【基盤運用構築部】データ分析エンジニア(クラウドエンジニア)

年収

450万円〜700万円

勤務地

東京都, 神奈川県

職種

データサイエンティスト

リモートワーク
モダンな技術を採用
選考が短い
技術試験なし

求人情報

仕事内容

■この求人にマッチする方 ・受動的なデータ分析(他部門からの依頼調査)ではなく、能動的にデータ活用をしたい方 ・様々な業界のデータ分析に関わりたい方 ・経験豊富なデータサイエンティスト・データ分析エンジニア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 ・成長中の部署で様々な経験をしたい方 ・組織やチームのビルディングに関わりたい方 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。 ■募集背景 当社は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してまいりました。日々高まるデータ活用の需要に対応しつつ、2034年には売上100億円企業を目指し、さらなる成長を見据えて事業を拡大しています。その実現に向け、次世代のリーダーやマネジメント候補となるデータ分析エンジニア(クラウドエンジニア)を募ることとなりました。 当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略を提案・実現し、持続可能なソリューションを提供しています。今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。将来的にはチームを率いてデータ分析を駆使し、顧客の課題解決をリードし、当社の成長をともに実現していく意欲をお持ちの方をお待ちしております。 ご自身のスキルを最大限に発揮し、企業や周囲メンバーの一緒に成長を遂げませんか? ■仕事内容 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)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 ■エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ・課題解決に資するデータ活用方針の理解 ・要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、準備(データベース構築など) ・データを用いた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) ・データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ・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) ■ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ・プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ・トラブル対応と対策 ・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング  ・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ■ 案件事例 ・スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案 ・テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案 ・コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング ・食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援 ・小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証 ・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いた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に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 ■使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他 : Google Analytics、SQL、Python、R
仕事内容の変更範囲
会社が指定した業務

必須条件

下記のいずれかを用いた集計・開発の実務経験1年以上  ・SQL  ・Python  ・クラウド(AWS/GoogleCloud/Azure)  ・Snowflake
求める人物像
●積極的に情報収集し、新しい領域を理解していく自走力がある方 ●顧客のニーズを汲むコミュニケーションが取れる方

歓迎要件

・要件定義や問合せ対応など顧客折衝ができる ・下記のいずれかが実務経験1年以上 ・データ分析プロジェクトのご経験(分析基盤の構築・機械学習実装など)

想定年収

450万円〜700万円(給与形態:月給制)
想定年収補足
【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24万~29万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
基本給
240,000円〜
賞与・昇給
賞与:1回

おすすめポイント

①分析関連案件は全体の9割以上 ・未経験の方でも、エンジニア領域の業務から着実にスキルを伸ばし、ビジネス領域業務へのステップアップが可能です。 ・SHIFTからの営業支援もあり案件数や案件規模が拡大中であるため、会社としても売上拡大の見込みが高い状況です。 ②キャリア選択の自由度が高い ・定期面談で身につけたいスキルや今後のキャリアについて相談できます。希望に沿う形で、上長がキャリアや今後の業務について一緒に考えます。 ③スキルを多角的に深く学べる ・多種多様な業界での経験で、一つのスキルを多角的に深く学ぶことができます。 ④年間平均昇給率は13.2%(※日経平均=1.7%) ・入社後の研修やOJTを通して様々なスキルを早いスピードで取得することが可能です。顧客からのFBや、上司からの評価、自己評価など多面的に評価が行われ昇格や昇給のチャンスが多くあります。

ポジション

職位
メンバー、リーダー、マネージャー
職種
・データサイエンティスト
役職
PM候補

配属先

部署名
基盤運用構築部
部署の特徴・業務環境
■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、実際の案件で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)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 ■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、課題を明確化する能力を養います。    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 ■サポート体制について 当部署では『メンター・メンティー制度』を導入しており、新入社員の技術的な不安払拭を図っております。 メンターはデータ分析経験の長い先輩社員が担当し、あなたの技術的な質問や不安を解決する体制を整えております。 また、上記とは別に月1回の定期面談を実施しており、今後のキャリアプラン/キャリアパスを共有し、あなたの希望に応じた案件やキャリアに参画できるように支援をしております。

開発環境

開発言語
Python、SAS
データ分析
R
DB・DWH
Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、snowflake
クラウド
AWS、GCP、Azure

雇用形態

正社員
雇用期間の定め
なし

勤務形態

定時時間制 ※クライアント先に準ずる
就業時間
9:00〜18:00
就業時間補足
※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。
所定労働時間
8時間

残業時間

平均残業時間
月15時間

予定勤務地

東京都 〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1藤沢アンバービル4階 ※クライアント先に準ずる
勤務地補足
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。
勤務地の変更範囲について
会社が指定した場所

リモートワーク頻度

一部リモート

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
保険補足
各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)
健康・医療
定期健康診断、提携保養施設・スポーツ施設利用制度
健康・医療補足
健康保険組合「TJK」の各種サービス(各種チケット割引など)、経産省健康優良法人2020~2025(中小規模法人部門)に認定

受動喫煙防止措置

あり(屋内禁煙)
受動喫煙対策特記事項
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

制度

財産形成
退職金制度、企業型確定拠出年金
財産形成補足
退職金制度(確定拠出年金)
職場環境
リモートワーク制度、OJT制度
定年制度
あり(60歳まで)
雇用延長
あり

休日・休暇

年間休日日数
126日
土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、アニバーサリー休暇、慶弔休暇
休日・休暇補足
サポート休暇(有給取得前3日間付与)
育児・介護
産前産後休暇、育児休業、産前産後休業
育児・介護補足
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

諸手当

残業手当、深夜・休日勤務手当、通勤手当、役職手当、リモートワーク手当
諸手当補足
通勤手当(実費)※月上限3万円、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

その他

資格取得支援、副業OK、服装自由
その他補足
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、湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス、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)、私服勤務OK ※プロジェクトによる、技術スキルアップ学習会、読書会の開催、メンター・メンティー制度、月1回の定期面談

選考情報

選考内容

選考情報
・面接 1回
選考情報補足
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。

株式会社分析屋の企業情報

企業について

データ分析専門企業として、データ分析領域全般に対応しております。 主な事業分野 ・データ分析・活用支援 ・AI・機械学習モデル開発 ・システムインテグレーション

会社情報

企業名
株式会社分析屋
設立年月日
2011年08月
本社所在地
〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1藤沢アンバービル 4階
資本金
1000万円
資格取得支援制度
従業員100名以上
退職金制度
育休取得
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Border

株式会社分析屋

【AIプロジェクトマネージャー候補】表データ機械学習・需要予測でビジネスの実利を叩き出すリーダー

■必須条件

○ 機械学習・AIの実務経験(2年以上)  ・表データを用いた分類・回帰・需要予測の実務経験  ・生成AIを活用したRAGやエージェント構築の実務経験(1年以上) ○ プロジェクトにおける上流業務の経験(2年以上)   ・要件定義/分析設計のための顧客折衝経験   ・ステークホルダーへの説明資料作成経験(1年以上)

582万円〜775万円

プロジェクトマネージャー(PM), AI・機械学習エンジニア

株式会社分析屋

エンジニアオープンポジション

■必須条件

以下、①〜③のすべてを満たす方 ①IT・データ領域の実務経験 ・システム開発、データ分析、ITコンサルティング、またはITプロジェクト管理のいずれかの経験(目安:1~2年以上) ②テクニカルスキル(以下のうち、1つ以上の実務経験) ・データ操作   : SQLを用いたデータ抽出・加工、データベース運用・設計 ・プログラミング : Pythonを用いた開発、データ解析、機械学習の実装 ・データ可視化  : BIツール(Tableau, Power BI, Looker等)を用いたダッシュボード構築、分析レポート作成 ・プラットフォーム: クラウド環境(AWS, GCP, Azure)、またはデータ基盤(Snowflake, Databricks等)の利用・構築 ③ビジネス・コミュニケーションスキル ・上流工程: 社内外のステークホルダーとの要件定義や調整、分析結果に基づく施策提言 ・言語化能力: 技術的な内容を非エンジニアにも分かりやすく説明し、円滑に連携できる能力

500万円〜800万円

オープンポジション

株式会社分析屋

【データ利活用部】データエンジニア

■必須条件

※以下、いずれか一つを満たすこと ・IT業界におけるシステム開発・保守の実務経験(目安2年以上、言語不問) ・SQLを用いたリレーショナルデータベース(RDB)の設計、またはデータ抽出の実務経験 ・Python、Java、PHPなどを用いたバックエンド(サーバーサイド)の開発、またはバッチ処理の実装経験(いずれか一方で可) ※完全なIT未経験、スクール卒業生・独学のみの方は不可とさせていただきます。実務において、単に「研修で触った」レベルではなく、自身でコードを書いて業務を行った経験を重視します。

350万円〜600万円

データアナリスト

こんな募集もおすすめ

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株式会社クラウドワークス コンサルティング

【データサイエンティスト】Pythonで解くAI分析・PoC|NLP・故障予兆検知|AWS・GCP環境

■必須条件

Pythonを用いたデータ分析の実務経験(2年以上 / EDA、モデル選定、実装) SQLによる複雑なデータ抽出・加工の実務経験 クラウド(AWS/GCP)環境下での開発・検証経験

450万円〜600万円

データサイエンティスト

株式会社分析屋

【SAC部(上流・コンサル特化)】データサイエンティスト/ミドル層

■必須条件

※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

450万円〜700万円

データサイエンティスト

株式会社ベリサーブ

【モビ1】オートモーティブ・データサイエンティスト

■必須条件

・ソフトウェア開発経験(要件定義、設計、実装、テスト) ・新しい技術に取り組むことが好きなこと。 ・BIツールの利用・運用経験 ・何らかのデータを用いた定量的な分析経験 ・データ分析手法 ・統計学やデータマイニング手法に基づいた分析の実務経験。

448万円〜1,090万円

データサイエンティスト

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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