包括的に提供する唯一無二のプラットフォーマーを目指しています。Our Team NaLaLysには、プロフェッショナルとしての矜持を持つメンバーが集まっています。 Big4のひとつ、PwCグループにて豊富な不正調査経験を有するスタッフが参画し、開発チームでは、Kaggleグランドマスターとして世界レベルのAI技術を持つAIエンジニア、国内外のスタートアップで経験を積んだ熟練のフルスタックエンジニアなどが高度な開発・運用体制を支えています。🔗NaLaLysで働く社員の声 https://note.com/nalalys <br>選考フロー書類選考 → オンライン面談2～3回 →リファレンスインタビュー* → 最終面談＠オフィス*過去に一緒に働いていた方2名にインタビューさせていただきます。

担当職務AIを活用して不正・不祥事リスクから企業を守るSaaS型プロダクト「NaLaLys」のCSを起点とした事業オペレーションを構造化・再設計し、“仕組み”でスケールさせる型づくりを実行責任者として担っていただきます。 また、その役割はCS領域のみに閉じることなく、ゆくゆくは全社横断のオペ改善オーナーとして、戦略を業務プロセスに落とし込み、チーム全体の生産性を最大化させるBizOps領域まで役割を拡張していくことを期待しています。 <br>取り扱う経営アジェンダCEO直下で、事業成長の初期フェーズにおける以下のような経営論点を優先度を付けて扱います。 ・ハイタッチCSが事業成長のボトルネックにならないためのオペレーティングモデル設計 ・顧客価値提供の再現性を担保するための、判断基準・データ基盤の確立 ・部門最適ではなく全体最適で業務が回る状態の設計（分断の解消） <br>具体的な業務内容最終的なスコープは組織全体の業務設計ですが、まずは属人性がボトルネックになりつつあるCSチームから着手していただきます。CSオペレーションの可視化・標準化 ・オンボーディング〜定着〜アップセルまでの業務フロー整理 ・RACI整理、例外処理フローの設計 ・CSプレイブック、業務手順書、テンプレートの作成・更新 ・品質基準・判断基準の定義データ・ツール・仕組みの設計 ・顧客・案件データの設計（CRM項目定義、入力ルール、運用設計） ・顧客ヘルス指標、KPI、ダッシュボードの設計・運用 ・定型業務の自動化・省力化（ツール連携、ワークフロー整備など）部門横断のオペレーション改善（全社横断の設計オーナー） ・CS・プロダクト・開発・コーポレート間のハンドオフ設計 ・VoCの収集〜優先順位付け〜意思決定〜改善反映までの仕組み化 ・人・ツール・プロセスへの投資判断の検討・提案<br>課題・募集背景コンプライアンス×生成AIという新しい仕組みに対して価値を感じていただき、トライアルや正式導入に踏み切っていただいたお客様の不安を払拭するため、セールス段階から深く支援に入り、オンボーディングからアダプションまで一気通貫で支援するスタイルを確立してきました。 一方で、顧客ごとのオペレーションが乱立し複雑化しすぎるなど、仕組み化の余地が具体的に見え始めています。この成長局面で、“攻めのCS”を再現可能な仕組みに転換し、人員が増加しても品質とスピードが崩れないよう、運用をスケールさせる土台づくりが課題として見えてきています。 <br>期待成果・状態ゴール・質の高いCSが再現可能なオペレーションとして確立され、人員増加や事業成長に耐えうる基盤が整っている ・事業オペレーション全体において、属人性が排除され、判断・実行が仕組みで回っている ・顧客データ・KPI・意思決定プロセスが整備され、部門最適ではなく全体最適で業務が設計・運用されている <br><br>NaLaLysについてhttps://www.nalalys.com/recruit/about/Our Issue - Compliance×Technology - ビジネスモデルの複雑化やデジタルツールの進歩により、不正の手法も内容も複雑化しています。 不正が発覚したときに負担を強いられるのは、不正を働いた本人ではなく、手を染めていない従業員です。こうした"巻き込まれる不幸"を少しでも減らすため、予兆の段階で摘み取り健全なビジネス環境を作る。 これをテクノロジーの力で実現するのが私たちNaLaLysです。Our Business 最初のプロダクトは、不正の兆候をAIで検知するメールモニタリングツールです。 実際の不正事例を学習したAIと、不正調査のプロが作成した独自ロジックにより、メールやチャット等のコミュニケーションデータを分析、より効率的に、より網羅的に不正リスクを抽出できます。 今後はマルチプロダクト開発を加速させ、将来的にはコンプライアンス業務のPDCAすべてに寄り添うモジュール（機能）を包括的に提供する唯一無二のプラットフォーマーを目指しています。Our Team NaLaLysには、プロフェッショナルとしての矜持を持つメンバーが集まっています。 Big4のひとつ、PwCグループにて豊富な不正調査経験を有するスタッフが参画し、開発チームでは、Kaggleグランドマスターとして世界レベルのAI技術を持つAIエンジニア、国内外のスタートアップで経験を積んだ熟練のフルスタックエンジニアなどが高度な開発・運用体制を支えています。🔗NaLaLysで働く社員の声 https://note.com/nalalys <br>選考フロー書類選考 → オンライン面談2～3回 →リファレンスインタビュー* → 最終面談＠オフィス*過去に一緒に働いていた方2名にインタビューさせていただきます。

担当職務AIを活用して不正・不祥事リスクから企業を守るSaaS型プロダクト「NaLaLys」シリーズのフルスタックエンジニアとして、DB設計、API設計、フロントエンド設計をリードし、ハンズオンで実装していただきます。 単なる機能実装に留まらず、プロダクトの価値・信頼性・拡張性を左右するアーキテクチャ設計から実装・運用までを一貫して担っていただきます。 外部システム連携、AI連携、マルチプロダクトを前提とした構造の意思決定など、プロダクトの根幹に踏み込む役割を期待しています。 <br>具体的な業務内容・フロントエンド／バックエンド／インフラを横断した設計・実装・運用 ・技術選定および将来の拡張・運用を見据えたアーキテクチャ設計 ・パフォーマンス・セキュリティ・信頼性を考慮した改善 ・PdM・CS・BizOpsと連携した要件整理・仕様策定開発環境 フロントエンド: TypeScript / JavaScript / React / HTML / CSS バックエンド: Python / Go / Node.js データベース：MySQL / PostgreSQL / MongoDB インフラ： AWS / Docker CI/CD：GitHub Actions 情報共有：Slack / Notion 課題管理：Jira AI支援ツール：Cursor <br>課題・募集背景2023年に最初のプロダクトであるメールモニタリングツールをリリースしました。 その翌年、業界最大手のメガエンタープライズ企業にご導入いただいたことを皮切りに、お陰様で契約数は順調に積み上がっています。 NaLaLysは現在、単一プロダクトから「コンプライアンス領域を網羅するプラットフォーム」へと進化する極めて重要な局面を迎えており、全体構造の選び方や時間軸を考慮した設計など、多くの技術的な壁を乗り越えていく必要があります。 設計・実装・運用を通して、“技術判断が事業スピードにどう効いたか”までを自ら回収できる方を採用し、圧倒的なUXを提供できるエンジニアリング集団を作りたいと考えています。 <br>期待成果・状態ゴール・プロダクトの中核となる機能・アーキテクチャが安定して運用されている ・事業成長や顧客要件の変化に対し、破綻せず拡張できる設計がなされている ・PdM・CS・BizOpsと連携し、顧客価値と技術判断が乖離しない開発ができている<br> ## NaLaLysについて https://www.nalalys.com/recruit/about/Our Issue - Compliance×Technology - ビジネスモデルの複雑化やデジタルツールの進歩により、不正の手法も内容も複雑化しています。 不正が発覚したときに負担を強いられるのは、不正を働いた本人ではなく、手を染めていない従業員です。こうした"巻き込まれる不幸"を少しでも減らすため、予兆の段階で摘み取り健全なビジネス環境を作る。 これをテクノロジーの力で実現するのが私たちNaLaLysです。Our Business 最初のプロダクトは、不正の兆候をAIで検知するメールモニタリングツールです。 実際の不正事例を学習したAIと、不正調査のプロが作成した独自ロジックにより、メールやチャット等のコミュニケーションデータを分析、より効率的に、より網羅的に不正リスクを抽出できます。 このプロダクトを軸に、将来的にはコンプライアンス強化におけるPDCAすべてに寄り添うモジュール（機能）を包括的に提供する唯一無二のプラットフォーマーを目指しています。Our Team NaLaLysには、プロフェッショナルとしての矜持を持つメンバーが集まっています。 Big4のひとつ、PwCグループにて豊富な不正調査経験を有するスタッフが参画し、開発チームでは、Kaggleグランドマスターとして世界レベルのAI技術を持つAIエンジニア、国内外のスタートアップで経験を積んだ熟練のフルスタックエンジニアなどが高度な開発・運用体制を支えています。🔗NaLaLysで働く社員の声 https://note.com/nalalys <br>選考フロー書類選考 → オンライン面談2～3回（技術課題あり） →リファレンスインタビュー* → 最終面談＠オフィス*過去に一緒に働いていた方2名にインタビューさせていただきます。