融資・住宅ローン業界の管理職・マネージャー経験の転職・求人情報

労務部門のマネージャーとして、各部門と連携しながら就業環境の整備、労務リスクの低減、従業員が安心して働ける基盤づくりを推進いただきます。【具体的には…】下記業務を中心とした労務部門のマネジメント■ 勤怠管理、給与計算、社会保険手続きの統括■ 就業規則・各種規程の整備、改定および運用■ 労基署対応、法令改正対応を含むコンプライアンス強化■ 安全衛生、休職・復職、労務相談など個別事案対応■ その他、労務業務全般【採用背景】上場企業としてさらなる企業成長を目指すフェーズで、ガバナンス強化に取り組んでおり、労務領域の専門性が高い人材を求めています。【組織構成】人事部　労務管理課人事部長（50代前半・女性）課長★募集ポジション★　係長1名　主任1名　メンバークラス1名　派遣社員1名※人事部には、他に人材開発課がございます。

法務部門のマネージャーとして、経営層や各部門と連携しながら課題解決を図り、経営管理体制の基盤強化を推進・リードしていただきます。【具体的には…】下記業務を中心とした法務部門のマネジメント■内部統制の整備、ガバナンス構築、リスクマネジメント■契約書の作成、リーガルチェック■株主総会や取締役会、経営会議などの重要会議運営、株主対応■その他、社内規程の整備・管理、総務業務全般【募集背景】組織体制強化【組織構成】法務総務部　法務課部長（48歳男性）…もともと法務のキャリアがあり、とても温厚な方でございます。課長★募集ポジション★メンバー1名（30後半男性）…とても穏やかな方でいらっしゃいます。※法務総務部には、他に総務課がございます。【仕事のやりがい】上場の瞬間に立ち会う貴重な経験を積むことができる可能性があり、ご自身のキャリアにも箔を付けることができます。ストックビジネスかつ、業界での売上高トップクラスの安定した基盤がありながらもベンチャー気質のチャレンジ精神を持ち合わせた環境で1から法務業務に携われます。

下記業務より、ご経験に応じて徐々に業務をお任せします。【業務詳細】■同社および子会社に関わる月次/年次の単体及びサブ連結決算業務■同社および子会社に関わる税務関連業務■収益計画の策定と実績モニタリング業務■資金調達・収支管理等のキャッシュマネジメント業務■グループ会社、子会社等（SPC、投資事業有限責任組合）のレポーティング業務■会計システムの運営･改善業務【募集背景】今後の事業・組織の拡大に伴い、経理部メンバーも新たに1名増員したいため【キャリアパス】入社後はまず、月次・年次決算などの経理業務を中心に担当いただき、徐々に財務や経営管理領域へと業務範囲を広げていただきます。会社規模は小さいため、大規模な会社のように業務が細分化・専門化された部署ではなく、会計・財務分野を主軸として、税務・経営管理の専門知識についても幅広・多岐に渡たり業務を習得できる機会が多いのが特徴です。また将来的には、経理財務部門の責任者としてキャリアアップ、活躍したいと考えられている管理職候補を募集いたします。【組織構成】以下の7名が経営管理部　財務経理チームのメンバーです。・チームリーダー　　1名（男性）・サブリーダー　　　2名（女性）・代理・主任クラス　2名（女性）・担当クラス　　　　1名（男性）・派遣社員　　　　　1名（女性）【働き方】・残業：月平均10～20時間程度・福利厚生：住宅手当、育児・介護制度、退職金制度など充実・長期的に働きやすい環境が整っています

【ミッション】「データとアルゴリズムが継続的に価値を生み出す仕組みを創る」 家賃滞納リスクを正確に予測し、デフォルトを最小化しつつ健全な住まい提供を支援すること。そして、最新AI技術を駆使して社内業務や顧客サービスを根本からアップデートし、そのプロセスを「AI-Ready」な状態へ昇華させることがミッションです。【具体的な業務内容】入社後は、基幹となる「予測モデル構築」、挑戦的な「生成AI活用」に加え、それらを支える「AI-Readyな基盤の整備」まで、一気通貫でプロジェクトをリードしていただきます。【主な業務】AI審査モデル（与信モデル）の高度化・実用化:入居申込者データ、外部信用情報、蓄積された支払い履歴等を用いた、高精度な家賃滞納確率予測モデル（スコアリングモデル）の開発モデル精度向上のための、オルタナティブデータ（非トラディショナルなデータ）の探索、活用検討、PoCの実施【生成AIを活用した業務変革・付加価値創出】Azure OpenAI Service (Azure Foundry) や Google Gemini 等を活用した、社内業務効率化（例：審査補助、社内ナレッジ検索）のためのAIエージェント開発B2C（入居者様）向けサービスのUXを向上させる、対話型AI機能等の企画・開発【AI-Ready】MLOps/LLMOpsの推進と分析環境の高度化:データエンジニアと連携し、開発したモデルが継続的に学習・デプロイ・監視されるパイプライン（MLOps/LLMOps）の設計・構築を主導する高品質な学習データを安定供給するためのデータ品質管理プロセスや、特徴量を管理するフィーチャーストアの導入を検討・推進し、組織全体のAI開発効率を底上げする【開発環境・使用ツール（例）】現在、Microsoft Azureを中心としたAI-Readyな分析基盤への移行・統合を進めています。言語: Python, SQLデータ基盤/DWH: Microsoft Fabric (Synapse Analytics, Data Factory等)ML/AIプラットフォーム: Azure Machine Learning (MLOps基盤として活用), Azure OpenAI ServiceBI: Power BI※状況に応じてGoogle Gemini等の他社サービスも比較検討・活用します【この仕事の魅力】「守り」と「攻め」の両輪:会社の利益に直結する堅実な「AI審査モデル構築（守り）」と、最先端の「生成AI活用によるサービス創出（攻め）」の両方に携われる、稀有なキャリアを築けますAI-Readyな組織を作る経験:単にモデルを作るだけでなく、MLOpsやデータガバナンスを含めた「AIが当たり前に使われる環境」そのものを設計・構築する経験が積めますFinTech×不動産×最新AIの最前線:レガシーな側面が残る不動産業界において、データとAIの力で業界構造の変革に挑戦する中心メンバーとして活躍できます裁量と成長環境:分析テーマの選定から技術選定まで大きな裁量があります。エンジニアやビジネスサイドと連携し、データサイエンス組織を牽引するリーダーとしての成長も期待できます