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】
学歴不問・服装自由・即日スタート・経験者優遇・在宅勤務・駅から徒歩5分以内・週休2日制・土日祝日休み・交通費支給・社会保険完備・家族手当・育児支援制度・退職金制度・研修あり・その他特別制度あり
募集要項
| 職種 | データを元にビジネス課題解決の枠組みを作り実行したい方 |
|---|---|
| 仕事内容 | 【雇入れ直後】 【募集背景】 データ駆動型経営の重要性が高まる中、クライアント企業からのデータ分析・活用に関する需要が急増しています。当社では、より多くのクライアントのデータ活用を支援するため、データサイエンスチームの拡充を図っています。 【仕事内容】 ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。 【業務概要】 データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。 【業務詳細】 ・ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計 ・大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング ・統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発 ・データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化 ・A／Bテストの設計と効果検証分析 ・リコメンデーションエンジンの開発と最適化 ・異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発 ・自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析 ・ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング ・データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証 【開発環境／使用ツール】 クラウド： AWS、GCP、Azure BI・分析ツール： Tableau、PowerBI、 データベース： Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks プログラミング言語・ツール： SQL、Python、R など 【案件例】 ・小売業：顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案（チーム：5名、期間：8ヶ月） ・金融業：リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化（チーム：4名、期間：10ヶ月） ・製造業：生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発（チーム：6名、期間：1年） ・医療分野：患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築（チーム：7名、期間：1年3ヶ月） ・物流業：配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装（チーム：3名、期間：6ヶ月） 【本ポジションの魅力】 1．多様なデータへのアクセス 様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットを扱う機会があります。これにより、多様なデータ分析手法を実践的に学べます。 2．ビジネスインパクトの実感 分析結果が直接クライアントの意思決定や戦略立案に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。 3．最新の分析技術の適用 常に最新のデータサイエンス手法や機械学習アルゴリズムを学び、実際のプロジェクトに適用する機会があります。理論と実践の両面でスキルアップが可能です。 4．エンドツーエンドのプロジェクト経験 データの収集・前処理から、モデル開発、結果の可視化、そしてビジネス提案までの一連のプロセスを経験できます。これにより、データサイエンスプロジェクトの全体像を把握できます。 5．クロスファンクショナルな協業 ビジネスコンサルタント、エンジニア、UXデザイナーなど、多様な専門家と協力してプロジェクトを進めます。これにより、データサイエンスの知識を他分野と融合させ、より革新的なソリューションを生み出せます。 6．継続的な学習環境 社内外の勉強会、カンファレンス参加、オンライントレーニングなど、常にスキルアップできる環境が整っています。最新のデータサイエンス動向をキャッチアップし続けることができます。 7．社会課題解決への貢献 データ分析を通じて、環境問題、医療、教育など、社会的課題の解決に貢献するプロジェクトに携わる機会があります。技術力を社会貢献に直結させることができます。 8．キャリアパスの多様性 プロジェクト経験を積むことで、専門データサイエンティストとしてのキャリアを深めるだけでなく、データストラテジストやプロジェクトマネージャーなど、様々なキャリアパスを選択できます。 9．最新のデータ分析環境 高性能な計算リソース、最新のデータ分析ツールなど、データサイエンティストが存分に力を発揮できる環境が整っています。 【想定されるキャリアパス】 当社では、個々人の適性や志向性に応じて、主に以下のキャリアパスを用意しています。 1．スペシャリスト キャリアパス ・ジュニアデータサイエンティスト ↓ ・データサイエンティスト（本ポジション） ↓ ・シニアデータサイエンティスト ↓ ・プリンシパルデータサイエンティスト 高度な分析技術を磨き、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。 2．マネジメント キャリアパス ・ジュニアデータサイエンティスト ↓ ・データサイエンティスト（本ポジション） ↓ ・データサイエンスチームリーダー ↓ ・データアナリティクス部門マネージャー チームや部門のマネジメントを担当し、組織全体のデータ活用戦略を推進します。 これらのキャリアパスは固定的なものではなく、経験や志向性に応じて柔軟に変更可能です。定期的なキャリア面談や研修プログラムを通じて、個々人のキャリア開発を積極的にサポートしています。 【メッセージ】 私たちのチームは、多様なバックグラウンドを持つ中途入社メンバーが中心です。新しく加わる方も安心して馴染める環境ですよ。データの力でビジネスに革新をもたらしたい、社会に新しい価値を創造したい方、ぜひお力を貸していただけませんか。 ▼分析志向の方へ 当社では、最先端のデータサイエンス技術を実際のビジネス課題に適用する機会が豊富です。統計解析、機械学習、深層学習など、幅広いデータサイエンス技術を駆使して、複雑な問題に取り組めます。 大規模なデータセットを扱い、高度な分析手法を適用する機会が多くあります。また、分析結果の解釈や、ビジネスインサイトの抽出など、データサイエンティストとしての腕を存分に振るえる環境が整っています。 社内の技術共有や最新の研究論文の輪読会を通じて、常に最先端のデータサイエンス技術にキャッチアップできる環境も整っています。分析力を磨きながら、ビジネスや社会へのインパクトを実感できる。そんな環境で、あなたのデータサイエンススキルを存分に発揮してみませんか？ ▼ビジネス志向の方へ 当社では、データ戦略の立案から分析の実施、そして施策の実行とその効果測定まで、一貫してサポートしています。クライアントのビジネス課題を深く理解し、データドリブンなソリューションを提案・実装する機会が豊富にあります。 分析結果をビジネスの文脈で解釈し、具体的な施策に落とし込む経験を積むことができます。これは、より実践的で影響力のあるデータサイエンティストとしてのスキルを磨く絶好の機会です。 また、クライアントへのデータ分析結果のプレゼンテーションや、経営層へのデータ戦略の提案など、ビジネスとデータサイエンスをつなぐ経験も積めます。将来、チーフデータサイエンティストやデータストラテジストを目指す方にとって、非常に価値のある経験となるでしょう。 ▼研究志向の方へ 当社では、実務プロジェクトだけでなく、最新のデータサイエンス手法の研究開発にも力を入れています。学術的な深さと実務的な応用の両立を目指す方にとって、理想的な環境といえるでしょう。 最新の論文や手法を研究し、それを実際のプロジェクトに適用する機会があります。また、自身の研究成果を学会で発表したり、技術ブログで公開したりすることも奨励しています。 産学連携プロジェクトへの参加や、社内の研究開発チームでの活動など、研究者としてのキャリアを続けながら、実務的なインパクトも出せる環境が整っています。アカデミアと実務の架け橋となるデータサイエンティストを目指す方、ぜひ私たちのチームで力を発揮してください。 データの力で企業のビジネスや社会に変革をもたらす。その挑戦に、あなたの分析力と創造性を貸してください。共に、データドリブンな未来を創造しましょう。 【中途入社者の前職・入社後のキャリアの例】 ▼2019年入社Tさん ・前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE - 集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出／集計加工 - ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化／可視化、報告書作成サポート ・現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア - SQL（BigQuery）からデータの抽出／集計加工 - KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 - 抽出したデータから多変量解析（決定木／クラスタリング／SHAP） - 分析設計 - 報告書作成 ▼2019年入社Aさん ・前職／医療関係にて医療技師 - 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 ・現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア） - データ集計／分析、BIツールを用いたダッシュボード作成 ▼2019年入社Iさん ・前職／自動車業界にて開発職 - 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 ・現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア - 毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 - レポート作成サポート - 使用する分析ツールの作成及び改修 【配属組織】 ▼部門について 当部門は、高度なデータ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題解決と新たな価値創造を支援しています。データサイエンティスト、ビジネスコンサルタント、エンジニアが協働し、データ戦略の立案から実装、効果検証までを一貫してサポートしています。 ▼特徴 「データサイエンス」「ビジネスコンサルティング」「テクノロジー」を軸に、科学的アプローチと創造的思考を融合させたソリューションを提供しています。最新の分析手法と豊富な業界知見を組み合わせ、クライアントのデータ活用を加速させています。 ▼組織・風土 ・個々人の専門性と興味を尊重し、チャレンジングなプロジェクトへの参画を推奨 ・多様なバックグラウンド（統計学、コンピュータサイエンス、各種ドメイン専門家など）を持つメンバーが切磋琢磨 ・データサイエンスの最新動向に関する社内勉強会や技術共有が活発 ・メンターシッププログラムによる若手データサイエンティストの育成に注力 ・データ分析コンペティションへの参加や学会発表を奨励・支援 【変更の範囲】 会社の定める業務 |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 | 年収 4,500,000円 〜 7,000,000円 |
| 給与詳細（年収例）・手当 | 【年収】4,500,000円~7,000,000円 ※. 賞与あり 業績賞与により入社2年目以降、年1回支給されることがある 【給与】 年収：4,500,000 円~7,000,000円 ▼内訳 （1）基本給＋（2）稼働手当＋（3）残業代 （1）19万円~ 役職に応じて支給 （2）約7万~20万円程度：スキルに応じた参画プロジェクトにより支給 （3）実働分支給 平均15時間！ ※スキルに応じて異なります ※スキルにより記載の年収より下回る／上回る可能性もあります ▼年収例 （1）SQLでのデータ抽出実務経験2年 月給［（1）19万円＋（2）7万4千円＋（3）4万円］×12か月＝364万円 （2）SQLでのデータ抽出経験1年、かつプログラミング言語を使用した開発経験3年と3名のチームリーダー経験 月給［（1）19万円＋（2）20万円＋（3）6万円］×12か月＝540万円 |
| 研修・試用期間 | 入社後6ヶ月間 期間中条件の変動なし |
| 待遇・福利厚生 | 【待遇・福利厚生】 ・退職金制度（確定拠出年金） ・社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担 ・資格取得支援制度 ・健康保険組合「TJK」の各種サービス（各種チケット割引など） ・湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス ▼その他 労働環境 ・経産省健康優良法人2021~2024（中小規模法人部門）に認定 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・2か月に1度の社内懇親会を活用した社員同士の交流あり ・私服勤務OK ※プロジェクトによる ・他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催 【スキルアップへのサポートも充実】 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。 【個人の働き方に合わせたキャリアパス】 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント／技術／ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース（総合職） 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース（技術職） 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 【受動喫煙対策】 本社：屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り 【交通費など】 通勤費支給 【諸手当】 ・通勤手当（実費）※月上限3万円 ・時間外勤務手当 ※固定残業なし、 平均14時間！ ・休日勤務手当 ・深夜勤務手当 ・組織貢献手当※2年目以降 ・子ども手当 |
| 勤務地 | 神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4階 |
| 通勤アクセス | 各線 藤沢駅から徒歩2分 |
| 勤務時間 | 9:00~18:00（残業：平均15時間） 【休憩時間】1時間 ※※案件内容次第で変更されます。自社サービス担当者については、11：00~16：00がコアタイム担当者 |
| 休日・休暇 | ・完全週休2日制（土日） ・祝日 ・創立記念日（8月15日） ・年末年始休暇 ・年次有給休暇 ・慶弔休暇 ・産前・産後休暇 ・育児休暇 ・サポート休暇（有給取得前3日間付与） |
| 応募条件 | 【必要要件】 ※1年以上の関連経験目安 1．データ分析と機械学習に関する専門知識と実務経験 統計解析、機械学習アルゴリズムの理解と実装経験 ・Python、R等のデータ分析言語の実務での使用経験 ・SQL等を用いたデータベースからのデータ抽出・操作経験 2．データ可視化とコミュニケーションスキル ・データビジュアライゼーションツール（Tableau、Power BIなど）の使用経験 ・非技術者にもわかりやすく分析結果を説明できるコミュニケーション能力 3．ビジネス課題解決経験 ・データ分析を通じてビジネス課題を解決した実績 ・クライアントや事業部門との要件定義・提案の経験 【歓迎要件】 ・大規模データ処理技術（Hadoop、Spark等）の使用経験 ・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）でのデータ分析経験 ・深層学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorch等）の使用経験 ・自然言語処理や画像認識プロジェクトの経験 ・データサイエンスコンペティション（Kaggle等）での上位入賞経験 ・分析手法や結果に関する技術記事の執筆、登壇経験 |
| 受動喫煙対策 | 【屋内の受動喫煙対策】あり 【対策】禁煙 【特記事項】無 |