【募集背景】 当社は「2034年に売上100億円」という目標に向け、データ分析支援事業が大きな成長フェーズにあります。特に現在は、多くの企業で「分析がビジネス成果につながっていない」という課題があり、分析結果を戦略に落とし込み、改善提案まで行う「データとビジネスの橋渡し」ができる人材が不可欠です。 今回は、事業拡大と組織強化を見据えた増員であり、「分析して終わり」ではない、成果に直結するデータ活用に挑戦し、自身の市場価値を高めていきたい方を歓迎します。 【案件事例】 分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。 ～《人材紹介マッチングアルゴリズム》国内最大級の転職サービスを支えるAIレコメンドのエンハンス開発～ 【業務概要】 • ターゲットとミッション： 大手人材紹介サービスにおいて、求職者の属性情報や行動履歴を機械学習（LightGBMやW2Vなど）で解析し、最適な紹介先を提示するシステムの予測精度向上と開発をミッションとします。 • 介在価値： 単なるシステム改修ではなく、求職者の「内定獲得」というビジネス成果に直結する施策を、データエンジニアリングの側面からリードします。 • 育成方針： ビジネス理解・統計学・プログラミングの3要素を兼ね備えた「総合格闘家」として、アジャイル開発の現場で実力を磨くことができます。 【業務内容：一気通貫の5ステップ】 1.課題抽出： ビジネスサイドからの変更要望に対し、予測精度向上に向けた新特徴量やモデルの組み込み、ABテストの設計案を策定します。 2.データ抽出・集計 ： AWS RedshiftからSQLを用いて、求職者の行動ログなどの大規模データを抽出・加工します。 3.高度な解析 ： Pythonを用い、機械学習アルゴリズム（LightGBM等）の適用や、処理時間の最適化、メモリ使用率の改善を実装します。 4.レポート作成 ： ABテストの結果や学習パラメータの変更による精度変化を可視化し、ビジネスへの影響を言語化します。 5.報告・コンサルティング ： クライアントのプロパーエンジニアと連携し、AIモデルの社会実装に向けた技術的なアドバイザリーを行います。 【そのほかの案件事例】 他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！ データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。 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 ＜担当プロジェクトについて＞ 本求人は、弊社が参画している「国内最大級の転職サービスを支えるAIレコメンドのエンハンス開発」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。 実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。 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※

以下いずれかのご経験が1年程度ある方 • プログラミング言語を用いたシステム開発実務経験 • SQLによるデータ操作経験 • 業務でのデータの分析/活用経験 • データ分析に関する言語やツールの使用経験 （SAS、Python、R、Tableau、SPSSなど）

350万円〜500万円（給与形態：月給制）

【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2.5万～15万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

240,000円〜

賞与：1回

・データアナリスト

データ利活用部

【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

Python、SAS

R

PostgreSQL、MySQL、SQL Server、BigQuery

正社員

定時時間制 ※クライアント先に準ずる

9:00〜18:00

※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。

月13時間

東京都 ※クライアント先に準ずる

・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。 ・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）

一部リモート

健康保険、雇用保険、厚生年金保険、労災保険

受動喫煙防止措置

・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

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

退職金制度、企業型確定拠出年金

リモートワーク制度、研修制度

・社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担

土日祝休み、有給休暇、年末年始休暇、完全週休二日制、慶弔休暇

・創立記念日（8月15日）

育児休暇、産前産後休暇

・サポート休暇（有給取得前3日間付与）

残業手当、通勤手当、リモートワーク手当、慶弔見舞金制度、深夜・休日勤務手当

・組織貢献手当 ・子ども手当