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FastLabel/採用資料/We are Hiring!

FastLabel/採用資料/We are Hiring!

FastLabel株式会社の採用ピッチ資料です。
全力で採用しているので、カジュアル面談からでもぜひご応募ください!
https://fastlabel.ai/recruit

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eisuke-ueta

June 15, 2022
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  1. 会社紹介資料 2022.05.09 1

  2. Agenda 目次 01. 会社概要 02. 市場 03. 事業内容 04. 組織

    05. 働く環境 06. 社風・文化 2 07. 採用情報
  3. 会社概要 About Us 3

  4. AI が世界を変えると言われてから 10 年経過しました。 この 10 年で本当に世界が変わったでしょうか? 現在 AI は、その本来の強力な力が発揮出来ていません。

    それは、AI の基礎となるデータの質が低かったり、不足したりしているからです。 最先端のシステムを導入したものの結局手作業で処理をしている、そのアウトプットの精度が低い等々。 現実世界と AI の間で様々な問題が起きています。 FastLabel は、AI の基礎となるデータの作成を容易にし、 現実世界と AI の間を埋めるプラットフォームを提供することにより、AI の社会実装を促進します。 AI が全ての人の生活を豊かにする社会。その社会のインフラとなる。 それが FastLabel が目指す世界です。 AI革命のインフラになる - Infrastructure for AI Innovations - Our Mission 4
  5. About Us 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 /

    働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 ファストラベルは、エンジニアである創業メン バーの原体験に基づいて設立されたスタートアッ プです。ミドルエイジのメンバーで構成された、 活気と専門性を併せ持ったチームです。 会社概要 社 名  FastLabel株式会社 代表者  上田英介 設立日  2020年1月23日 従業員  20名(うち役員、正社員12名) 株 主  株式会社ジェネシアベンチャーズなど 資本金  6,700万円 5
  6. History 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境

    / 社風・文化 / 採用情報 2020年1月創業以降、各種アクセラレータプログラムに参加しながらプロダクトを開発。 AI × SaaS スタートアップとして高い評価を頂戴しています。 会社沿革 https://jp.techcrunch.com/2021/12/03/startupbattle-2021-winner/ TechCrunch Tokyo 2021 スタートアップバトル 6 2020/01 FastLabel株式会社 創業 2020/03 アプリコット・ベンチャーズ「FLAP」採択 2020/09 AI.Accelerator 14 期 採択 2020/10 Incubate Camp 13th 決勝ラウンド進出 2021/02 シードラウンド 6500 万円の資金調達完了 2021/07 NTTドコモ・ベンチャーズインキュベーションプログラム採択 2021/09 ICCサミット KYOTO 2021スタートアップ・カタパルト 入賞 2021/10 SSAP Startup Switch 2021 ソニー賞 準グランプリ 2021/12 TechCrunch Tokyo 2021 スタートアップバトル BMW賞 2022/06 NVIDIA DX アクセラレーションプログラム採択
  7. 2020/2Q 2020/3Q 2020/4Q 2021/1Q 2021/2Q 2021/3Q 2021/4Q 2022/1Q 2020/1Q 2022/2Q

    Sales 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 創業以来右肩上がりで事業成長しており、 2022年1Qは前年度比で約 7 倍の売上高を達成しました。 売上推移 7 前年度比 7倍の売上高
  8. 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境 /

    社風・文化 / 採用情報 多様な業種、業界のリーディングカンパニーの AI開発を改善し続けてきた実績とノウハウがあります。 取引実績 8 Customers 情報・ITサービス 製造業 農業・水産 建設・不動産 医療・福祉 SIer 学術機関
  9. Award History 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 /

    働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 ソニー様主催の「SSAP Startup Switch 2021」では準グランプリを受賞。 また「TechCrunch Tokyo 2021 スタートアップバトル」では BMW 賞を受賞し、 BMW社と自動運転 AI の PoC を実施予定。 受賞歴 9 SSAP Startup Switch 2021 ソニー賞 準グランプリ TechCrunch Tokyo 2021 スタートアップバトル BMW賞 https://jp.techcrunch.com/2021/12/03/startupbattle-2021-winner/ https://sony-startup-acceleration-program.com/article640.html
  10. 市場 Market 10

  11. Paradigm Shift 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 /

    働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 近年にアルゴリズムのコモディティ化が進んでおり、従来のモデル中心としたAI開発から、 データセントリックな AI 開発にシフトしつつあります。 AI市場の遷移(パラダイムシフト) 11 従来の AI 開発 これからの AI 開発 ゼロからアルゴリズムを開発 コーディングが中心 最適なアルゴリズムを選択 教師データ作成が中心 高価なアルゴリズムエンジニアが必須 非エンジニアが AI 開発の主役に
  12. Issues 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境

    / 社風・文化 / 採用情報 アルゴリズムのコモディティ化が進む反面、 教師データ作成プロセス(=アノテーション)にはイノベーションが発生しておりません。 AI開発が直面している課題 12 推論 最新アルゴリズムが OSSで公開 AWS や GCP などクラウドサービスの機能が 急激に拡充 イノベーションの不在 AI 開発全体の 80% の時間が費やされているにもかかわらずイノベーションがない… https://forbesjapan.com/articles/detail/42149 学習・評価 アルゴリズム 開発 教師データ作成 (アノテーション) AI開発プロセス
  13. AIが学習するために必要な「データの品質が低い」+「不十分」 Issues 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 /

    働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 教師データ作成プロセスにおけるイノベーション不在は、コストや品質の面でも課題を引き起こ している。 結果として「AI が機能しない」という事例が多々発生しています。 AI開発が直面している課題 13 https://forbesjapan.com/articles/detail/42149 イノベーション不在による課題 • 給与水準が高いエンジニアが アノテーションを実施する。 • 1プロジェクトで数万〜数十 万のデータが必要となる。 • AIが機能するために十分な データを利用していない。 • オペレーションが構造化され ておらず、個人に依存して データを作成する。 • 個人のPCでデータを管理。オ ペレーションが煩雑で共有コ ストも高い。 • 後続の機械学習基盤とのデー タ連携ができない。 高いデータ作成コスト 低いデータ品質 乱雑なデータ管理
  14. Market Size 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 /

    働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 不足するAIデータ作成人材の予算が当社が開拓する市場で、 2022年時点で240億円の市場規模が存在すると考えています。 AIデータ市場規模の現状 14 https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/jinzai_ikusei/pdf/001_03_00.pdf AIデータ人材規模 AIデータ人材18万人 × 500万円/年 AIデータ市場規模 不足AIデータ人材4.8万人 × 500万円 FastLabelの市場シェア 10%のシェア TAM 獲得できる可能性のある市場全体 9000億 SAM 実際にサービスを提供できる市場 2400億 SOM 実際に獲得できる市場 240億
  15. Market Growth 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 /

    働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 アルゴリズムのコモディティ化が進み、アノテーションすれば AI ができる世界に変化。 AI 知識を持たない人も AI 開発に参加でき、AI 革命は今後 10 年間で急激に加速します。 AIデータ市場規模推移予測 15 https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ47728821 2021年 2022年 2023年 2024年 2025年 5,000億 2,500億 0億 CAGR 25.5% 5000億円
  16. 事業紹介 Our Products 16

  17. Products 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境

    / 社風・文化 / 採用情報 教師データ作成を容易にするプラットフォームで、教師データ作成サービスや アノテーションツール、データ管理を包括した機械学習活用の基盤となるサービスです。 事業概要 17
  18. Services 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境

    / 社風・文化 / 採用情報 画像や動画など多様なデータを扱っており、 プロダクト、サービスともに日本語に対応しています。 サービス範囲 18 画像 動画 3D (点群) テキスト 音声
  19. AI開発を10倍速くする - Develop AI 10x Faster - Product Mission 19

  20. Features プラットフォーム上に蓄積したデータによって、教師データ作成や品質チェックの自動化を 実現し、効率的な教師データの蓄積を可能にします。 特徴1:教師データ作成の自動化 20 会社概要 / 市場 / 事業内容

    / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 アノテーション前 アノテーション後 自動で アノテーション
  21. データの信頼度などAIの解析結果をもとにをもとに、教師データ作成を自動と人力に振り分 けることで、効率的かつ精度の高い教師データ作成が可能になります。 特徴2:効率的なデータ改善 21 会社概要 / 市場 / 事業内容 /

    組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 プロダクト 元データ AI AI の信頼度が低い場合 人によって修正 AI の信頼度が高い場合 自動で教師データを付与 高品質な教師データを 効率よく蓄積 人が修正した教師データを AI にフィードバック Features
  22. 非構造なデータを構造化してデータを一元管理できます。 サムネイル表示や柔軟な検索機能によって欲しいデータに瞬時にアクセスできます。 特徴3:データを一元管理 22 会社概要 / 市場 / 事業内容 /

    組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 Features
  23. 高度人材 × アノテーションプラットフォーム(テクノロジー)活用で、 高品質かつ迅速なアノテーションサービスを提供いたします。 特徴4:専門家によるアノテーションサービス 23 会社概要 / 市場 /

    事業内容 / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 ➕ アノテーション自動化 アノテーションビューワー 効率的なデータ抽出 AI 経験豊富な PM 事前テスト 2段階レビュー 研修/教育の充実 テクノロジー 高度人材 データ品質 99.7% コミュニケーション基盤 Features
  24. Value Proposition 下記のメリットを提供することで、エンタープライズのお客様から選ばれております。 提供価値 24 会社概要 / 市場 / 事業内容

    / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 • アノテーションツールだけでな く、教師データ作成サービス MLOps 構築を包括 • 柔軟なカスタマイズで開発者が扱 いやすく、共通ツール利用により 横断的業務 DX の実現が可能 オールインワン提供で 企業のデータ不足課題を解決 • テクノロジーを用いてアノテーショ ンを自動化や効率化を実現 • データとノウハウを蓄積した 100 種 類を超える高精度な自動アノテー ションモデルラインナップ アノテーションコストと リードタイムを 70% 削減 • ウェブ上からワンクリックで AI の構築が可能で、エンジニア以外 でも AI 開発を推進できる • 日本語対応かつ、データ・リソー スロケーションが日本国内で安心 のカスタマーサクセス 非エンジニアでも AI開発が可能に システム・リソース管理不要 コスト・リードタイム削減 使いやすいUI/UX 1 2 3
  25. Benefits 25 FastLabel のソリューションとプロダクトを利用により、アノテーションコストの削減や AI 開発の PDCA サイクルの大幅な短縮だけでなく、AI 精度の向上にも貢献している。 導入効果

    アノテーションコスト PDCAサイクル AI精度 システム 開発費 プラット フォーム 利用料 3ヶ月 1ヶ月 導入後 導入前 導入後 導入前 導入後 導入前 管理費 人件費 データ 改善後 ベース ライン 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 -70% 1/3 30%
  26. Competiter 26 テクノロジーと国内高度人材の活用により、 カントリーリスクが低く、高品質かつ低コストを実現。 競合比較(アノテーションサービス) 企業 品質 コスト デリバリー サポート

    FastLabel ◯ データ品質 99.7% △ データ単位の 従量課金 ◯ リアルタイムで 進捗把握 ◯ 専門チームが オンライン支援 BPO企業 △ レビューあり × 労働集約なため 高単価 △ 事前に合意した 期日で納品 △ 専門知識がない スタッフが支援 クラウド ソーシング企業 × レビューなし ◯ オフショアもあり 低コスト × ワーカーに依存 × サポートなし 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報
  27. 27 Customer 株式会社 GA technologies は、資本金 11億8840万円、従 業員数 約570名。住まいにまつわる、借りる、買う、売 る、貸す、投資するを全てシームレスに提供する不動産

    テック統合サービス RENOSY の運営を主軸に、テクノロ ジーを活用した様々な不動産サービスを提供。 事業概要 設計士がリノベーション前の間取り図面を全てCADなどを 使用して電子情報(ベクターデータ)に書き起こす必要があ る。 設計士が、お客さまが住みやすい間取りを提案するところ に注力してもらうために、図面のCADデータ化などの単純 作業をディープラーニングなどの技術を使ってどんどん自 動化していきたい。 導入背景 想定外のケース(要件)に対する臨機応変な対応が可能だ から。プラットフォーム上での綿密なコミュニケーション が取れるから。 選定理由 高品質アノテーションで 業務時間を 1/4 に 株式会社 GA technologies 様では 弊社プロダクト活用によるアノテーション作業実施により 設計士の業務工数を50%削減へ
  28. Customer 28 株式会社フォトラクションは、資本金 4億8500万円、従業 員数 約50名。建設業向けに建築・土木の生産支援クラウド サービス Photoruction を提供。施工管理者向けにサービ スを展開し、写真や図面などの業務に関連するデータの一

    元管理を可能にすることで、建設業で行われる業務のデジ タル化を支援。 事業概要 社内のアノテーション作業者がマニュアルに従って作業を することで、データ品質を担保することが必須。品質も速 度も同時に実現しようとしたときに、以前のアノテーショ ンツールでは両方を制御できるような機能がなかった。 導入背景 オンボーディング機能(教育)により、アノテーション作 業者の作業品質を担保できるから。 選定理由 教師データ作成に おける付帯業務をゼロに 株式会社フォトラクション様では 弊社プロダクト活用によるアノテーション作業実施により 社内エンジニアの AI 評価検証工数をほぼゼロに
  29. 29 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境

    / 社風・文化 / 採用情報 Collaboration 東京大学の加藤真平准教授らと自動運転 AI の開発に不可欠な教師データ作成のための 3 次元アノテーションツール「Automan」を共同開発しました。 東京大学と自動運転3Dアノテーションツール共同開発
  30. 組織 Our Organization 30

  31. Management 31 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 /

    働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 両経営陣ともに AI 製品の設計/開発の実経験があり、 最新テクノロジー及びお客様視点に基づいた経営活動推進が強み。 経営陣のご紹介 上田英介 株式会社ワークスアプリケーションズに 新卒入社。国内にて2年間会計製品を開発 経験。その後、米ロサンゼルス支社でア メリカ向けの AI-OCRサービスを設計。 代表取締役(CEO) 株式会社ワークスアプリケーションズに 新卒入社。エンタープライズ向けシステ ムの設計・開発を担当。会計SaaS 立ち上 げや複数のAIプロジェクトを経験。 鈴木健史 取締役 アノテーションは次世代のコーディングと呼ばれ、AI開発ではAI技術の専門的な知識を持っていない人でも革新的なプロダクトを作ることが できます。技術者のみならずだれもが利用できる『AI開発のインフラ』を提供することで、よりスピーディーに革新的な製品が生み出され、 AIによる産業革命が加速する。そんな未来を作るためにFastlabelを創業しました。 Fastlabel創業の想い
  32. Members 32 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 /

    働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 各領域で経験を積んだプロフェッショナルが参画。 創業メンバー紹介 藤原 宏貴 CS 早稲田大学商学部を首席で卒業。在学中に プログラミングに興味をもち、株式会社 ワークスアプリケーションズに新卒入社。 HR・SCM新サービスの要件定義からクラウ ドアーキテクチャ設計・開発まで幅広く携 わる。AI R&D部門で自然言語AIアプリ開発 を経験後、FastLabelにTechLeadとして参 画。 中島 尚子 三菱電機株式会社にて3年間、経営企画・ 営業企画業務に従事。その後、日本アイ・ ビー・エム株式会社にて2年間、製造業の お客様を中心に事業戦略策定〜システム導 入まで幅広いプロジェクトに参画、リー ド。2021年5月より FastLabel にジョイ ン。 ワークスアプリケーションズの営業として 入社。EコマースソフトウェアのBtoB営業 として従事し、営業内トップ表彰を獲得す る。入社5年目で結婚を機に、AIで農作業 の自動化を支援するベンチャー企業に転 職。広報周りとインサイドセールス、マー ケティング部門の責任者を2年間担った 後、2021年5月にFastLabelにジョイン。 Sales 恋塚 大 Tech Lead
  33. 仲間とどでかくやる より多くの人を巻き込み、個人では達 成できない大きなことを実現しよう 創業してまだ1年ちょっとの若い会社のため これからカルチャーを皆さんと醸成していきます。 Our Value - FastLabel 社の価値観

    - 変化を楽しむ 挑戦を歓迎し、次々と起こる身の回り の変化を楽しもう 最高を追求する 速度/品質/ホスピタリティ。全てにお いて一切の妥協をせず最高を目指そう 33
  34. Structure 34 2022年4月で10名の組織を2023年06月で35人の組織規模に拡大予定。 将来の組織図イメージ 会社概要 / 市場 / 事業内容 /

    組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 CEO CAIO Sales Dept Product Sales Customer Success Dept PR&Marketing Annotation Sales Annotation Delivery Product Sales&Onboarding Development Dept Annotation Model&Dataset SRE AI Dept AI Corporate Dept HR Finance BizDev Dept Business Development&Alliance
  35. Numbers 35 数字で見るファストラベル(正社員の各種比率) 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織

    / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 職種 平均年齢 未婚 / 既婚 53 % 47 % 31.2 歳 BIZ TECH CORP 13% 40% 13% 20-25 30-35 26-29 36-40 20% 47% 20% 47% 既婚 未婚 2022年4月で10名の組織を2023年06月で35人の組織規模に拡大予定。
  36. 働く環境 Our Work Environment 36

  37. Work Environment 37 FastLabel では社員が働きやすい環境を常に考えております。 働く環境 祝日、年末年始休み 裁量労働制 フルリモート (必要に応じて出社あり)

    完全週休2日制 社会保険&労働保険 完備 リモートワーク手当支給 その他各種手当て 書籍購入制度 人事評価に応じて SO支給 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報
  38. Engineering 38 募集中の職種 - Engineering 会社概要 / 市場 / 事業内容

    / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 CTO候補 開発組織の技術面でのリードや、エンジニア文化のドライブ、将来的な開発/研究の計画等 UI/UXデザイナー ユーザーリサーチやモックアップの作成、プロダクトマネージャー、エンジニアとの意思疎通および意思決定への関与等 プロダクトエンジニア ユーザーの声に基づいたUI/UX設計やフロントエンド開発、ウェブアプリケーション企画開発、SDK・API開発等 インフラエンジニア AWSで構築されたシステムアーキテクチャの再設計やKubernetesで動作するシステム設計・実装等 MLエンジニア OpenCVを使用した画像・動画処理やPythonを使用した機械学習モジュールの開発(主に画像認識、物体検出など)等
  39. Business 39 募集中の職種 - Business 会社概要 / 市場 / 事業内容

    / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 営業責任者 ビジネス組織のリードや、事業/営業戦略の設計、日々の活動のKPI管理、新規顧客開拓、潜在顧客との関係性の構築等 フィールドセールス ターゲット企業に対するアプローチ戦略/企画立案〜実行や新規法人の開拓・提案、問い合わせ対応、リード獲得施策の企画・実施等 インサイドセールス ターゲット企業に対するアプローチ戦略/企画立案〜実行や見込み客へのヒアリング~商談対応、MA・CRMツールの運用/改善等 マーケティング toBマーケティングの全体戦略設計〜実行(受発注の開拓の仕組み構築や複数領域に対する最適なセグメンテーション・ターゲット選定等) カスタマーサクセス アノテーションプロジェクトの管理・遂行やプロダクトの導入支援、既存顧客へのアップセル、クロスセル提案等
  40. Development 40 開発チームでは、その時の技術ニーズやトレンドに応じた技術選定を行っています。 開発環境 会社概要 / 市場 / 事業内容 /

    組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 フロントエンド バックエンド インフラ その他
  41. Architecture 41 スタートアップは何よりスピードが求められますが、セキュリティやモニタリング、可用性を疎かにするこ とはできません。また、大きなインフラコストに耐えられるほど体力もありません。そのため、アプリケー ション要件を満たしつつ、以下を実現するアーキテクチャを実装しています。 開発アーキテクチャ 会社概要 / 市場 /

    事業内容 / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 • シンプルな構成・構築の容易さ • スピーディな開発・適用 • 可用性の担保 • 最低限のモニタリング • 低コスト(リソース・運用) https://zenn.dev/faycute/articles/37a352a63de437
  42. 社風・文化 Our Culture 42

  43. Tech Blog 43 エンジニアのための情報共有コミュニティ Zenn にて 弊社エンジニア恋塚の記事を掲載しています。 弊社エンジニアの記事 会社概要 /

    市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 SaaS スタートアップのリアルなアーキ テクチャ設計の記事で約 200 いいねを 獲得
  44. Events 44 経営陣自ら、モデル中心からデータ中心の開発手法について発表しています。 社外勉強会やイベントにも積極的に参加 会社概要 / 市場 / 事業内容 /

    組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 https://machine-learning15minutes.connpass.com/event/214810/ 「第7回 MLOps 勉強会 Tokyo」で弊社代表の鈴木が 「Data CentricなMLOps概論」を発表 「第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast」で 弊社代表の鈴木が「Data-centricなML開発の概要と FastLabelを利用した実践」を発表 https://mlops.connpass.com/event/209934/
  45. 採用情報 - Recruitment - We are hiring. 45

  46. We are Hiring 46 会社概要 / 市場 / 事業内容 /

    組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 コーポレートサイト https://fastlabel.ai/ Wantedly https://www.wantedly.com/companies/com pany_6011492/projects 採用情報 FastLabel では一緒に働く仲間を募集しています。 会社サイトまたは、Wantedly からお気軽にお問い合わせください。
  47. Recruitment 47 採用プロセス(エンジニア職) 条件や働き方のすり合わせだけでなく、人柄やモチベーション、ビジョン/カルチャーマッチ を確認し、同じ目標に向かって働ける人物かどうか判断します。 課題解決の思考やプロセスなど、コーディングやアーキテクチャ設計など技術的な問題解決 のスキルを確認します。ご本人が持っているキャリアビジョンを FastLabel で実現できるか どうかのすり合わせをし、入社後のミスマッチを防ぎます。

    エンジニア面接 HR 面接 CEO 面接 オファー面談 これまでの面接の結果を受け、CEOが弊社との相性を最終確認します。 ご快諾いただけるよう、条件提示の場として改めて対面で面談を行っています。 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 Step1 Step2 Step3 Step4
  48. Recruitment 48 採用プロセス(ビジネス職) 条件や働き方のすり合わせだけでなく、人柄やモチベーション、ビジョン/カルチャーマッチ を確認し、同じ目標に向かって働ける人物かどうか判断します。 課題解決の思考やプロセスなど、問題解決のスキルを確認します。入社後どうチームに貢献 し即戦力として力を発揮できるかの確認に加え、ご本人が持っているキャリアビジョンを FastLabel で実現できるかどうかのすり合わせをし、入社後のミスマッチを防ぎます。 ビジネス責任者面接

    HR 面接 CEO 面接 オファー面談 これまでの面接の結果を受け、CEOが弊社との相性を最終確認します。 ご快諾いただけるよう、条件提示の場として改めて対面で面談を行っています。 会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 Step1 Step2 Step3 Step4
  49. Interview 49 採用ポジションに興味を持っている候補者の不明点をクリアにするため、 FastLabel では評価対象には含まれないカジュアル面談 を積極的に実施しています。 カジュアル面談 会社概要 / 市場

    / 事業内容 / 組織 / 働く環境 / 社風・文化 / 採用情報 どのようなミッション、ビジョンを持っ ている会社なのか、ポジションの採用背 景、責務内容を理解していただくことを 目的としています。 カジュアル面談とは?