総務・経理

株式会社ファンリピート

リモート可 正社員

勤務地

東京都 千代田区

雇用形態

正社員

給与

月給33万円〜50万円

掲載日

1日前

特徴・待遇

運転 社会保険完備 有給休暇あり 賞与あり 喫煙所あり 休憩60分 リモート勤務可 完全週休二日制 残業手当あり 雇用保険 労災保険 健康保険 厚生年金 固定時間制 正社員

基本情報

職種

総務

仕事内容

業務内容

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総務・バックオフィスとして、
社内プロセス改善や制度設計に裁量大きく関われるポジション!
効率化と組織力向上を同時に推進できます♪
組織運営に幅広く関わり、
社員の働きやすさを最大化できます^^

ー*-*-*-*-*-*-*-*-*-*ー

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⭐️こんなことをお任せします!

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《採用 / 人事労務関連》
◉採用計画の企画立案~実行
◉評価制度、研修プログラムの運用~改善
◉労務管理、働き方改革関連施策の推進

《経理業務(システム活用による効率化)》
◉月次、年次決算サポートや支払~請求管理
◉会計SaaSなどITツールの活用による工数削減と透明性向上
◉経営指標の可視化を通じた戦略的な財務基盤整備
※労務や専門的な経理実務などは社労士や税理士に依頼しています!

《その他》
◉契約書、規程類の管理、コンプライアンス対応
◉オフィス運営、備品管理など組織基盤の強化
◉新しい業務改善アイデアの提案~実行(RPA、AIツールなど)

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⭐会社について

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★議論は前向き/建設的
 ・意見交換が活発で、議論は前向き/建設的
 ・物腰が柔らかく、相手を否定する空気は一切なし
 ・一方で「自分の考えをしっかり持ち、伝えられる」人が多い
 ・議論は熱量があるけど、人当たりは穏やか

★自己研鑽志向
 ・新しい技術やサービスに敏感で、自主的にキャッチアップ
 ・SlackやMTGでナレッジ共有が活発

★スピードを大切にする文化
 ・「完璧にしてから出す」より「まず形にして改善」
 ・小さく早く動き、学びを次に活かすことを全員が実践

応募資格

応募資格詳細

【必須要件】
◉人事・経理・総務・事務などのバックオフィス経験5年以上
◉チームリーダーやチームマネジメント経験

【歓迎要件】
◎労務関連の知識・経験
◎オフィス管理業務の経験(環境整備、ファシリティマネジメント)
◎データドリブンな意思決定やKPI管理の経験

【求める人物像】
★ サポート役として組織に貢献することにやりがいを感じられる方
★長期的な目線で組織と自身の成長を描ける方

給与

給与形態

月給

給与額

33万3,000円 ~ 50万円

給与備考

▍給与内訳
・月給:33.3万円~50万円(固定残業代を含む)
・基本給:288,000円~432,400円
・定額残業等手当:時間外手当20時間分、45,000円~67,600円(超過分は別途支給)

※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定。
※定額残業等手当は、残業(法定時間内・法定時間外)手当、休日労働手当、深夜労働手当のいずれにも充当できるものとする。すべて法定時間外労働(25%割り増しの残業)に充当した場合は、20時間分に相当。
※試用期間3ヶ月あり。期間中の給与・待遇・雇用形態の差異なし。

想定年収

<想定年収> 400万円 ~ 600万円

勤務地

最寄り駅

小川町駅

アクセス

・都営新宿線「小川町」より徒歩2分
・東京メトロ丸ノ内線「淡路町」より徒歩3分
・JR山手線「秋葉原」より徒歩5分
・JR中央線「御茶ノ水」徒歩5分

勤務時間

就業時間形態

固定時間制

オフィスアワー

実働8時間 / 休憩1時間

待遇・福利厚生

待遇

・給与改定年2回
・賞与年2回(業績連動)
・通勤手当(上限3万円)
・社会保険完備
・在宅勤務制度(条件有)
・書籍購入補助(月3,000円まで)
・スキルアップ支援制度
・健康診断費用負担

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⭐その他

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◉残業時間
残業平均20時間/月以内で、プライベート学習時間も確保可能

◉受動喫煙の対策
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)

※感染症対策として以下の取り組みを行っています
◇ オフィスでの座席間隔確保
◇ オンライン商談の推奨
◇ オンライン選考OK

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⭐選考フロー

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書類選考

一次面接(オンライン)

課題選考

最終面接(対面)

内定

※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります

雇用形態

雇用状態

正社員

企業情報

企業名

株式会社ファンリピート

ホームページURL

情報ソース: エンゲージ

企業情報

株式会社ファンリピート

▍ファンリピートについて 生成AI・LLM技術を活用し、ローコストかつ高速なAI駆動開発で顧客の企業価値を最大化する開発支援を行なっています。 多くの企業が、従来のシステム開発の限界を感じており、開発スピードの遅延や技術的負債の増大、AI技術導入の壁など、課題は山積みです。私たちは、AI駆…