【第二新卒／1回面接】データサイエンティスト〜分析未経験可／SHIFTグループ／平均残業15h〜株式会社分析屋

仕事内容

【データサイエンティストに未経験から挑戦／確かな技術力を身に着けられる環境・研修制度充実／プライム上場(株)SHIFTグループの安定基盤／データ分析に特化・エンド直案件も多数／在宅率95％／年間休日126日】 ■業務詳細 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。 ・目的のヒアリング＆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 ■案件例 新宿・渋谷・銀座・丸の内・横浜・川崎等を中心とした東京・神奈川県内の各プロジェクト先となります。案件先はスキルとご希望を考慮しながら決定します。 ・大手ゲーム会社：ログデータの分析 ・大手飲食チェーン・大手化粧品メーカー：ユーザーの分析 ・大手マーケティング企業：マーケティング分析 ■研修体制 入社後1か月〜2か月が研修期間となります。 スキルに合わせて、Tableau、SQL、Python等の研修をご用意していますので、データ分析が未経験でも安心してご入社頂けます。入社以降も様々な研修を用意しているので、キャリアプランに合わせて受講できます。 ■魅力 【顧客の課題をデータ分析で解決する面白さ】お客様先に常駐して集計したデータから課題分析を行うことで、顧客に近い立場で課題解決提案を行えます。 【分析結果を元に自分で意思決定していく】データを集めてPDCAを回していき、分析結果を元に施策を顧客に提案していきます。常駐型で指示通り業務をする内容とは異なり、顧客の課題解決のために自身で意思決定をしていく業務となります。 ■キャリアパス 【進みたいキャリアに合わせたコース選択】マネジメント／技術／ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースで分かれており、希望に合わせたキャリアを構築できます。 ・将コース（総合職）：管理職などのマネジメントに進む人向け ・剣コース（技術職）：技術職で専門性を高めたい人向け ・武士コース：ライフワークバランスを重視したい方向け 【部署異動もテスト合格で叶う】四半期に一度試験があり、SES部から他部門に異動できる制度もあります。 変更の範囲：会社の定める業務

働き方

勤務地

＜勤務地詳細1＞ 東京都内常駐先 住所：東京都 受動喫煙対策：敷地内喫煙可能場所あり ＜勤務地詳細2＞ 神奈川県常駐先 住所：神奈川県 受動喫煙対策：敷地内喫煙可能場所あり 変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）

雇用形態

正社員

給与

＜予定年収＞ 350万円〜500万円 ＜賃金形態＞ 月給制 補足事項なし ＜賃金内訳＞ 月額（基本給）：180,000円 その他固定手当/月：70,000円〜200,000円 ＜月給＞ 250,000円〜380,000円 ＜昇給有無＞ 有 ＜残業手当＞ 有 ＜給与補足＞ ※手当はスキルに応じて異なり記載の年収より下回る/上回る可能性もあります 年収例： 1)SQLでのデータ抽出実務経験2年　352万円（残業代含む） 2)SQLでのデータ抽出経験1年、かつプログラミング言語を使用した開発経験3年と3名のチームリーダー経験　528万円（残業代含む） 賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

勤務時間

＜勤務時間＞ 9:00〜18:00 （所定労働時間：8時間0分） 休憩時間：60分（12:00〜13:00） 時間外労働有無：有

実働標準労働時間

＜その他就業時間補足＞ ※勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります。（10：00〜19：00等）

休日

完全週休2日制（休日は土日祝日） 年間有給休暇10日〜20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります） 年間休日日数123日 ■完全週休2日制（土日） ■サポート休暇（有給取得前休暇） ■祝日 ■創立記念日（8月15日） ■年末年始休暇 ■年次有給休暇 ■慶弔休暇 ■産前・産後休暇 ■育児休暇

特徴

待遇・福利厚生

通勤手当、家族手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、退職金制度 ＜各手当・制度補足＞ 通勤手当：上限3万円 家族手当：補足事項なし 社会保険：補足事項なし 退職金制度：（確定拠出年金） ＜定年＞ 60歳 ＜育休取得実績＞ 有 ＜教育制度・資格補助補足＞ ■ ＜その他補足＞ ◆各種社会保険完備（雇用、労災、健康、厚生年金） ◆退職金制度（確定拠出年金） ◆社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担 ◆私服勤務OK

応募条件

応募資格

■必須条件： 以下いずれかに当てはまる方 ・SQLを使ったデータ抽出/加工の実務経験がある方 ・プログラミング言語を使った開発経験がある方 ■歓迎条件： ・Python、Tableauのいづれかの経験がある方 ・機械学習分野の専門知識と実務経験がある方