Job offer curation - ⁨分析⁩

■以下お悩みの方いませんか？■ ・SESや人材派遣で案件を会社に決められ、「一生これを繰り返すのか…」と感じている方 ・高稼働に振り回され、成長を感じられない環境に疲れている方 ・レガシーな環境で、上司に意見を聞いてもらえず閉塞感を抱いている方 ・「自分はもっとできるはずなのに…」とくすぶっている方 ・システム開発に従事しているものの顧客の顔や声が届きにくく、何のために自分がこの業務を行っているのか実感できない方 今の環境を抜け出して、本当にやりたいことを見つけながら成長できる場所を探している方にピッタリのポジションです。 ■募集背景■ 設立から16期目を迎えた当社。データ分析事業を中心に急成長中です。 今期から組織を再編し、データ分析の“入り口”となる「データ利活用部」と、AI・BI・基盤運用・コンサルティングといった技術特化部門を新設。 今回募集するのは「データ利活用部」。 経験が浅い方でも、まずはここで基礎を積み、将来的に専門性を伸ばしていくことができます。 今入社すれば、将来の幹部候補。 成長期の真っ只中だからこそ、自分のキャリアを自分の意思で切り拓けます。 ■部門紹介■ 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 仕事内容 ・クライアントの課題ヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 変更の範囲：会社が指定した業務 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ◆◆◆仕事の魅力◆◆◆ ・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる ・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な 　業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能 ・やりたいことがまだ明確に定まっていない方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる ■入社者の声■ ・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE） ・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職） ・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE） ・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE） 「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画） ～～～案件事例～～～ 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 ≪ スキルアップの流れ ≫ Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど St

募集背景 データ駆動型経営の重要性が高まる中、クライアント企業からのデータ分析・活用に関する需要が急増しています。当社では、より多くのクライアントのデータ活用を支援するため、データサイエンスチームの拡充を図っています。 仕事内容 ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。 業務概要 データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。 業務詳細 * ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計 * 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング * 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発 * データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化 * A/Bテストの設計と効果検証分析 * リコメンデーションエンジンの開発と最適化 * 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発 * 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析 * ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング * データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証 開発環境／使用ツール クラウド： AWS、GCP、Azure BI・分析ツール： Tableau、PowerBI データベース： Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks プログラミング言語・ツール： SQL、Python、R など 案件例 * 小売業：顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案（チーム：5名、期間：8ヶ月） * 金融業：リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化（チーム：4名、期間：10ヶ月） * 製造業：生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発（チーム：6名、期間：1年） * 医療分野：患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築（チーム：7名、期間：1年3ヶ月） * 物流業：配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装（チーム：3名、期間：6ヶ月） 本ポジションの魅力 1. 多様なデータへのアクセス 様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットを扱う機会があります。これにより、多様なデータ分析手法を実践的に学べます。 2. ビジネスインパクトの実感 分析結果が直接クライアントの意思決定や戦略立案に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。 3. 最新の分析技術の適用 常に最新のデータサイエンス手法や機械学習アルゴリズムを学び、実際のプロジェクトに適用する機会があります。理論と実践の両面でスキルアップが可能です。 4. エンドツーエンドのプロジェクト経験 データの収集・前処理から、モデル開発、結果の可視化、そしてビジネス提案までの一連のプロセスを経験できます。これにより、データサイエンスプロジェクトの全体像を把握できます。 5. クロスファンクショナルな協業 ビジネスコンサルタント、エンジニア、UXデザイナーなど、多様な専門家と協力してプロジェクトを進めます。これにより、データサイエンスの知識を他分野と融合させ、より革新的なソリューションを生み出せます。 6. 継続的な学習環境 社内外の勉強会、カンファレンス参加、オンライントレーニングなど、常にスキルアップできる環境が整っています。最新のデータサイエンス動向をキャッチアップし続けることができます。 7. 社会課題解決への貢献 データ分析を通じて、環境問題、医療、教育など、社会的課題の解決に貢献するプロジェクトに携わる機会があります。技術力を社会貢献に直結させることができます。 8. キャリアパスの多様性 プロジェクト経験を積むことで、専門データサイエンティストとしてのキャリアを深めるだけでなく、データストラテジストやプロジェクトマネージャーなど、様々なキャリアパスを選択できます。 9. 最新のデータ分析環境 高性能な計算リソース、最新のデータ分析ツールなど、データサイエンティストが存分に力を発揮できる環境が整っています。 想定されるキャリアパス 当社では、個々人の適性や志向性に応じて、主に以下のキャリアパスを用意しています。 1. スペシャリスト キャリアパス： ・ジュニアデータサイエンティスト 　　↓ ・データサイエンティスト（本ポジション） 　　↓ ・シニアデータサイエンティスト 　　↓ ・プリンシパルデータサイエンティスト 高度な分析技術を磨き、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。 2. マネジメント キャリアパス： ・ジュニアデータサイエン

BIツールや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする洞察を提供します。また、分析結果を分かりやすく可視化し、効果的に報告することでクライアントの課題解決に貢献します。 業務詳細 BIツール（Tableau、Power BIなど）を使用したデータの可視化と分析 基本的な統計分析や簡単な機械学習モデルの適用 データ分析結果に基づく洞察の抽出とレポート作成 クライアントへの分析結果のプレゼンテーションと提案 定期的なダッシュボードの作成とメンテナンス マーケティングデータの分析と顧客インサイトの抽出 A/Bテストの設計と結果分析 データ品質の検証とデータクレンジング 他部門やクライアントとの連携によるデータ要件の定義 簡単なデータパイプラインの構築と管理 開発環境／使用ツール クラウド： AWS、GCP、Azure BI・分析ツール： Tableau、PowerBI、 データベース： Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks プログラミング言語・ツール： SQL、Python、R など