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正社員
データの海に飛び込み、答えを見つけ出す。未経験から「AI×データ」を自在に操るプロフェッショナルへ
＜具体的な仕事内容＞
金融・製薬・広告・通信など、業界を問わずあらゆる企業のデータと向き合い、経営課題の核心に切り込む仕事です。
膨大なデータの中からビジネスを変える一筋の光を見つけ出し、それをクライアントの意思決定に直結させる。その瞬間のために、私たちはデータと向き合い続けています。
【データサイエンティストとは】
膨大なデータから"ビジネスを動かす答え"を引き出す仕事です。
統計・機械学習・プログラミングを武器に、企業の経営判断の核心に迫るこの専門職は、ビッグデータ・DX・生成AIの急速な普及とともに、今まさに市場価値が爆発的に高まっています。
＜業務内容の一部＞
◆数理モデルの構築と分析
例）商品販売予測における顧客の先駆的行動影響を踏まえた多変量解析の分析
◆機械学習モデルの構築
例）人物動画に対する機械学習を用いた印象スコア算出モデルの開発
◆分析基盤の構築と事業KPIの可視化
例）製造業におけるアプリユーザの行動分析と可視化ダッシュボードの開発
◆先端理論の実装
例）LLMモデルマージの調査と検証
◆データ処理の高度化
例）分析用データベース構築のためのデータスクレイピング
【取締役自ら2カ月の研修を担当】
入社後は2カ月間の研修からスタート。業界トップランナーである取締役の森谷の知見を元に作られた独自カリキュラムで、データ分析・集計の基礎に加え、データ活用方法まで学びます。
プレゼンテーションなどの実務に直結するスキルも身につけられるので、文系・理系や経験を問わず、実務に向けた土台を築ける環境です。
＜研修カリキュラム例＞
◆データ分析業務の概要
◆統計学の基礎
◆機械学習の基礎
◆SQLの基本操作
◆分析実践演習
◆Pythonを使ったデータ処理 など
| 募集職種 |
営業、事務、企画系 > 企画、マーケティング、宣伝 > 市場調査、分析、マーケティングリサーチ |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務時間 | - |
| 勤務地 | ＜リモートワークOK・転勤なし＞ 在宅勤務または東京本社 ※一部クライアント先への出社あり（1割未満） ※出社頻度など、詳細は面接内でお伝えいたします 【本社】 東京都中央区築地5丁目4-18 汐留イーストサイドビル 6階 【支社】 ・名古屋支社 愛知県名古屋市中村区名駅4丁目24番5号第2森ビル401 ・大阪支社 大阪府大阪市北区梅田1丁目2番2号大阪駅前第2ビル12-12 ＜アクセス＞ 【本社】 ・東京メトロ日比谷線「築地駅」より徒歩6分 ・都営地下鉄大江戸線「築地市場駅」より徒歩6分 ・都営地下鉄大江戸線「汐留駅」より徒歩7分 ・JR山手線・東京メトロ銀座線・都営浅草線「新橋駅」より徒歩11分 【名古屋支社】 ・JR「名古屋駅」より徒歩9分 ・名鉄「名古屋駅」より徒歩8分 ・近鉄「名古屋駅」より徒歩7分 【大阪支社】 ・JR「大阪駅」より徒歩5分 |
| 交通 | - |
| 給与 | 年収 350万円～500万円 |
| 待遇・福利厚生 | 想定年収：370万円～500万円 ■データ分析未経験者／月給28万円 ■データ分析経験者／月給40万円 ＜一部特例あり＞ 博士後期課程を修了し、データサイエンス領域の研究経験をお持ちの方、または前職にてデータサイエンスの実務経験をお持ちの方には、以下の条件を適用いたします。 ※経験・スキルを考慮のうえ、当社規定により決定します。 ■月給29万円（試用期間中 月給25万円） ※上記給与とは別に、残業手当は別途支給します。 ※経験・スキルを考慮のうえ、当社規定により決定します。 ・賞与：年2回 ・昇給：年2回（4・10月） ＜社員の年収例＞ 年収370万円（入社1年目） 年収500万円（入社3年目） 年収700万円（入社5年目） ※詳細は面接時にお話しさせていただきます。 |
| 休日・休暇 | ＜年間休日＞ 125日以上 ＜休日・休暇＞ ■完全週休2日制 （土・日） ■祝日休み ■年末年始休暇 ■慶弔休暇 ■有給休暇 ■産前・産後休暇 （取得実績あり） ■育児休暇 （取得実績あり） ■介護休暇 ★5日以上の連続休暇取得可能 |
| 応募資格 | 【必須要件】 ＜未経験歓迎・文理不問＞求めるのはスキルより"思考力と熱量"！ 【具体的には】 ◆第二新卒歓迎 ◆業種・職種未経験歓迎 ◆データサイエンスの分野で成長したい方 ★入社後は2カ月の研修から始めるので、イチから成長可能です。 コツコツと目標に向かって努力できる方であれば、意欲を重視した積極的な人柄採用を行っていきます。 【歓迎/尚可要件】 【活かせる経験・スキル】※必須ではありません。 ・データ分析業務の実務経験 ・営業職の経験や顧客折衝経験 ※顧客折衝やプレゼンの機会があるため、経験を活かしていただけます ・統計学に関する基礎的な知識 ・基礎的な英語力（TOEIC600点程度、日常英会話レベル） ※現状スピーキング/リスニングが必要となる場面は少ないですが、英語の論文を参照することがあります |
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| 応募方法 | このページ内の「応募」ボタンよりご応募ください。
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| 選考プロセス | - |
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