「株式会社 #マジルミエ# 第2期」#05-ボーイズトークではなくエンジニア採用方針w# カナは求人サイトのインタビューを任されるが説明し難い先輩と上司w 自らの言葉で語ったカナ。以前研修に来たあかねと魔総研のいろはが転職して来てカナ“先輩”に。社長は大量の応募を自ら書類選考、候補に会いに京都へ。

当社のアプライドサイエンティストの池田が、テオリアへ入社を決めた理由や担当業務について語りました。 ぜひご覧ください！ #ヘルステック# #エンジニア採用# #テオリア# #テオリアテクノロジーズ#

開発向け合同Meetupイベント「AIを事業成長につなげる、技術戦略と組織のつくり方」にアスエネが登壇します🎤 日時：6/24(水) 18:30~20:30（18:00受付開始） 場所：WeWork リンクスクエア新宿 16F アスエネからは執行役員VPoEの石坂が登壇します！ 開発組織の採用とカルチャーについてお伝えさせてください🌏️ #LAPRAS# #エンジニア採用# #アスエネ#

「AIで採用を効率化させたい」という声が支援先でもますます増えてます。 ただ、いざ始めようとすると…「どこから手をつけるか」で止まってしまうケースも多いなと。 そんな中で今朝読んで良かったのが、kubell 人事責任者 澤井さんのnote。 自社の採用組織で実践して、月200時間の工数を削減した記録が、とにかく具体的でした。 わかりやすく、実践的！ ✅ まず、業務を「可視化」する ✅ 「コンサル」と「オペ」に分解する ✅ AIの前に、まず「捨てる」 ✅ 残った業務をGemini×GASで GASを選ぶ理由もとても納得で、非エンジニアの担当者がGeminiにコードを書いてもらいながら自ら実装していったそうです。 一番腑に落ちたのはこの「捨てる」作業。効率化から入ると、やらなくていい業務を高速化するだけになってしまうなと。加速させたい、効率化させたい。そう思ったときこそ、まず分解と取捨選択から。 一読おすすめです！ ----- AI活用で採用工数を月200時間削減した組織改革の話｜澤井 翔輝 | kubell 人事 @pasama_shoki

【採用情報】サイバーセキュリティ事業を推進するProject Managerのポジションを公開🐟️ ・Business Role (Project Manager, Cybersecurity, Finance)： ・Business Role (Project Manager, Cybersecurity, Defense)： 生成AIを活用したサイバーセキュリティ事業を推進するProject Managerを、金融（Finance）と防衛（Defense）の2領域で同時募集します。下記のような挑戦がまっています。 ・金融機関または防衛・政府機関が抱えるサイバーセキュリティ上の難しい課題に対し、AIを活用したソリューションを提案・実行 ・セキュリティエンジニア・AIリサーチャーと議論しながら、提案からデリバリーまでをEnd-to-Endでリード サイバーセキュリティ×AIの最前線で挑戦したい方、ぜひご応募ください🚀

🚨【話題】AIエンジニアの年収が約3,200万円に 米国では企業へAIを導入・実装する 「FDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）」の需要が急激に拡大中 Google・OpenAIなどでも採用が進み、 AI時代の新たな花形職種として注目

HNの採用市場のスレッドを見ると、USはそれなりに冷え込んでいるように見える。こんな感じ。 ・企業はオフィス回帰を強制し、出社できない従業員を自主退職に追い込むことで退職金の支払いを回避 ・今は、AIの導入を理由に人員を削減したり、人件費の安い海外へ業務を移管したりする動きが加速している ・複数の企業が一斉に同じリストラ策を実施しており、CEOらが他社の動向を真似る横並びの傾向が見られる ・数年前は頻繁に届いていた採用担当者からのスカウトメールが、現在では極端に減少している。以前は常に届いていたが、今は数週間おきに1件ぐらいとか ・また、採用を担当するリクルーター自身も解雇の対象となっている ・実務経験の浅いジュニア層のエンジニアにとっては特に過酷な状況 ・応募に対する返答率が下がっている ・人間の面接官の代わりにAIとのビデオ面接や適性検査を課されることが増えた ・オンライン面接ではAIを使ったカンニングを防ぐため、応募者の視線や画面操作が厳重に監視されている ・フルリモートの求人は珍しく、オフィス出社やハイブリッド勤務を必須とする条件が主流 ・コーディングテストと称して求職者にマルウェアを実行させようとする、悪質な採用詐欺も横行している ・政府などの公式な雇用統計は良好な数値を示している ・だが、現場の求職者が感じる厳しい現実とは大きな乖離がある ・一部で採用を続けている企業も存在するが、その求人の大部分はAI関連のプロダクト開発に偏っている ・豊富な経験を持つベテランやリーダー層であっても、強力なコネクションがなければ新しい職を見つけるのは難しい