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リモートOK【データサイエンティスト／目指せる将来いろいろ】このまま同じ日々の繰り返しでいいですか？キャリアを変えるなら今 ※プライム市場上場の株式会社SHIFTグループ
株式会社分析屋
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 〒251-0052 東京都藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4階 基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）を中心としたプロジェクトに配属となります。 ※一部、都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。 変更の範囲：会社が指定した場所
- 試用期間
- あり
- 試用期間の詳細
- 入社後6ヶ月間 期間中条件の変動なし
- 職種
- データサイエンティスト
- 採用企業の業種
- 専門サービス
- 給与
- 年収 3,500,000 円 - 5,000,000円
- 仕事内容
- ■以下お悩みの方いませんか？■ ・SESや人材派遣で案件を会社に決められ、「一生これを繰り返すのか…」と感じている方 ・高稼働に振り回され、成長を感じられない環境に疲れている方 ・レガシーな環境で、上司に意見を聞いてもらえず閉塞感を抱いている方 ・「自分はもっとできるはずなのに…」とくすぶっている方 ・システム開発に従事しているものの顧客の顔や声が届きにくく、何のために自分がこの業務を行っているのか実感できない方 今の環境を抜け出して、本当にやりたいことを見つけながら成長できる場所を探している方にピッタリのポジションです。 ■＜募集背景＞■ 設立から16期目を迎えた同社。データ分析事業を中心に急成長中です。 今期から組織を再編し、データ分析の“入り口”となる「データ利活用部」と、AI・BI・基盤運用・コンサルティングといった技術特化部門を新設。 今回募集するのは「データ利活用部」。 経験が浅い方でも、まずはここで基礎を積み、将来的に専門性を伸ばしていくことができます。 今入社すれば、将来の幹部候補。 成長期の真っ只中だからこそ、自分のキャリアを自分の意思で切り拓けます。 ■部門紹介■ 同社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ＜仕事内容＞ ・クライアントの課題ヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 変更の範囲：会社が指定した業務 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ◆◆◆仕事の魅力◆◆◆ ・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる ・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な 業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能・やりたいことがまだ明確に定まっていない方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる ■入社者の声■ ・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE） ・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職） ・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE） ・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE） 「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画） ~~~案件事例~~~ (1)ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール：SQL, Google BigQueryなど (2)機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール：Python (3)ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ≪ スキルアップの流れ ≫ Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word ＜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。 ＜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