経験者募集！在宅勤務OK の求人です！
アピールポイント！
【求人の特徴】
女性が活躍・学歴不問・即日スタート・経験者優遇・在宅勤務・駅から徒歩5分以内・10時以降出社OK・フレックスタイム制・週休2日制・土日祝日休み・交通費支給・社会保険完備・育児支援制度・その他特別制度あり
募集要項
| 職種 | データコンサルタント |
|---|---|
| 仕事内容 | 【雇入れ直後】 【職種定義】 クライアント課題の構造化から、データ利活用に基づく提案・ソリューション策定およびエグゼキューションまで、データマーケティング領域全体のコンサルティング業務を行います。 【業務内容】 ・顧客課題に対するデータサイエンス基点でのコンサルティング業務 ・データ分析による市場構造・顧客インサイトの提供 ・事業・戦略・施策レベルでのデータに基づくKPI設定 ・統計解析や機械学習を用いたターゲティング ・時系列データを用いたメディア投下・施策展開の効果検証 ・その他、要件に応じて機械学習モデルの構築 （需要予測等）など 【業務から得られる魅力】 ・電通・ブレインパッドの扱う幅広いクライアント（FMCG／自動車／金融／サービス／メディア／流通・小売など）のデータマーケティング業務に貢献するデータ分析のノウハウ獲得 ・データ活用についてのコンサルティング能力・課題解決ノウハウの獲得 【組織について】 ▼データソリューション・プランニング部（DSP部）：部員4名 ショット案件を通したデータ分析・活用の新たな案件の獲得とそのコンサルタントを行う役割。 最先端かつ最適なモジュールを組み合わせて、顧客のマーケティング課題の解決につながる成果をクイックに提供しています。 【勤務地】 ▼電通本社ビル ・ハイブリッド型の勤務を推奨しております。 ・会社で定める出社日数や出社曜日等のルールはございません。 【変更の範囲】 なし |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 | 年収 6,000,000円 〜 15,000,000円 |
| 給与詳細（年収例）・手当 | 【年収】6,000,000円~15,000,000円 ※. ・割増見合手当（時間外労働の有無に関わらず30時間分の時間外手当を支給） ・30時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給 |
| 研修・試用期間 | 6ヵ月 ※試用期間中の雇用形態：正社員 入社後6か月間は試用期間となり、原則的には9：30~17：30（休憩60分）、1日の所定労働時間7時間にてご勤務いただきます。 |
| 待遇・福利厚生 | 【福利厚生】 ・定期健康診断 ・スキルアップAID ※自己研鑽に関わる費用を12万円／年 まで補助 ・Wantedly 福利厚生サービス『Perk』 ・ランチミーティング制度 ・Ameba Activity Working制度 ※外部のコアワーキングスペースの利用 ・交際費 ・社内サークル ・システムインフラ支援（ノートPC・スマートフォンの支給、ネットワークなど） 【受動喫煙対策】 オフィス完全分煙 ※執務室外に喫煙室があります 【交通費など】 通勤費支給 【諸手当】 ・リモート手当1万円／月 ・地域手当3万円／月 ※ルールあり ・割増見合手当（時間外労働の有無に関わらず30時間分の時間外手当を支給） ・通勤手当 会社規定に基づき往復運賃の実費を支給（1日上限3,000円） |
| 勤務地 | 東京都港区東新橋1-8-1 電通本社ビル |
| 通勤アクセス | 各線 汐留駅から徒歩1分 各線 新橋駅から徒歩3分 |
| 勤務時間 | フレックスタイム制 【休憩時間】60分 ※入社後6か月間は試用期間となり、原則的には9:30~17:30（休憩60分）、1日の所定労働時間7時間にてご勤務いただきます。 7か月目以降はコアタイムなし・完全フルフレックス勤務となります。 ※所定労働時間7時間 労働基準法で定められる深夜勤務時間帯（22時~翌5時）を除いた時間の中で、ご勤務いただきます。 |
| 休日・休暇 | ・土日祝日休暇 ・年末年始休暇（12月29日 1月3日） ※2024年度年間休日：126日 ・年次有給休暇 入社初日から最大で10日付与 ※入社月により、付与日数に変動あり ・リフレッシュ休暇 2日／年 ・DXB特別休暇（会社公休日）4日／年 ・結婚休暇 ・服喪休暇 ・介護休暇 ・業務傷病休暇 ・生理休暇 ・介護休暇 ・産前産後休暇、配偶者の出産休暇、母体保護休暇 ・未就学児看護休暇 など |
| 応募条件 | 【必須】 ・クライアント課題を整理しプロジェクト要件／データ分析要件を定義するスキル ・データ分析／機械学習等プロジェクトでの実務経験 ※3年程度 ・ビジネスドキュメンテーション作成能力 ・社内外のステークホルダーとの円滑なコミュニケーション及びディレクションのスキル 【推奨】 ・仮説構築／仮説検証 ・マーケティングテクノロジーに関する知見 ・データ分析／統計／数学に関する知識 ・R／Python／SQLを使ったデータ抽出・加工の実務経験 ・Kaggle Master |
| 受動喫煙対策 | 【屋内の受動喫煙対策】あり 【対策】喫煙室あり 【特記事項】喫煙専用ルーム |