◎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。 ～《大規模ゲームログ分析基盤》経験者＿BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略～ 【業務概要】 • ターゲットとミッション： 大手ゲーム会社の各種ゲームタイトルを対象に、分析用データの集計とダッシュボードの構築・運用を行い、運営の意思決定を支えます。 • 介在価値： 膨大なゲームログを「意味のある情報」に変換し、現場のプロデューサーが即座に状況判断できる環境を提供します。 【業務内容：一気通貫の5ステップ】 1.課題抽出： プロデューサーから「どのような指標を見たいか」をヒアリングし、ダッシュボードの要件を整理します。 2.データ抽出・集計 ： BigQuery等からSQLを用いて、分析に適したデータマートを作成します。 3.高度な解析 ： 継続率や課金動向、イベントの効果測定など、ゲーム運営に不可欠なKPIを算出します。 4.レポート作成 ： BIツールを用い、直感的で使いやすいダッシュボードを構築します。 5.報告・コンサルティング ： データの見方をレクチャーし、データに基づいた運営改善の提案を行います。 ◎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「BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略」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。

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、住宅手当、リモートワーク手当、深夜・休日勤務手当

・組織貢献手当 ・子ども手当