【データエンジニア】SAS・Databricks・Python・AWS等｜大手企業の意思決定を支えるプロへ
皆さんは「ビックデータ」という言葉を聞いたことはありますか？
定義は様々ありますが、下記データのことを指します。
■様々な形をした、様々な性格を持った、様々な種類のデータ
■従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような巨大なデータ群
企業に蓄積されたこの「ビックデータ」を上手く活用することができればマーケティングや経営判断に活かすことができます。
ただ、データはそのままでは使用することができず、
データ加工の前準備、データ活用、分析することが必要であり、それを可能にするのが「SAS」です。
◆SASとは
・データ解析、統計分析や解析結果の可視化が行えるソフトウェア/プログラミング言語を指します。
・SASの最大の特質はデータを解析して現在や過去の状況を可視化し判断を可能とするだけでなく、そこから未来の動向を予測できるアナリティクス機能を有している点であり、企業の経営判断に欠かせない統計分析の分野で世界屈指の信頼を誇るソフトウェアです。
当社は、主にSASを用いてお客様がマーケティングや経営判断にデータを活用できるよう
企業に蓄積されたデータを抽出、加工、可視化（グラフ化やレポーティング）を行ったり、データを分析することで、事業を拡大してきました。
近年、ビックデータの重要性が認知され、多くの企業でデータ活用が進む中、AWSなどのクラウド技術の進化に伴いコストの面でも多くの企業でデータ活用がしやすい環境が整備されました。
当社もより多くのお客様のデータ活用支援を行うため、主力のSASだけではなく、お客様のご要望に合わせて、
AWSやAzure、Python等の様々なプラットフォームや言語を用いたデータ活用支援を強化しています。
★今回募集する職種について
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大手企業を中心とするクライアントのご要望に応え、SAS、Databricks、Pythonやクラウド（AWSなど）を利用し
企業に蓄積されたデータを抽出、加工、データ基盤の構築や簡易的なデータ分析等を行います。
この仕事では、SAS、PythonやAWS、Databricksといった最新技術を駆使して、大手企業に眠る「バラバラのデータ」を「価値ある情報」へと磨き上げます。
家を建てるのにしっかりした「土台」が必要なように、企業の経営判断にも強固な「データ基盤」が必要です。
ITの基礎から学び、これからの時代にどの企業からも必要とされる「市場価値の高いエンジニア」へと成長しませんか？
- 職種名
- データエンジニア
- ポジション
- SE・PG、チームリーダー/マネージメント
- 職種
- AI・データエンジニア
- 給与(想定年収)
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600万 〜 800万円
（※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません）
- 勤務地
- 東京都
- 開発言語
- Python2 Python3 SQL PL/SQL Bash
- クラウドプラットフォーム
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Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud(Google Cloud Platform)
- データベース
- MySQL、PostgreSQL、Oracle、DB2
- 開発内容タイプ
-
受託開発（社外常駐）、B2B、金融/保険、データベースの設計、チューニング
- 特徴
- 残業３０H以内 オンライン面談可 スキル研修が充実 一部在宅勤務可 第二新卒歓迎 原則定時退社 時短勤務可 産休育休取得実績あり 女性リーダー活躍中 社長が現役or元エンジニア スキルチェンジ（技術転向）歓迎 女性エンジニアが在籍 服装自由 若手歓迎 フリードリンク ノートPC＋モニタ別途支給
- 募集人数
- 5名
- 必須要件
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以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています！
・何らかのシステム開発経験 実務３年以上
- 歓迎要件
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■リーダー・管理職の経験
■データ加工業務の経験
■新規開発案件での設計経験（ゼロベースからの設計経験） - 求める人物像
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■立場や意見の異なるメンバーの間に入り、調整役としてプロジェクトを前進させられる方
■顧客の要望と社内リソースのバランスを見極め、双方にとって最適な「着地点」を見つけ出せる方 - 選考フロー
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カジュアル面談
※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
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書類選考
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オンライン面接（1～2回）
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性格検査・コーディングテスト
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内定
※面接対応可能時間：基本的に平日
※すべてオンライン対応可
★仕事内容について
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クライアントである大手企業に蓄積された膨大なデータを、マーケティングや経営判断に活用できる状態へ整える仕事です。
SAS、Databricks、Python、クラウド（AWSなど）等の最新技術を駆使し、
企業に蓄積されたデータを抽出、加工、データ基盤の構築や簡易的なデータ分析等を行うことで
企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を裏側から支えます。
【ミッション】
「データはあるけれど、使いこなせていない…」 そんな悩みを持つ企業に対し、
データを抽出・加工し、分析しやすい「データ活用基盤」を構築することで、経営の意思決定を支援します。
▼具体的には…
■情報系システムの開発
■データ基盤の整備
■BIシステムの開発
■簡易的なデータ分析・業務支援 など
★入社後は約1~2か月の研修からスタート！！
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当社には、部内研修など充実した教育体制で
データエンジニアの育成を全面的に支援します。
専任の講師によるプログラミング（SAS/Databricks）研修が入社後１～2カ月程度ございます。
※プログラミングの経験値により研修期間の長さが変動いたします。
研修内で日本国内に800人ほどしか取得していない『SASグローバル認定プログラム』を取得します。
研修期間内は「研修＝仕事」！ 研修に集中して、知識を身に着けることができます。
一人ひとりの習熟度を確認し、その人に合わせて研修を進めていくため、理解できないまま研修が進むこともありません。
研修を終了後、複数人のチーム（2～5名）の先輩のいる現場に配属となります。
OJT形式でフォローしサポートしていきますので分からないこともしっかり聞くことができる環境で
確実に力を身に着けていくことができます！
また、入社時研修終了後もフォローアップ研修を実施し、
長期的にスキルアップを会社として支援いたします。
・大手企業を中心とするクライアントと直接取引をしており、尚且つ少数精鋭チーム体制のため、経験を積むことで上流工程も携割ることができる環境です。
・国内に800名ほどしか取得されていないSAS資格取得（SASグローバル認定プログラム）ができ、プロフェッショナルとして成長できます。
・単なる運用業務・監視だけという現場ではなく、アドホック開発や調査なども行うため、開発スキルの成長が期待できます！
・クライアントは金融機関・製薬メーカー・通信キャリア・流通チェーンなどの大手企業などが中心です。業界ごとのビジネス構造やデータの流れを深く理解できる面白さがあり、お客様と深く関わることができる環境です。
ソフトウェア開発等及び付帯する一切の業務
会社の定める業務
- 開発部門の特徴・強み
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■「AI・DX時代の土台」になれる（市場価値の向上）
今、どの企業も「AIを使いたい」「データ分析をしたい」と言っていますが、その前段階の「データが汚すぎて使えない」という問題で躓いています。 AIやデータサイエンティストが活躍するために不可欠な「データ基盤（DWH/データレイク）」を作るスキルが身につきます。「PythonでAIモデルを作れます」という人は増えていますが、「AIに食わせるための数億件のデータを、遅延なく加工して渡せるエンジニア」は圧倒的に不足しています。
■ 上流工程へのパスが「技術寄り」で開ける
一般的なSIerだと、キャリアアップ＝「マネジメントのみ」になりがちです。 弊社のデータ基盤エンジニアのキャリアパスは、データの設計やデータ活用提案など、技術を武器にしたまま上流に行く道が一般的です。「コードを書かなくなる」のではなく、「どういうデータ構造にすれば高速に集計できるか」を設計する、技術的な上流工程に携われます。 - 主な開発実績
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【主なプロジェクト実績】
・営業活動の最適化・DX推進（製薬）
➡日々蓄積されるMRの活動データを解析し、行動変容と売上最大化を支援する可視化システムを開発。
・マーケティングROIの最大化支援（小売・広告）
➡キャンペーンの効果予測および事後検証を行うためのデータ基盤を整備し、施策精度の向上に貢献。
・金融規制への堅牢な対応（銀行）
➡メガバンクにおけるバーゼル規制対応プロジェクトにて、複雑な計算ロジックを要する指標作成システムを構築。
・システム資産の安全な移行
➡システムリプレースに伴う資産マイグレーションにおいて、計画策定から実施までを主導し、業務継続性を担保。 - 技術向上、教育体制
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【研修、教育制度】
・プログラミング（SAS）研修（社内独自の研修）
・フォローアップ技術研修
・eラーニング（ITスキル系）
【各種資格取得による報奨金】
・情報処理技術者試験を対象として、資格取得者に対して所定の報奨金を支給
例）基本情報技術者試験、ネットワークスシャリスト試験等 - 開発手法
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プロジェクトごとに選択
- AI・データ分析
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BigQuery、pandas、Snowflake、Databricks
- その他開発環境
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【開発言語】SAS、その他 （案件により異なります）
【使用技術】SAS、Databricks、Python／AWS、Azure、GCP他
・上司、先輩エンジニアのサポートがしっかりしていますので、知りたいことわからないことを学ぶことができます。 - エンジニア評価の仕組み
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半期ごとの目標設定、振り返りによる評価をおこなっています。
- 組織構成
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全社：213名
データエンジニア：75名
データ分析者：17名 - 配属部署
- ビジネスソリューション部
- 配属部署人数
- 75名
- 平均的なチーム構成
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・2～5名程度で、1チームとしてプロジェクトに当たることが多くなっています。
・マネージャーかリーダーがチーム内に1人配置されます。
・年齢は20代～30代前後の方が多いです。
- 勤務地
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東京都千代田区外神田1-16-8
GEEKS AKIHABARA 7F
※本社（東京都千代田区）、もしくは東京都23区内のプロジェクト先
※転居を伴う転勤はありません就業場所の変更範囲＜雇入時＞
本社
＜変更範囲＞
※本社（東京都千代田区）、もしくは東京都内、都内近郊のプロジェクト先
※転居を伴う転勤はありません受動喫煙防止措置に関する事項屋内原則禁煙（喫煙室あり）
- 最寄り駅
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JR「秋葉原」駅 電気街南口 徒歩1分
つくばエクスプレス「秋葉原」駅 徒歩3分
東京メトロ日比谷線 「秋葉原」駅 5番出口 徒歩4分
都営新宿線「岩本町」駅 A3出口 徒歩5分
- 給与体系・詳細
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■賃金形態：月給制
■賃金の決定方法：当社規定により決定
■月給：430,000円～575,000円
※経験・年齢・前給・スキルなどを考慮のうえ優遇します。
※上記金額には固定残業代（月40時間分／月額107,500円～143,750円）を含みます。
超過分は別途全額支給します。（実際の残業は平均で月20時間未満です） - 給与(想定年収)
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600万 〜 800万円
（※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません）
- 勤務時間
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フレックスタイム制（標準労働時間：7時間30分）
■コアタイム／10:00～16:00（休憩60分含む）
■フレキシブルタイム／7:00～10:00、16:00～22:00
※客先の就業時間に準ずる場合がございます。休憩時間：12:00〜13:00（60分）
平均残業時間：平均20時間程度／月
- 休日休暇
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・完全週休2日制（土・日）
・祝日
・夏季休暇
・年末年始休暇
・有給休暇
・慶弔休暇
・産前産後休暇
・育児休暇 等
※年間休日123日以上 - 諸手当
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◆通勤手当（上限月5万円）
◆家族手当（配偶者には月1万円／子ども1人につき月7500円）
◆時間外手当（超過分）
◆有給休暇の権利消滅1日分につき、1万円を特別支給（毎年6月）
◆資格取得報奨金 - インセンティブ
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賞与：年2回（7月・1月）
- 昇給・昇格
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昇給： 年1回（4月）
- 保険
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関東ITソフトウェア健康保険組合加入
健康保険・厚生年金加入／雇用保険・労災保険適用 - 雇用関係
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無期雇用
- 試用期間
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6カ月（期間中、待遇の変更はありません）
◆リモート制度（現場によって異なりますが、約6～7割はリモート可。3～4割は現場勤務）
◆SAS言語研修（『SASグローバル認定プログラム』資格取得）／IT系eラーニング研修（受講し放題）
◆確定拠出年金制度
◆住宅取得補助制度（ローンで住宅を購入した際に支給）
◆入社時転居支援制度
◆奨学金返済支援制度
◆退職金制度 等
◆従業員に対する受動喫煙対策：あり
対策内容：敷地内禁煙
