仕事内容
仕事内容
データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。 業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。 エンジニア領域 データを活用した課題解決に携わります。実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。 ●主な業務内容 ・データ分析のためのデータ収集・前処理(データクレンジング、ETL処理など) ・データ基盤構築・管理(データベース設計、データパイプラインの開発など) ・データ分析設計、実行(ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など) ・KPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ・分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。 ●主な業務内容 ・顧客のデータ活用課題の抽出・整理 ・課題解決のための方針策定と提案活動 ・要件定義、KPI設定 ・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案 ・プロジェクトマネジメント(スケジュール管理、進捗管理、品質管理など) ・顧客との契約内容の調整、SLA管理 ・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につけることができます。 ●鉄道会社のインバウンド対策 ・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理 ・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング ●教育業界向け学習アプリの利用者増加施策 ・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定 ・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発支援 ・BIツール(Tableau、Power BI など)を用いた分析環境構築 ・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善 ・ログデータの加工・集計・分析(Python、SQL などを活用) ・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案 ●データマネジメント業務 ・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理 ・データガバナンスの設計・運用支援 このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。 ・データ分析技術 (Python, SQL, BIツール, 統計解析 など) ・ビジネス課題解決力 (データに基づいた施策立案・提案力) ・データ基盤構築・マネジメント (データ設計、品質管理) ＜上記以外の主要取引＞ SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境: AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール: BIツール(Tableau、Power BI等)、SAS、SPSS ・ データベース: Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他: Google Analytics、SQL、Python、R 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す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。※今回求人では対象外となります※
この求人の魅力
当社で働く魅力 ●「データとビジネスの橋渡し」として成果に直結する分析ができる ●エンジニアとビジネスの両視点を持つ人材へと成長できる ●業界横断で多様なデータ分析に携われる ●代表・役員との距離が近く、提案が通りやすいフラットな環境 ●研修・勉強会・ナレッジ共有が活発で、成長を後押し 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いたします。 ＜対象資格＞ 統計検定 /統計調査士 /専門統計調査士 / データサイエンス基礎(DS基礎) / データサイエンス発展(DS発展) / データサイエンスエキスパート(DSエキスパート) /データサイエンティスト検定™リテラシーレベル(DS検定™ ★)など また、入社後1~2か月の間、データ分析基礎スキルの習得を目的とした研修も用意しております。 いずれも、データ分析案件を想定した実践的な研修となっております。 ＜研修内容＞ ・SQL研修 ・Python研修 ・BIツール(Tableau)研修 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す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。※今回求人では対象外となります※
採用条件
必須条件
※以下いずれかのご経験が2年以上ある方 ●データ分析(データ抽出、統計解析、機械学習など)の実務経験 ●SQL/Pythonを用いたデータ処理やシステム開発の経験 + 要件定義や設計などの上流工程業務経験
歓迎要件
●分析基盤構築の経験(ETLパイプラインの開発、データウェアハウス構築など) ●BIツール(Tableau、Looker等)の使用経験
求める人物像
●大手では味わえないスピード感の中で、自分の成果をダイレクトに感じたい方 ●指示通りの分析に「おもしろくない」と感じている方 ●顧客や事業に踏み込んだ提案型の分析に挑戦したい方 ●自身のキャリアの幅の可能性を見出したい方 ●安定した環境で着実にスキルを伸ばしたい方 ●PythonやSQLを駆使し、統計解析・機械学習・データ基盤構築等の実践経験を積みたい方 ●クラウド環境(AWS・GCP・Azure)でのデータ分析やMLOpsに挑戦したい方 ●特定業界に縛られず、幅広い業界のデータ分析を経験したい方 ●経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方 ●ビジネススキル/エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方 上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。
雇用形態
雇用形態
正社員
想定年収
年収下限～上限
500～700万円
給与備考
【内訳】①基本給+②稼働手当+③残業代 ①24万円～ 役職に応じて支給 ②約14万～24万円程度ー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! ※ポジションによりみなし残業あり ※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 賞与:入社2年目以降業績賞与年1回、ポジションにより特別賞与あり
勤務地
勤務地
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。 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
勤務時間
勤務時間
9:00～18:00
備考
※勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります。 実働分支給 平均15時間! ※ポジションによりみなし残業あり 平均残業時間/月 13時間~16時間(年間平均)
休日・福利厚生
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)
福利厚生・諸手当
＜手当・福利厚生＞ 通勤手当(実費)※月上限3万円/時間外勤務手当※固定残業無し/在宅手当/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/各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)/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2020~2025(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 ・リモートワーク可(リモート及び出勤の案件割合はフルリモート及び一部リモートが約80%、フル出社約20%です。案件により出勤形態が異なります) ・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 ・資格取得支援制度あり ・産休・育休取得率 女性100%/男性:50%(希望者においては100%実績) 社歴や役職関係なく、希望者については、育休がとりやすい環境得です 他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催
社会保険
各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)
受動喫煙対策
本社:屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り 常駐:勤務先により異なる
選考形式
選考フロー
1.書類選考 2.面接(1～2回) 3.内定 4.内定後面談(選考FB、条件提示など) ※状況により異なります。 現在基本的にはオンラインにて選考を完結しております。
補足情報
補足情報
入社後の流れ 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は実際の案件に参画し、顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)を担当していただきます。 OJTを通じてスキルを実務レベルに引き上げつつ、分析設計・データ活用の経験を積んでいただきます。 その後、ご自身のキャリア志向やスキルに応じて、以下のようなステップを目指していただけます。 ●データサイエンティストとして専門スキルを高める道 ・高度なデータ分析(統計解析、機械学習モデル構築 など)に携わる ・データ基盤構築やデータエンジニアリングのスキルを習得する ●プロジェクトリーダーとしてマネジメントに挑戦する道 ・小規模案件のリーダーを経験し、プロジェクトの進行管理を学ぶ ・顧客折衝や提案活動を通じて、ビジネス側のスキルを磨く ●プロジェクトマネージャー(PM)を目指す道 ・プロジェクト全体の進行管理、リソース調整、ビジネス戦略策定を担う 「分析スキルを極めたい方」「ビジネス経験を積みたい方」どちらにも適した環境が整っています。ご経験や志向に合わせて、最適なキャリアを築いていただけます。 入社時研修について SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。 クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール : SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル : データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。 使用環境・ツール : SQL / Python / SAS / R 習得スキル : データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析 データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する力を養います。 使用環境・ツール : Google Analytics / Tableau / PowerBI 習得スキル : データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案 最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。 使用環境・ツール : ダッシュボード(BIツール内) / PowerPoint / Word 習得スキル : レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力 入社者の声 ・前職:事業会社/データエンジニア(34歳) 「業務が縦割りになっていた大手企業のころに比べ個人の裁量が持てるようになりスピード感を持って改善に取り組めるようになりました。」 ・前職:SIer/BIエンジニア(27歳) 「“言われた通りに作る”だけの環境から抜け出し、今は顧客と一緒に成果をつくるやりがいを実感しています。」 ・前職:事業会社/データアナリスト(28歳) 「依頼対応中心だった前職とは違い、提案が評価され、分析が実際の施策に反映される喜びがあります。」 ・前職:メーカー/データエンジニア(30歳) 「開発寄りからデータ活用の上流へ。エンジニアスキルを活かしつつ、分析設計や提案まで担えるのが魅力です。」
株式会社分析屋の詳細情報
設立年月日
2011年8月15日
代表者
溝口 大作
資本金
1,000万円
従業員数
315名
本社所在地
神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル 4階
事業内容
データ分析 システムインテグレーション
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