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【データ利活用部】データアナリスト/ジュニア

年収

350万円〜500万円

勤務地

東京都

職種

データアナリスト

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

仕事内容
◎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。 ~《位置情報ビッグデータ活用》経験不問_人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援~ 【業務概要】 • ターゲットとミッション: スマートフォンの位置情報データを活用し、自治体や公的機関に対し、観光施策の立案や都市計画の改善に向けたデータ分析を提供します。 • 介在価値: 匿名化された人流データを解析し、地域の課題を可視化することで、行政のエビデンスに基づく意思決定(EBPM)を支える**「羅針盤」**となります。 【業務内容:一気通貫の5ステップ】 1.課題抽出: 自治体が抱える「人流の偏り」や「観光客の回遊性向上」などの課題に対し、分析要件を定義します。 2.データ抽出・集計 : BigQueryやGCP環境を用い、SQLで自社位置情報DMPデータを抽出・加工します。 3.高度な解析 : 特定エリアの来訪者属性や滞在時間、回遊ルート、混雑予測などを統計的に解析します。 4.レポート作成 : Tableau等を用いて、人流の変化をヒートマップやグラフで視覚的にレポート化します。 5.報告・コンサルティング : 自治体担当者に対し、データに基づいた観光施策や交通網整備の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「人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援」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。

必須条件

必須条件
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)

歓迎要件

• Tableauを用いたダッシュボード開発経験 • 異なる背景を持つメンバーと円滑に連携できるコミュニケーション力 • GCP(Cloud Composer等)の知見

想定年収

想定年収
350万円〜500万円(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
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

職種
・データアナリスト

配属先

部署名
データ利活用部
部署の特徴・業務環境
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

開発環境

開発言語
Python、SAS
データ分析
R
DB/DWH
PostgreSQL、MySQL、SQL Server、BigQuery

雇用形態

雇用形態
正社員

勤務形態

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。

残業時間

平均残業時間
月13時間

予定勤務地

予定勤務地
東京都 ※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。 ・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)

リモートワーク頻度

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、雇用保険、厚生年金保険、労災保険
健康・医療
受動喫煙防止措置
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) ・ 湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス

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: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
職場環境
リモートワーク制度、研修制度
職場環境補足
・社内懇親会(2ヶ月に1回)※費用は会社負担

休日・休暇

休日・休暇
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
休日・休暇補足
・創立記念日(8月15日)
育児・介護
育児休暇、産前産後休暇
育児・介護補足
・サポート休暇(有給取得前3日間付与)

諸手当

諸手当
残業手当、通勤手当、住宅手当、リモートワーク手当、深夜・休日勤務手当
諸手当補足
・組織貢献手当 ・子ども手当

その他

その他
資格取得支援、服装自由
その他補足
・私服勤務OK ※プロジェクトによる 他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催

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。

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株式会社分析屋

【AIビジネス部】AIエンジニア

■必須条件

・必須要件1(以下のうちいずれか)  -機械学習・AI・生成AIの実務経験(前職の付帯業務など)  -機械学習・AI・生成AIの学習経験(大学/スクール/kaggleなどでアウトプット有) ・必須要件2(以下のうちすべて)  -一般的な機械学習・AI・生成AIフレームワークやライブラリの使用経験  (TensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandas/ LangChainなど)  -プロジェクトを円滑に進める上でのコミュニケーション能力  -プロジェクト上の課題にアプローチするための論理的思考力

317万円〜403万円

AI・機械学習エンジニア

株式会社分析屋

【ACR部(データアナリスト特化)】データアナリスト

■必須条件

※全ての条件を満たすこと ・ 社会人経験 2年以上(職種・業界不問) ・ データ分析に関する何らかの自己学習または実務経験をお持ちの方  (例:SQL・Python・BIツール・統計・マーケティング分析など) ・ 自ら課題を見つけ、論理的に考えて行動できる方 ・ 継続的なスキルアップに意欲を持っている方 ※以下のみの経験は対象外です。 ・ Excelでの単純集計や関数操作のみ ・ Google Analytics(GA)の基本操作・レポート閲覧のみ ・ ツール上でデータを“見るだけ”の業務経験

300万円〜450万円

データアナリスト

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/ミドル

■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

500万円〜700万円

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【データ利活用部】BIエンジニア/ジュニア

■必須条件

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

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【データ利活用部】データエンジニア/ジュニア

■必須条件

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

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株式会社分析屋

【データ利活用部】データアナリスト/ジュニア

■必須条件

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

データアナリスト

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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