【基盤運用構築部】データ分析基盤エンジニア

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年収

450万円〜700万円

勤務地

神奈川県

職種

データエンジニア

リモートワーク
モダンな技術を採用
残業20時間以下
選考が短い
技術試験なし

求人情報

仕事内容

【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基盤エンジニア(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? 【ポジション概要】 当社はAI活用・データ活用に特化したSHIFTグループ企業として、 お客様のデータ活用を支える データ分析基盤の設計・構築・運用 を担っています。 本ポジションでは、 データパイプライン(ETL/ELT)構築、DWH設計、クラウド基盤整備 を中心に、 分析者・事業サイドと連携しながらデータ活用の土台づくりを推進していただきます。 \ キャリアチェンジ歓迎 / バックエンド・インフラからデータ基盤へ移行したい方や、 分析業務から基盤整備側へキャリアを伸ばしたい方も活躍しています。 【仕事内容】 私たち分析屋は、「データ分析に特化した専門会社」です。 企業がデータを “使える資産” に変えるために、基盤づくりから活用支援まで一貫して担うことを強みとしています。 あなたには、データが蓄積・整備・活用されるための分析基盤の設計・構築・改善をお任せします。 単にデータ基盤を作るだけでなく、 お客様と一緒に“どう活かすか”を考える仕事 です。 【業務内容】 データ活用プロジェクトにおける 要件定義〜設計〜実装〜運用 の全工程に、 案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。 (1)データ分析基盤の構築・運用 ・ データパイプライン(ETL/ELT)の設計・実装 ・ DWH / データマート設計 ・ BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築 ・ 可観測性・パフォーマンスの改善 ・ データ品質管理・運用ルール設計 (2)クラウド基盤(AWS/GCP)の設計・整備 ・ サーバレスアーキテクチャの設計 ・ モニタリング、ログ設計、CI/CD整備 ・ セキュリティ・運用改善 (3)ビジネスサイドとのコミュニケーション ・ データ要件の整理、実現方式の検討 ・ 分析者・事業部門との連携(課題のヒアリング〜改善提案) ・ AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援 ・ データ構造の最適化提案 業務イメージ)AWS環境の分析基盤案件での対応例 ・既存のワークフローエンジンをAWS StepFunctionsへ移行 ・AWS CodeBuildでのCI/CD構成の設計実装 ・脆弱性対応に伴い、Amazon ECSで使用するコンテナイメージやロジックの改修対応 案件特性により変動しますが、 全体として ビジネス(顧客折衝)3割:エンジニアリング(設計・実装)7割 程度となります。 【顧客折衝の割合】 ウォーターフォール型案件:  ビジネス1割:実装9割(技術寄り・構築フェーズ中心) アジャイル型案件:  ビジネス4割:実装6割(分析者・事業部との対話が多い) ※応募者に「実務のイメージが湧きやすいように」明確に記載しています。 ※ご希望やご経験に応じて、技術寄り / ビジネス寄りのどちらにも寄せていくことが可能です。 【 このポジションで得られるスキル】 ・ クラウド × 大規模データの基盤構築スキル ・ DWH設計、データモデリング ・ ETL/ELTパイプライン設計・構築 ・ 分析者・事業部門と協働する要件整理スキル ・ AI/BI領域のデータ基盤知識 ・ 0→1構築/改善/運用の全フェーズ経験 【使用ツール・開発環境】 ・ その他    : Databricks、SQL等
仕事内容の変更範囲
会社が指定した場所

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  ・クラウド(AWS/GoogleCloud/Azure)  ・Databricks  ・Snowflake  ・SQL  ・Python
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 ・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!  ※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1,000万円を超える社員も在籍中!
基本給
240,000円〜
賞与・昇給
賞与:1回 昇給:2回(2月、8月)

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
リーダー、マネージャー
職種
・データエンジニア
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
【案件事例】 分析屋では、特定の業界に偏らず、幅広い業界のデータ活用支援に携われます。 それぞれの業界が抱えるビジネス課題をデータで解決していく中で、 「どんなデータを、どう活かせば成果につながるか」 という実践的な知見が蓄積されます。 1つの業界に閉じず、複数領域に関われるからこそ、 技術スキルだけでなく“データを使ってビジネスを動かす力 が磨かれていく環境です。 データ基盤エンジニアとしての視野を広げ、どんな企業課題にも対応できる“データアーキテクト”へ成長できます。 ・ 大手物流企業: AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築 ・ 小売メーカー: 既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化 ・ 家電メーカー: 顧客データを一元化し、マーケティング施策へ活用できる基盤を構築 ・ コスメブランド: 売上・顧客データの分析基盤を構築し、マーケティング施策に活用 ・ 小売業: アプリデータと購買データを組み合わせた施策検討・効果検証を実施 ・ ソーシャルゲーム企業: 離脱率改善のためのログデータ分析基盤を設計し、ビッグデータ解析から施策立案まで支援 【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】 ①導入研修(1〜2ヶ月) 入社後はまず、SQL・Python・BIツール(Tableau/PowerBI)など、データ分析・データ基盤で使う基本スキルを学ぶところからスタートします。 開発・インフラ出身で「分析はこれから」という方でも入りやすい内容です。 ②実案件にアサイン(研修後) 研修が終わったら、実際のプロジェクトに入っていただきます。 最初は設計された内容の構築やデータ整備など、取り組みやすいタスクから始めて、 慣れてきたら「要件をどう整理するか」「このお客様にはどの基盤がよいか」など、上流にも関わっていきます。 ③定期的なフォロー・キャリア相談 月次の面談などで、今後やりたい領域(基盤寄せ/BI寄せ/顧客折衝多め など)をすり合わせていきます。 「次は設計から入りたい」「Snowflake触れる案件に行きたい」などの希望もここで相談できます。 ④キャリアの方向性 ・ データ基盤の設計を極めるスペシャリスト ・ 顧客と直接やり取りするPL/PM どちらのルートも選べるので、現場で手を動かしながら少しずつ広げていくイメージです。 ★ポイント ボトムアップな文化なので、「このツール使いたい」「こう改善したい」は自分から発信してOKな環境です。 【メッセージ】 データが溢れ、AIが高速に分析を行う時代。 それでも、**「何を目的に」「誰のために」「どう活かすか」**を考えられるのは、人の感性です。 私たち分析屋は、 AIに負けない“人の思考力とおもてなしの心”でデータを価値に変える専門集団。 それを私たちは 「おもてなし分析」 と呼んでいます。 お客様の想いに寄り添い、 データの裏にある“人の意図”を読み解き、 課題を解決へ導く——その先にあるのは、単なる分析ではなく共創の体験です。 あなたが設計する基盤が、 企業の意思決定を支え、社会を少しずつ変えていく。 AIに負けない構想力と、おもてなし分析の精神で、 データの未来を一緒に創っていきましょう!

開発環境

開発言語
Python
DB・DWH
Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、snowflake、BigQuery
クラウド
AWS、GCP、Azure
仮想化環境
Docker
その他ツール、サービス
GitHub

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

〒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
案件により勤務地が異なります。 受託:藤沢本社 SES:一都三県のプロジェクトに参画します。転居の必要はございません。    東京都23区(新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など) リモート勤務についてもプロジェクトにより異なります。

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
受動喫煙防止措置、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)

受動喫煙防止措置

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、介護休業
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、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、技術スキルアップ学習会、読書会の開催、リモートワーク可、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

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
「株式会社分析屋」の企業ページはこちら

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株式会社分析屋

【AIプロジェクトマネージャー候補】生成AI・RAG・自律型エージェントを社会実装する技術リーダー

■必須条件

○ エンジニア業務の実務経験 2年以上 ○ 機械学習・AI・生成AIの実務経験 1年以上     例:RAGの定量的な評価や継続的な精度向上など ○ 3名以上の規模のアジャイル開発を牽引した実務経験 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

【データサイエンティスト(ミドルクラス)/PM・PL候補】東京・神奈川

■必須条件

※下記いずれかのご経験 ・データ分析(抽出加工・分析)の実務経験2年以上 ・プログラミングの実務経験2年以上 かつ PJにおける上流業務のご経験

600万円〜800万円

プロジェクトマネージャー(PM), プロジェクトリーダー(PL), データサイエンティスト

株式会社分析屋

【データ利活用部】データサイエンティスト

■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

600万円〜800万円

データサイエンティスト

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株式会社分析屋

【SAC部(上流・コンサル特化)】データエンジニア

■必須条件

●SQLを用いたデータ基盤開発の実務経験(2年以上目安) ●Pythonを用いた開発実務経験 ●AWS, GCP, Azureいずれかを利用したデータ基盤の開発・運用経験 ●データベースの設計・構築に関する実践的な知識

450万円〜700万円

データエンジニア

株式会社分析屋

【SAC部(上流・コンサル特化)】BIエンジニア

■必須条件

※以下条件を全て満たす方 ・SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験(1年以上) ・PowerBI、Tableau、LookerなどのBIツールの使用経験 ・データベースの基礎知識 ・ビジネス課題をデータで解決するための論理的思考力

450万円〜700万円

データエンジニア

株式会社アテック

【溜池山王・桜木町】FinTech分野の技術開発業務支援※住宅手当有/月平均残業20h程

■必須条件

■実務経験3年以上 ・データ分析業務経験 ・AI、機械学習 ・AWS、Python ・コミュニケーションスキル

350万円〜600万円

データエンジニア

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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