【aPriori_製造業向け原価シミュレーションシステムにおけるプロダクトスペシャリスト】

勤務地

東京都

職種

プリセールス・セールスエンジニア

リモートワーク
フレックス出勤・時差出勤
技術試験なし

求人情報

仕事内容

◆募集背景 製造業向け製造原価シミュレーションシステムの販売拡大に向けて、プリセールス、顧客サポート、カスタマイズ業務を行うことができる技術者を募集します。ますますグローバル化が進み、日本の製造業が生存に向けて厳しい環境におかれている昨今、技術面だけでなく、製造業で培った経験を生かし顧客と共創してお互いの価値を高めていけるような提案をしていける方を歓迎します。 ◆組織について 製造業をはじめとするお客様に対して、最先端のCAE/AI/材料開発/コスト原価予測/PLMなどの技術やソリューションを提供し、設計・開発プロセスの革新と業務効率化を支援しています。顧客のDX実現を推進し、産業の競争力向上と新たな価値創造に貢献することを目指しています。 ◆組織の業務・事例紹介 【組織の業務内容】 プロダクト技術部は、取り扱い製品技術を軸に、製造業の設計・開発プロセスの高度化や業務効率化を支援しています。具体的には、技術コンサルティングや保守、導入サポートを通じて、顧客のDX推進と競争力強化に貢献しています。 ◆職務内容・担当業務 担当いただく業務は、3Dモデルより、製造原価をシミュレーションするシステムのプリセールス、導入、顧客サポート、カスタマイズ業務を通したビジネスの推進となります。お客様の課題抽出から、業務への適用提案、技術サポート、導入した後も担当顧客が成果をだしていけることをサポートする活動を行います。大手製造業のお客様が多く、製造原価シミュレーションの提案だけでなく、PLM,ERPなどの基幹システムとの連携なども視野にいれながら、ビジネス拡大に積極的に取り組んでいただくポジションです。 ◎開発環境/商材の説明 担当いただく商材は、米国のaPriori Technologies社がリリースしている製造原価シミュレーションシステム「aPriori」です。aPrioriは3Dモデルを読み込み、少ない入力でリアルタイムで、製造原価、Co2排出量、製造可能性を計算するシステムです。顧客業務への適用提案、プリセールス、トレーニング、技術サポート、また独自言語(CSL)を使ったカスタマイズ作業があります。CSLは独自言語ですが、スクリプト言語や、SQLなどがわかれば理解可能です。 ◆このポジションの魅力 単なるアプリケーションのサポートではなく、大手の製造業に対し、現在まだ業務として確立されていない設計段階のコストというチャレンジな課題を顧客とともに解決し、業務の効率化や価値をあげていこうという活動につながる業務です。社内の既存メンバーは、日本の製造業全体の価値を上げていくという大きな目標をもって業務に取り組んでいます。 ビジネス環境が急速に変化する中、プロダクト技術部では既存の枠にとらわれず、新たな発想や行動力で組織を牽引できる人材を求めています。CAE技術やデータ分析などの専門性を活かし、DX推進やグローバル展開等、事業変革の核となる役割を担い、共に未来のものづくりをリードしていただける方、ぜひご応募ください。 ◆研修 当部の半数がキャリア採用です。製造業、IT業界、CAE専門等、様々技術を持った方が多いため、それぞれの専門分野に関する定期的な勉強会を開催しています。

必須条件

・製造業において、設計業務、生産関連などの業務に携わった実務経験があり、製造工法(板金、射出成形、鋳造、鍛造など。いずれかでも可)の知識を保有する方
求める人物像
・製造業の「モノづくり」に興味のある方 ・能動的に活動し、チャレンジする意欲を強くお持ちの方 ・チームワークを大切にし、コミュニケーション能力のある方

歓迎要件

・製造業の「モノづくり」に興味のある方 ・能動的に活動し、チャレンジする意欲を強くお持ちの方 ・チームワークを大切にし、コミュニケーション能力のある方 ・CADで作図ができる方

想定年収

想定年収補足
応相談 経験、能力を考慮の上、当社規定により優遇します。

ポジション

職種
・プリセールス・セールスエンジニア

配属先

部署名
製造事業グループ デジタルエンジニアリング事業本部 プロダクト技術部

雇用形態

正社員
試用期間
あり(3ヶ月)

勤務形態

フレックスタイム制
就業時間
9:30〜18:00
就業時間補足
所定勤務時間7時間30分(休憩1時間)、 フレックスタイム制(コアタイムなし)、 部・課・プロジェクト単位での時差勤務制度あり

予定勤務地

東京都江東区豊洲3-2-20豊洲フロント

リモートワーク頻度

一部リモート

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
健康・医療
定期健康診断、受動喫煙防止措置

制度

財産形成
退職金制度、社員持株会制度、財形貯蓄、確定給付型企業年金、企業型確定拠出年金
職場環境
リモートワーク制度
職場環境補足
リ・ジョイン制度 ノー残業デー(毎週水曜)

休日・休暇

土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇
育児・介護
育児休暇、介護休暇、介護のための時短勤務、パートナー出産休暇
育児・介護補足
・復職支援金(保育料補助) ・マタニティ休暇 ・両立支援休暇 ・育児費用補助 ・職場復帰セミナー ・保活支援 ・リモートワーク(介護) ・両立支援休暇 ・介護セミナー

諸手当

残業手当、通勤手当、役職手当、リモートワーク手当、慶弔見舞金制度
諸手当補足
・学び手当 ・常駐手当

その他

資格取得支援
その他補足
・ボランティア休業 ・通年カジュアルスタイル ・メニュー型福利厚生制度 ・同好会活動など

選考情報

選考内容

選考情報
・適性検査あり ・面接 2回
選考情報補足
STEP01 書類選考 ご登録いただいた応募情報をもとに書類選考をします。 STEP02 一次面接 ご希望の求人を担当する部署の部課長、人事担当者が面接します(本人の適性及び他部門の採用ニーズを勘案し、複数部門の部課長が面接することもあり)。希望職務、志望動機、適性等の確認と業務内容の説明及び質疑応答を行います。 STEP03 最終面接+適性検査 ご希望部署の役員、人事部長が最終意思確認を含め面接します。 一次面接合格後、最終面接前までに適性検査を受験いただきます。(検査方法等は別途ご案内)

SCSK株式会社の企業情報

企業について

BPO (Business Process Outsourcing) お客様の業務の一部を一括して委託いただき、長年培ったノウハウを活かし専門のスタッフがサポート。コンタクトセンターやECフルフィルメントサービスなどを提供します。 ITハード・ソフト販売 セキュリティ、ネットワーク、サーバー・ストレージ、ミドルウェア、CAD、解析・CAEなどプロダクトの販売、構築、サポートを提供します。 ITマネジメント ITの安定稼働と継続性の実現に向け、オンプレミスからクラウドまで、さまざまなITシステムの保守運用と継続的改善を行うITサービスマネジメントを提供します。 ITインフラ構築 ITインフラ最適化に向けたアセスメントからITインフラの設計・構築および安定利用に向けた運用設計などを提供します。 コンサルティング お客様の経営戦略に基づくIT戦略策定、業務領域ごとのIT企画の立案、IT戦略の実現までサポートします。 システム開発 高品質が求められる SoR(System of Record)から迅速性が求められる SoE (System of Engagement)まで、幅広い開発ニーズに対応します。 検証サービス 長年培った経験、独自の検証理論、最新の技術を駆使し、客観的なテストケースに基づいたソフトウェアの評価・検証を行います。

会社情報

企業名
SCSK株式会社
設立年月日
1969年10月
本社所在地
〒135-0061 東京都江東区豊洲3-2-20豊洲フロント
資本金
21億4748万3647円
上場
プライム
上場企業
資格取得支援制度
従業員100名以上
従業員1000名以上
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●EC基幹システムのITプリセールスまたはソリューションアーキテクト経験(3年以上): 大手SIer、外資系SaaS、または大規模ERP/CRM等のパッケージベンダーにおいて、大企業向けの提案・プリセールス経験 ●Fit&Gap分析・業務設計スキル: パッケージ製品(ERP/CRM/EC等)やSaaS導入において、標準機能と顧客要件を対照し、業務フローの再設計(BPR)や代替案の提示を行った経験 ●システム設計の知識: API、データベース、セキュリティ、クラウドインフラ(AWS等)に関する基礎知識を持ち、システム構成図の作成や非機能要件の議論ができること

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798万円〜2,400万円

プリセールス・セールスエンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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