【データサイエンティスト候補】◆実経験OK◆データサイエンティストのパイオニア/充実の研修最大5ヶ月
株式会社データフォーシーズは2005年の創業以来「データ解析で世の中を変える」ことを使命としているデータ解析のスペシャリスト集団です。
GPS/IoTなどによる大規模なセンシングデータをもとに、画像解析やクローリング・スクレイピング、機械学習モデリングなどの最新手法を駆使して解析・予測・可視化をおこない、企業競争力の向上に貢献しています。お客様がさまざまな課題を解決するために、データ収集・加工、各種解析モデリング、分析レポーティング運用から環境の構築までワンストップでサポートしている点が特徴です。
活躍のフイールドは幅広く、Webサイト回遊状況を解析してどのページに問題があるのか発見し、改善することでお客様の使い勝手を向上させる「マーケティング領域」、融資をおこなっているお客様の倒産確率を予測して、返済能力を超えた無理な貸出を避けることでお客様を守ると同時に会社の収益も高める「金融領域」、健康診断や生活習慣に関するデータ解析・特定の病気になる可能性を予測し、病気になる前に行動変容を起こすことで世の中から病人を減らす「医療・健康領域」を中心に、さまざまな分野の案件で経験を積むことができます。
ビックデータ、AI、IoT、RPA、5G、医療予測、Fintech、スマートモビリティ、ブロックチェーン…。テクノロジーの急激な進化により、未来は加速度的にやってきます。時代が変わって、テクノロジーがどれだけ変わっても、わたしたちはエバンジェリストであり続け、情報革命をリードし続けます。そして、わたしたちはデータサイエンスと進化するテクノロジーを駆使して世の中を豊かにしていきます。
業種業態の課題解決を超えて戦略を導いていく当社。幅広い業界とのお取引があり、多種多様なジャンルに対応できる技術力の高いエンジニアが集まっています。データサイエンス分野のパイオニア企業で、キャリアアップを目指していきませんか?チームで協力し、顧客の課題に真摯に向き合えるエンジニアをお待ちしております。
- 職種名
- データサイエンティスト候補
- 給与(想定年収)
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400万 〜 530万円
(※ 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
- 主要開発技術
- Python3
- 開発言語
- R言語 SQL
- 開発内容タイプ
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自社製品/自社サービス、受託開発(社外常駐)、機械学習
- 特徴
- 残業30H以内 一部在宅勤務可 オンライン面談可 女性エンジニアが在籍 女性リーダー活躍中 社長が現役or元エンジニア 産休育休取得実績あり 第二新卒歓迎 既卒可
- 募集人数
- 4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 趣味or実務1年未満
- 求める人物像
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・誠実さと責任感が強い方
・チームで協力し、顧客に向き合える方
・オーナーシップを持って物事を推進できる方
・探究心を持って、自走してスキル向上していける方 - 備考
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【必須条件】
実務・自学習問わず
・Python・R・SQL 等、何らかのプログラミング・コーディング経験3か月以上
【歓迎条件】
・システム開発、プログラミング、DBエンジニア等の経験
・大学でのデータ解析・統計解析の履修経験
・データ解析の自己学習経験
・Kaggle/SIGNATEなどデータ解析コンペへの参加/上位ランクイン経験 - 選考フロー
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カジュアル面談/通常面接
※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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1次面接(オンライン面接)
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2次面接(プレゼン・面接)
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3次面接(オファー・代表面接)
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内定
面接方法:1次面接はオンラインで実施いたします
常駐案件をメインに解析業務をお任せしますが、一部自社をご担当いただく場合もございます。
【具体的には】
・データ処理プログラミング、集計、解析業務
・統計解析、多変量解析、モデリング
・解析結果のレポーティングや報告など
※統計解析やデータサイエンス用のソフトウェア・言語を使用しますが、経験は不要です。充実した研修制度をご用意してバックアップします。
【募集背景】
事業拡大に伴い受託案件が拡大・複雑化しているため、より高度なコンサルティングができる人材を育成・確保することを目的にエンジニアの増員募集をおこなっています。
【入社後のフォロー】
現在のスキルに合わせて最大5か月の研修をご用意しています。
スキルが十分な方は、研修後すぐに実務とOJTでスキルを伸ばしていただきます。
定期的な面談によるフォローアップや、継続研修もご用意しています。
【業務のポイント】
1部署としてのデータサイエンティスト職ではなく、当社は「データサイエンティスト」が所属している企業です。
そのため、分析から提案まで幅広いスキルを身に着けられるほか、マーケティングや金融など、違う業界の案件に定期的にジョブローテーションされるため、1つの業界にとどまらない知識・スキルを身に着けることができます。
【社員インタビュー:入社の決め手は?】
■案件のジャンルが幅広いから
一般的には特定の業界に強みを持つ会社が多いため、担当できる案件の領域は限定的になってしまいます。同社については社内のメンバー含めて充実したエンジニアが多く、幅広いジャンルにも対応可能なため、結果として案件のジャンルが非常に幅広いという魅力があります。
■コンサルタントも目指せるから
グループ内に上位のコンサルタント業務を実施している企業があるため、コンサルタントへのキャリア変更も可能です。キャリアの選択肢が広げられるため、自身の興味や適正に合わせて活躍していただけます。
■スキルアップ環境があるから
実務ベースに直結する研修があり、他社様からも引き合いがあるほど、技術力を高めることができます。
- 開発部門の特徴・強み
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修士博士を修了した国内トップクラスの「データサイエンティスト」が集まり、「1部署としてのデータ分析」にとどまらない、幅広いビッグデータ分析をすることが可能です。
また、1つに特化せず複数(医療・ヘルスケア・金融など)の複数の領域でノウハウが会社として蓄積されています。
そのほかにも、業務で得た知識や業務外の知識をお互いに共有する環境があるため、次々と自分のスキルを上げることができます。 - 主な開発実績
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【プロジェクト例】
「マーケティング系プロジェクトの一例」
■食品メーカーにおけるプロジェクト
食品の消費量推計やキャッチコピーを自動で生成するシステムの構築。
■製造業者向けの生産材を扱う会社における分析支援プロジェクト
購入回数や購入頻度などの様々な指標から、売り上げ向上につながる要素を見つけ出し、改善施策に落とし込む。売り上げをKPIに、どのようなお客様に対してどんな商品をレコメンドしたらよいか等をデータから導き出し、お客様に提案する業務。
「金融系プロジェクトの一例」
■メガバンク、地方銀行、クレジットカード会社におけるプロジェクト
与信管理やAML(アンチ・マネー・ロンダリング)を実施。
何円預けた、引き出した、振り込んだという取引データの中から気になる取引を自動的に検知するツールのシステム開発・保守・運用の業務。
「ヘルスケアプロジェクトの一例」
■研究所でのゲノム解析プロジェクト
病院から直接送られてくる腫瘍などのサンプルから、実験担当の方が次世代シークエンサーでがんのゲノム情報を読み取り、解析し、がんになりやすい人はどういう傾向があるか、薬が効くか効かないか、を統計的に検出する業務。
■製薬会社でのプロジェクト
治験中の抗がん剤等の解析
新しい薬が今までの薬よりもどのくらい効果が高いのか、危険が少ないのかをデータから導き出す業務。 - 技術向上、教育体制
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■資格取得補助制度(統計検定・AWS・GCP・SAS 等)
■メンター制度
■入社時研修/継続研修
■社内技術向上会の開催(ノウハウプレゼン大会)
[過去テーマ]
-自然言語処理の手法と言語モデルの紹介
-2040年のリアルワールドデータの展望
-深層学習による画像分析(CNN,CAM,物体検出)
-RのSCV読み込み関数を比較する~より高速・効率的な処理を目指して~
■Kaggle褒章制度
■社内wiki(ナレッジ共有)
■書籍購入制度
など - 支給マシン
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相談の上、ご希望のノートPCを支給いたします。
- その他開発環境
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【開発環境】
・SAS、R、Python
・BIツール全般
常にチャットなどでお互いにコミュニケーションが取れるような環境にあるので、
困ったことや逆に知識として共有したいことは気軽に声を掛けられます。
また、毎週月曜日の午前中は全員出社としているため、普段直接会えない人ともコミュニケーションが取れる環境を整えています。 - 組織構成
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従業員数は現在75名、グループで150名となっています。
75名のうち65名がエンジニアなので、エンジニアにとって働きやすい環境を整えています。 - 配属部署
- データサイエンティストの部署(全65名)に配属されます
- 配属部署人数
- 65名
- 配属上司経歴
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当社には様々なバックボーンのリーダー、メンバーが在籍しています。
【エンジニアマネージャー】
総合科学部の修士課程を修了後、新卒で当社に合流。
現在はマーケティングユニットのグループリーダーとして活躍中。メンバーの勤怠・稼働管理、若手の目標実績管理、あとは品質評価なども担当中。
【エンジニアリーダー】
システム開発系エンジニア経験3年を経て当社に合流。
入社後1年半、研修を受けながらデータサイエンス系プロジェクトに積極的にたずさわり、高いスキルを身につけ現在はリーダーとして活躍中。
【エンジニアメンバー】
大学卒業後、数学教員として従事しながら、Pythonの勉強を半年以上継続。
大学時代に学んでいた数学・統計の知識をもって、合流。
2か月の研修を経たのち、3か月目からはいち早く現場にアサインし、活躍中。 - 平均的なチーム構成
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エンジニアは全部で約65名。
そのうち案件ごとに1~5名のチーム体制となります。
※未経験の場合は最初は2人以上の配属で対応となりますので、ご安心ください。
- 勤務地
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東京都港区南麻布5-2-32
興和広尾ビル5F
※東京都内取引先での常駐業務可能性があるため、その場合は常駐先によって異なります
※就業場所はお客様や取扱いデータにより、広尾オフィス/常駐先オフィス/在宅勤務のいずれかとなります - 最寄り駅
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東京メトロ日比谷線「広尾駅」より徒歩3分
- 給与体系・詳細
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経験・能力等を充分に考慮した上で、加給・優遇。
- 給与(想定年収)
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400万 〜 530万円
(※ 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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8:30~17:30
※担当する案件による変更になります。
※案件先がフレックスであればフレックス・リモート可能です。休憩時間:12:00〜13:00(60分)
平均残業時間:平均20〜30時間/月
- 休日休暇
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・完全週休2日制(土・日)、祝日
※東京都内取引先での常駐業務可能性があるため、その場合は常駐先によって異なります。
※教育研修など含め休日出勤の可能性があります。
【休暇】
・年末年始含む公休日(年5日)
・アニバーサリー休暇(年2日)
・バカンス休暇
・年次有給休暇 など - 諸手当
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【諸手当】
■時間外勤務手当
■業績賞与
■テレワーク手当
■出社手当(500円/日)
■独立手当(世帯主への住宅手当)
■扶養子女手当
■通勤手当(1カ月の定期代 ※上限あり)
■Kaggle褒章制度
■退職金制度(勤続7年以上) など - インセンティブ
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賞与:年2回
- 昇給・昇格
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昇給査定:年1回
- 保険
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社会保険完備(健康保険・厚生年金加入・雇用保険・労災保険)
- 試用期間
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4カ月(※試用期間中は本採用時の給与の90%を支給いたします)
【受動喫煙の対策】
屋内禁煙(屋外喫煙場所あり)