観光協会 - 東京都 の求人・転職・中途採用

仕事内容【応募資格】 [必須] ・下記何れかのご経験をお持ちの方 - エリアマーケティング（BtoC集客）の経験 - BtoBもしくはBtoCにおける営業経験 - 営業もしくはマーケティング領域におけるコンサルティング経験 ・論理的思考能力があり、現状に対し、課題・対策の仮説をたて、実行に移せる方 ・基本的なPCスキル（Word, Excel, PowerPoint） ・コミュニケーション能力が高く、お客様との信頼関係を構築できる方 ・目標達成意欲が高く、自ら考え行動できる方 [歓迎] 普通自動車運転免許 【募集年齢（年齢制限理由）】 43歳くらいまで （ 長期勤続によりキャリア形成を図るため ）

仕事内容【応募資格】 [必須] ・基本的なPCスキル（Word、Excel、PowerPoint） ・論理的思考能力があり、現状に対して、課題・対策の見通しを立てて、 実行に移せる方 ・コミュニケーション能力が高くお客様と関係を構築できる方 ・目標達成が高く、自主的に考えて行動できる方 [歓迎] ・BtoB、BtoCでの営業、コンサル経験のある方 ・普通自動車運転免許証（必須ではありません） 【職種名】 楽天モバイルのエリアセールスマーケティング戦略担当 【仕事内容】 楽天グループ株式会社へ入社し楽天モバイル事業を担当いただきます。 各エリアの状況（人口動態、店舗位置、ユーザー特性、NW品質、等）

仕事内容【職種】営業＞法人営業 【業種】IT・インターネット＞インターネットサービス ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります 【具体的な業務内容】 ■アライアンス推進部のMission アライアンス推進部は2023年に組成し、シェアフルの事業拡販に向けて、チーム拡大を行っています。 今回のポジションでは、将来のリーダーやマネジャー候補、営業エキスパート候補として、法人営業だけでなく営業戦略設計、アライアンス設計、プロダクトの改善や創出、組織成長に関わる取り組みなど、グロースフェーズならではの幅広い業務を担っていただける、強い成長志向をお持ちの方

仕事内容【応募資格】 [必須] ・BtoB SaaSサービスの営業経験、またはWeb マーケティング、サービスの営業経験または総合/ITなどのコンサルティング経験、及び顧客の課題解決をリードした経験3年以上 ・課題発見、施策立案、推進に関する具体的な経験 [歓迎] ・システムを用いたコンサルティング経験 ・プロジェクトの管理やディレクションの経験 ・営業戦略の企画経験 ・カスタマーサクセス業務経験 【職種名】 【フルフレックス・リモート】カスタマーサクセス【AI×動画】がキーワードのテクノロジーカンパニー 【仕事内容】 成長が著しいSaaS事業にて、クライアントへのプロダクト価値創出を実現するカスタマ

仕事内容【応募資格】 [必須] ＼以下のような経験をお持ちの方は積極的にご応募ください／ ・情報システム部門で手を動かしたご経験をお持ちの方 ・各部署と連携を取りながらシステム構築をしたご経験をお持ちの方 ・ベンダーコントロール経験をお持ちの方 【職種名】 社内SE（内製化推進）【小田急グループ／リモートワーク可／地方やリゾート地の創生】 【仕事内容】 社内SEとして、システム、インフラの企画・設計・導入・運用保守、プロジェクト管理、ヘルプデスクなど幅広い業務を担当いただきます。 ご経験によっては社内DX推進の内製化をお任せしたく、入社後の業務に限定せずに活躍幅を広げていただけます。 ■仕事内容 ・

仕事内容具体的な業務内容 ■パートナーセールスチームMission パートナーセールスチームは2023年に組成し、シェアフルの事業拡販に向けて、チーム拡大を行っています。 今回のポジションでは、将来のリーダーやマネジャー候補、営業エキスパート候補として、法人営業だけでなく営業戦略設計、アライアンス設計、プロダクトの改善や創出、組織成長に関わる取り組みなど、グロースフェーズならではの幅広い業務を担っていただける、強い成長志向をお持ちの方にお会いしたいと考えています。まだまだ立ち上げなければならないことが多くあり、日々挑戦と失敗を繰り返しながら、猛スピードで変化し続けていく、そんなとても面白いフェーズです

仕事内容【職種】IT技術職＞データサイエンティスト 【業種】IT・インターネット＞その他 ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります 「データサイエンティスト」と一言でいっても、日本では2つの意味で使われています。 ❶最新のアルゴリズムを作る「研究者型」 ❷課題整理からビジネス活用までをになう「実務家型」 海外は❷です。しかし、日本では❶が主流。 (海外で❶は「ML Engineer」と呼ばれています) 日本は❷が少なく、結果、日本のデータ活用は進まず「データ活用で十分な成果を上げた」と答える企業はわずか8％です。(ガートナージャパン 2