【ポテンシャル採用】データ分析を仕事に。データサイエンスのプロ集団で一生モノのスキルを身に着けませんか？
当社は高度なデータ分析サービスを提供し、
お客様のビジネス成長に貢献してまいりました。
これまで培ってきた確かな実績と、
大規模データ処理や機械学習モデルの構築・運用まで一貫して手掛ける技術力で、お客様の多様なデータ分析ニーズに対応しています。
当社のデータサイエンティストの仕事は、
高度なデータサイエンスと機械学習エンジニアリングを駆使して、お客様のビジネス課題を解決へと導くことです。
当社の一員として、様々なデータ分析プロジェクトに共に携わっていただける方を募集しております！！
- 職種名
- データサイエンティスト
- 給与(想定年収)
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400万 〜 600万円
（※ 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
- データベース
- MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server
- 開発内容タイプ
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受託開発（社外常駐）、自然言語処理、機械学習
- 特徴
- 残業３０H以内 オンライン面談可 一部在宅勤務可 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 女性エンジニアが在籍 服装自由 第二新卒歓迎 既卒可
- 募集人数
- 若干名
技術力の向上のために輪読会や勉強会、外部イベント（業界エキスポや技術カンファレンス）の参加を推奨しております！
個人面談では、マネージャーと相談しながら、自身の目指すべき方向性を決め、キャリアにあった資格が学習を推奨してくれる環境があります！
- 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 趣味or実務１年未満
- 歓迎要件
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【必須スキル・経験】
以下すべてに該当する方
●チームやプロジェクトにおいて、異なる背景を持つメンバー（エンジニア、営業、企画等）と円滑に連携し、目標達成に向けて主体的に貢献した経験
●SAS、Python、R、SQL等データ加工・分析に用いるプログラムの実装経験（実務不問）
例）大学・大学院での研究で使用した経験がある方、または自作コードをGitHub等で公開している方、業務で使用した経験がある方等
●データサイエンス・統計学に対する継続的な学習経験がある方
例）
・KaggleやSIGNATEなどの分析コンペにおいて、スコア向上のために自ら試行錯誤を重ね、コンペ終了まで継続してモデルを提出した経験
・自身の興味・問題意識に基づき、主体的にデータ収集・分析を行い、具体的な結論や示唆を導き出した経験
・外部の勉強会やコミュニティ・イベント等へ継続的・積極的に参加した経験
【歓迎スキル・経験】
●データ分析において高い成果を伴う学習・研究実績がある方
・統計検定 準1級以上の取得
・Kaggle / SIGNATE 等の分析コンペティションでのメダル獲得経験等
●不揃いなデータや生データを整理し、分析可能な状態へ加工・整備した経験
●ビジネス課題の特定から改善提案・実行までの一連の経験 - 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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コーディングテスト
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オンライン面接（1～2回）・性格検査
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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
【業務内容】※変更の範囲：会社の定める業務
お客さまの環境に合わせて様々なツール（SAS、Databricks、Python、R等）を用いてデータ分析を行い、お客様が持っているデータの価値を最大化します。
統計や機械学習を使ってデータの価値を高めていきますが、ただそれらを用いるだけではなく、データの価値を高める一連の作業（加工から結果の適用まで）を行います。
▼具体的には…
・データ分析
お客さまの環境に合わせて様々なツール（SAS、Databricks、Python等）を用いて
データの加工から分析、そして結果の可視化まで、一連のデータ分析業務を行います。
また、ヒアリングを通じて、お客様が抱えるビジネス課題を特定し、課題解決に向けた分析を企画・設計・提案します。
・モデルの構築・運用（MLOps）
私たちは、分析設計から実装・開発、運用まで、一貫したサービスを提供しています。
さらに、モデルの実験管理、学習・デプロイの自動化、パフォーマンス監視などを導入することで、継続的な改善を実現するMLOpsソリューションも提供しています。
・人材育成への貢献
電気通信大学の「データアントレプレナーフェロープログラム」に参画するほか、
東京科学大学では非常勤講師としてテキストマイニングやLLMの講義を担当するなど、
高度なデータ関連人材の育成にも力を入れています。
＼入社後は3か月～6か月間の研修からスタートいたします。／
①プログラミング研修
データ活用の要「SASプログラミング」× 次世代スキル「Databricks」 ITの基礎知識からスタートし、市場価値の高い2つの専門スキルを集中的に習得します。
・SASプログラミング：データ活用分野で高く評価される専門技術
・Databricks：現在、業界で急速にニーズが高まっている次世代データプラットフォーム
・SASグローバル認定資格：国内取得者がわずか約800名の希少な国際資格。徹底した取得支援で「一生モノの強み」が手に入ります！
②データサイエンス研修
プログラミング研修を実施後、分析の基本的な手法を講義形式で体系的に学習後、学んだ分析手法を使用して実戦形式の演習を通じ、現場で通用するスキルを身に付けます。
研修終了後、先輩がいる現場に配属されます。(2～3名程度の現場が多いです）
分からないことはすぐに先輩に聞ける環境ですので、少しずつできることを増やしていきましょう。
【使用ツール・手法】
分析に用いるツールや技術や手法は限定せず、必要に応じて対応します。
・クラウド：Azure、AWS、GCP
・分析基盤：Databricks、Azure ML Studio、Snowflake、BigQueryなど
・言語：SAS、Python、SQLなど
・BI：Tableau、Power BI、Spotfireなど
・ML・DS：教師あり学習(予測・分類)、時系列解析、因果推論、異常検知、クラスタリングなど
・LLM：プロプライエタリモデル（GPT、Claude、Gemini）、ローカルモデル（Qwen、Llama）など
【やりがい】
■クライアントの課題解決に直結し分析成果が目に見える点に大きなやりがいを感じられる。
■事前に「これが重要だろう」と思っていた仮説とは異なるデータ要素が精度に効いてくると判明するなど、データ分析特有の面白さや発見がある。
■金融・製薬・通信など支援会社だからこそ様々な業界のデータに触れられ、好奇心を持って挑戦できる。
■新しい現場に入るたびに未知の技術や領域を学ぶ必要があり、乗り越えることで自身のスキルアップを実感できる。
【難しさ】
■ノイズ除去や前処理、データの深い理解といった地道な作業が成果の大半を左右する。
■現場ごとに使用ツール・コーディング作法・開発フローが異なる。また、「比較的新しい論文の手法で試してほしい」といった要望が来ることもあり、常に最新論文や技術を短期間で理解・実装する学習が求められる。
■単にデータを分析するだけでなく、顧客の抱える真の課題を汲み取り適切な分析方針を立てるには、顧客・上司・同僚との対話が不可欠。
■3ヶ月〜半年などの限られた期間で難しい内容をまとめ上げる案件では、迅速なインプットと優先順位づけが求められる。
ソフトウェア開発等およ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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1.大手企業のビジネスに寄与する分析に携われる
第一期のSASコンサルティングパートナーとして30年以上の実績があり、金融・製薬・通信など大手企業との直接取引関係があります。長年顧客ビジネスに携わってきた信頼を土台に顧客のビジネス課題を解決するためのデータ分析に携わることが可能です。
2.ツールや領域を限定しない技術力と分析力を持っている
SAS、Python、SQL等を用いた分析案件の実績があります。SAS Partner AwardではBest Data Science Awardを受賞、Databricks（データ活用/AI活用のプラットフォーム）ではSilver Tierパートナーに認定されています。
3.分析の上流工程からモデル構築・運用まで一貫して携われる
顧客が抱えるビジネス課題を特定し、課題解決に向けた分析を企画・設計・提案する分析の上流工程から、データの加工、分析、結果の可視化までの一連のデータ分析業務を担います。さらに、モデルの実験管理、学習・デプロイの自動化、パフォーマンス監視など継続的な改善を実現するMLOpsソリューションも提供しています。 - 主な開発実績
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【主な開発実績】
製薬 ：営業チャネルの実施回数最適化、マーケティング活動の効果検証
医療 ：有害事象・合併症の要因分析
保険 ：保険の不正請求検知
銀行 ：ローン需要予測とターゲティング最適化
通信 ：架電業務におけるコンタクト率の向上
不動産：賃貸マンションにおける適正賃料の予測
【主要技術スタック】
分析に用いるツールや技術や手法は限定せず、必要に応じて対応します。
●クラウド：Azure、AWS、GCP
●分析基盤：Databricks、Azure ML Studio、Snowflake、BigQueryなど
●言語：SAS、Python、SQLなど
●BI：Tableau、Power BI、Spotfireなど
●ML・DS：教師あり学習(予測・分類)、時系列解析、因果推論、異常検知、クラスタリングなど
●LLM：プロプライエタリモデル（GPT、Claude、Gemini）、ローカルモデル（Qwen、Llama）など - 技術向上、教育体制
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個人のスキルに頼るのではなく、「現場の知見を部全体で共有し、組織の力に変える」カルチャーが根付いている当部では、学習意欲があればデータ分析者として成長できる研修や環境があります。
●充実の研修： 会社の研修に加え、部独自のデータサイエンス研修を用意（研修期間はトータルで3-6か月間）
●安心して質問できる環境：新人は中堅・ベテランとセットで案件配属を実施できるほか、社内チャットでの意見交換や相談も歓迎
●知見を共有する文化： 輪読会や勉強会、別現場のメンバーがナレッジを共有し合うスクラムやPJ振り返り等のイベントを実施
●攻めの技術投資（20%ルール）： 部の人的リソースの2割を新技術のキャッチアップや、有志による社内PJに充てている
●キャリア相談： マネージャーとの個人面談から個別のラーニングパスを提示。個々人のキャリアプランから新たな社内PJや制度が生まれることもある - 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、Power BI
- 環境
- Tableau
- その他開発環境
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■社内チャットが活発で「聞きづらさ」がなく、質問すれば短時間で回答・アドバイスを得ることができる環境であり、スピーディーに問題を前進させられる。
■1人や少人数で現場を担当している際でも、現場外秘の範囲を守りつつ部内で「この手法はどう？」とアイデアを出し合える。抱え込まずに早めに相談できる環境が整っている。
■勉強会があり、Databricks等の疑問解決や現場事例（MMMや製薬業界の統計モデルなど）の共有が盛んに行われている。
■入社初期はシニアとジュニアのペアで現場に入り、伴走しながら振り返りや解決策を速やかに共有してもらえる。 - 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行っております。
直属のリーダーとの定期面談で希望するキャリアを提示いただき、その希望キャリアをもとにマネージャーがキャリアパスを考え、必要なスキルや経験を積むことができる案件にアサインしていきます。
当社では配属現場での仕事以外でも分析提案や設計を行う任意参加の社内プロジェクトや外部研修への参加も奨励しています。 - 組織構成
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データアナリティクス部 16名
- 配属部署
- データアナリティクス部
- 配属部署人数
- 16名
- 平均的なチーム構成
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2～3名体制で1案件を受け持つことが多いです。（場合によっては1人1案件になることもございます）
- 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》
※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就業場所の変更範囲＜雇入時＞
東京都千代田区外神田1-16-8 GEEKS AKIHABARA 7F
＜変更範囲＞
会社の定める場所
受動喫煙防止措置に関する事項屋内全面禁煙
- 最寄り駅
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JR「秋葉原駅」電気街南口より徒歩1分
つくばエクスプレス「秋葉原駅」より徒歩3分
東京メトロ日比谷線 「秋葉原駅」5番出口より徒歩4分
都営新宿線「岩本町駅」A3出口より徒歩5分
- 給与体系・詳細
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【月給】286,000円～430,000円
【基本給】214,500円～322,500円
※固定残業手当は月、40時間0分、71,500円～107,500円を
支給超過した時間外労働の残業時間代は追加支給
【入社時の想定年収】年収400万円～600万円 - 給与(想定年収)
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400万 〜 600万円
（※ 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あります。休憩時間：12:00〜13:00（60分）
平均残業時間：平均20時間／月
- 休日休暇
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【年間休日123日】
■完全週休2日制（土・日）
■祝日休み
■年末年始休暇（12月29日～1月4日）
■GW休暇
■夏季休暇（7月～9月に3日、夏季休暇を付与）
■慶弔休暇
■有給休暇（6カ月後に最大10日付与 ※入社時期による）
■産前・産後休暇（取得実績多数）
■育児休暇（取得実績多数） - 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）
【各種制度】
■慶弔見舞金
■退職金制度
■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）
■プログラミング【SAS】研修（SAS社公認講師による研修、自社オリジナル研修）
■IT基礎スキル研修（eラーニング受講し放題）
■入社時転居支援制度
■奨学金返済支援制度
■服装自由
■社内イベント（お花見など／出欠自由）
