クライアントの経営・事業課題をデータ分析で解決し、業績向上をサポートするデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。 ＊＊＊“データサイエンス”と呼ばれる最先端の領域のスペシャリスト＊＊＊ 顧客データや販売データなど、お客様が集積している情報を集計・分析し、クライアントの事業成長や売上拡大につながる“事業に活かせるデータ”としてアウトプットするのが当社の役割です。 ＊＊＊具体的な業務内容例＊＊＊ ◆クライアント先におけるデータ分析業務 ◆分析用データの整備、データベースの構築 ◆数理モデルの構築と分析(多変量解析などの統計的手法による数理モデルの構築など) ◆機械学習モデルの構築(AIシステム開発のための機械学習モデルの構築) ◆BIツールによるクライアントのビジネスの可視化 ◆先端理論の実装(プロダクト開発における先端論文のリサーチと実装) など ＊＊＊現状で上記の業務内容が理解できなくても大丈夫！＊＊＊ 入社後の研修を通して基礎からレクチャーしますのでご安心ください。ただ、難易度の高い職業であるデータサイエンティストになるにはご自身での努力が必ず必要です。9割未経験スタートの当社で、将来性のあるスキルを身に着け活躍しませんか？ (変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般 <注目ポイント1> “希少な人材”だからこそ、実力次第で収入面もしっかり優遇 DX化やAI、IoTなどの先端領域において、2030年には55万人もの先端IT人材が不足すると言われています。データサイエンスの分野もそれは同じ。だからこそ、そのスペシャリストとなれば収入も高くなりやすい状況が生まれています。今回ご入社いただく方も、スキルと知識をしっかり身につければ年収1000万円以上も早期に実現できます。 【参考】入社後の年収想定プラン ・研修～1年目：年収300万円 ・2～3年目：年収350～500万円 ・4～5年目：年収500～1000万円 ・6年目～幹部クラス：年収1000万円以上 ※定期昇給ではなくスキルに応じた給与レンジです ※明確な評価基準のもと、社歴や年齢に関係なく成果に応じて随時昇給が可能です <注目ポイント2> 今現在も、この先も、必要とされ続けるデータサイエンス人材 ベネッセコーポレーション、講談社、塩野義製薬、神戸大学、野村総合研究所、マネーフォワード、博報堂、サイバーエージェント、ビデオリサーチ…etc. DX化やAI導入が進む今、データ活用は業界を問わず関心が高く、幅広いお客様からご依頼をいただいています。 (下記、「事業内容」の項目もご覧ください) 当社が4年連続で200％成長を実現しているのも、データサイエンス人材の需要が増していることの証左の一つです。 ＜社員同士での交流も盛んです！＞ データサイエンティスト同士で学び合う風土があるため、積極的な情報共有や勉強会の開催(約1回/月)などが行われています。横のつながりで刺激を与え合いながらデータサイエンス人材へと成長できることも当社の強みです。 【入社後の成長サポート】 ＊＊＊入社後は約2ヶ月の専門研修からスタート！＊＊＊ データ分析力やプログラミングスキル、提案スキルなど様々な知識を基礎からお教えします。講師となるのは、業界のトップランナーとして活躍中の取締役。業界でもトップクラスのノウハウとスキルを直接学ぶことができます。 ≪カリキュラムの例≫※データ分析の基礎を学んだ後、実践編へと移行していきます ◆データ分析基礎研修 ┗データ分析概要/統計学基礎/機械学習基礎/データ分析のアプローチ など ◆データ分析実践研修 ┗SQL・Python・Rによるデータ加工と前処理/分析実践演習/分析ツール演習 など

◾️業務内容 クライアントの要件やご希望に合わせ、機械学習や深層学習の技術を用いたアルゴリズム構築、データ分析、前処理、特徴量エンジニアリングなどの業務や、AIを用いたデータ分析によるエンジニアリング提供を行っていただきます。 ◾️具体的な業務例 ・データ要件の整理、利用可能なデータ、分析環境の確認 ・データ前処理 ・データ分析プロジェクトの目的や各種制約条件、運用を踏まえた分析アプローチの設計 ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・データ活用状況や新たなビジネス要求を踏まえた分析モデルの改善 ・各種パフォーマンス評価・検証 ・分析レポート作成、分析結果の報告 など ◾️案件例 大手事業会社を始め、多種多様なプロジェクトを通してクライアントへ貢献しています。 数字やデータ、AI・機械学習を通じて、社会・ビジネスにインパクトを与えるものに特化したプロジェクト多数。 ・製薬：創薬や予防に影響のあるデータの分析・探索 ・金融：データ分析による債務回収業務の効率化支援 ◾️独自の基礎研修~ESTYLE U Junior~ 特にIT業界では日々新しい技術が生まれるため、自己研鑽の姿勢が欠かせません。 常に最新の技術を踏まえたサービスをクライアントへ提供する為に、独自の基礎研修では、この基本姿勢を磨くため、敢えて「自己学習」をベースとしたカリキュラムとなっています。 勿論、質問・相談はオープン&カジュアルにできる環境が整っているので、「調べても分からない」時などはすぐに先輩のサポートを受けることができます! ▼カリキュラム例 データ解析に必要となる統計学・数学（線形代数・微積分）や、データ加工・分析に必要なプログラミング（Python・SQL）など、データサイエンスに必要なスキルを身につけることができます。 ◾️サポート制度 基礎研修では、先輩社員がメンター担当となってしっかりサポートします。安心の環境の中で、データサイエンティストとしての道に挑戦できます。

【解析業務】 ・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。 【ポジションの魅力】 ◆スペシャリストとして成長できる環境 データサイエンティストとしてご経験のない方でも、グループ全体のノウハウを活かし一人前のデータサイエンティストとして活躍できるスキルを身に着けることができます。 またグループには多くのデータサイエンティストが在籍しているため、わからないことをすぐに解決でき、着実にスキルアップできる環境にあります。 【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。 【開発環境】 ・プログラミング言語 Python・R・SQL・SAS　等 【働く環境について】 ■ノウハウプレゼン大会（4半期ごとに開催） データ解析を専門とするデータサイエンティストたちが 日々の業務で培ったノウハウを披露する大会で、優勝者には賞金も！ [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～ ■資格取得支援制度 ■書籍購入制度 ■メンター制度 ■1on1ミーティング

■業務内容： 1カ月のPython研修を行います。Pythonはビックデータ解析などに用いられる言語となっており、世界中で注目されている言語となっております。なお、現在はデータサイエンティスト関連のプロジェクトが豊富であり、データ分析や解析を軸にキャリア構築をされたい方にオススメの募集案件となっています！ ※取引先は上場企業や大手メーカーが中心です。 ■プロジェクト例： ・AIを使った画像音声認識と生成などのAIエンジニア職 ・ビッグデータの解析、統計分析、といったデータサイエンティスト職 ・ロボットの機能開発・追加、機械学習を担うIoTエンジニア職、 上記の通り豊富なプロジェクトを取り揃えております。なお、入社後は希望をふまえ相談しながら参加プロジェクトを決めます。大手グループをはじめとした取引も非常に多いので、大型プロジェクトに携わることも可能です。 ■同社最大の特徴： 将来的には年収800万円以上を目指せるエンジニアへ！同社の最大の強みは確実に技術職としてキャリアアップ出来る事です！いわゆる事務系やサポート系の案件アサインは行っておらず、100％技術専門職のご案内が可能であり、自身が持つキャリア像に沿って市場価値向上をサポートします。 ■未経験でも安心できる研修制度： ・フォロー体制が非常に手厚くなっています。同社には受入教育や定期面談を行う「クライアントリーダー」、経験20年以上の技術スペシャリスト「シニアエキスパート」、クライアントとやり取りをしている「営業担当」が社員に対して月1回の面談を行う体制を取っております。配属された後、不安ごとや今後のキャリアに関して相談できる環境を整えています。 ・社員対しキャリアUP、スキルUP を目的とした技術研修カリキュラムを実施しております。興味のある項目や業務、関係している項目、スキルチェンジに繋がる項目などを自由に受講して頂くいただく事が可能です。 ・これらの充実した研修制度とフォロー制度により入社後定着率は95%以上と非常に高い数値をマークしております。 ■各種手当が豊富： 技術・語学系全138種の資格手当を用意しており、自身の頑張りが給与に変換される仕組みとなっています。また、社宅完備(赴任地による) しているため、U・Iターン希望の方でも安心です。

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【PythonやAIについて学ばれた実務未経験者歓迎／データ分析×Ai利活用で事業推進支援／設立以来顧客数・案件数が右肩上がり／グロース市場上場／ノウハウを用いたAIプロダクトの開発も】【変更の範囲：会社の定める業務】 ■採用背景 ”AIの社会全体への実装に向けた市場拡大”に向けて、企業として中長期の成長をするため、人員拡大をしております。 ■メインミッション アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスを提供する専門企業の当社。様々な業界の課題（リスク管理／収益モデル構築）を、AIを活用したデータ分析を用いてコンサルティングを行っていただく部署にてデータサイエンティストとして企業様の課題解決に向け、ご活躍いただきます。 ■業務概要 モデリングの方法／特徴／使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援していきます。※ハイクラス案件（高額受注）が中心です ■案件特徴 金融／通信、EC・小売り、不動産、製造業、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。現在は、金融系が全体の半分程度を占めておりますが、他業界との取引も堅調に増加しています。 ■案件事例 顧客：金融系 課題：M&A候補先リストの作成において、情報ソースを手作業で集め、担当者の経験・ノウハウ・カンに頼ってリスト化していた。 取組：AIを活用したM&Aマッチングモデルを用いて、保有するデータ・ノウハウなどから、買手・売手視点の相性まで算出し、買収する可能性とよい買収となるかを算出するAIと類似過去事例を抽出する仕組みを構築。 結果：M&A業務の効率性や網羅性が向上 ■同社の成長性 2016年に設立されてから、顧客数・案件数が堅調に伸長し、2022年にはグロース市場に上場しています。 また、顧客数・案件数の伸長に伴い、売上高・利益高も伸びており、2022年3月期から2023年3月期では経常利益が約1.5倍伸長と大きな成長をしております。 ■同社の働き方 フレックスや私服での勤務、副業が可能、年間休日120日とワークライフバランスを整え、かつ裁量を持って自由な働き方を選択することが可能です。 変更の範囲：本文参照

【募集背景】社会課題でもある急速に進むデジタル化に向けて、企業はデジタル人材を求めています。 同社の製造業中心とした顧客はデジタル人材の不足及び課題解決をするソリューションを求めています。 DXソリューション統括部のデータサイエンス課では、 AI/データサイエンスの人材育成に取組、課題解決が出来る人材及びソリューションの提案を進めています。 益々需要が高まるこのビジネス領域で活躍出来るITの知識・経験がある方や人材サービス業界での 営業経験者を営業職として採用いたします。 【業務内容】①企業のデータ利活用を促進するデータサイエンティストの育成・社内からの人材公募や社外から採用を行い、 人材確保し高度なデータサイエンティストの育成カリキュラムを受講させる事により、 現場で活躍するデータサイエンティストの育成スキームの運営に携わって頂きます。 ②大手製造メーカーを中心とした既存先を回り、設計開発や製造における顧客課題のヒアリングを実施し、 課題解決に向けた提案活動を行っていただきます。 訪問先：人事・調達担当者（責任者）、技術部門の部課長クラス、現場責任者等 【主たる業務】過去・既存取引先へのニーズヒアリング及び顧客課題にあった自社エンジニアの 派遣／受託開発／ソリューション等の提案を中心に、未取引部署からの新規受注を目指す活動及び新規取引先の開拓も行っていただきます。 また、担当エンジニアの労務管理・フォロー業務も行っていただきます。

〜日立グループのノウハウを存分に活用！日本初コンサルファームで未経験からデータサイエンティストにチャレンジ／落ち着いた社風〜 ■業務内容： データサイエンティストとして、AnalyticsやAI、IoTに関する知見や経験を生かした改革推進業務をご担当いただきます。 また、コンサルティング企業だからこそ、データ利活用戦略〜組織、データガバナンス、データ管理プロセス、ITアーキテクチャ構想策定、テクノロジー導入にまで関与できます。 ＜詳細＞ ■データサイエンティストとしての業務範囲 ・プログラミング言語（Python、R）を用いたデータ分析やディープラーニングを含む機械学習による業務効率化を推進 ・数理最適化などの数理モデリングをリアルビジネスに適用させ、自動化、最適化を実現 ■コンサルタントとしての業務範囲 ・IoTに関するコンサルティング、またはセンサーやロボットを利用し、実業務の改革推進 ・AI、XR、量子コンピュータ研究、ロボティクスをはじめとする先端的な実領域への応用研究に取り組んでいる日立グループ研究員との協創活動や実運用推進 ＜プロジェクト例＞ ・製造業、輸送業、通信業、サービス業など、様々な業界における計画最適化案件 ・サーキュラーエコノミー（企業横断のデータ循環型ロス削減）案件 ■当ポジションの魅力： ・勘と経験、模倣や踏襲ではなく、データサイエンスの観点を駆使しながら深層課題仮説を定義し、デジタルテクノロジーによる改善や、自動化を推進する一連のスキルを習得することができます。 ・DX戦略、ビジネス企画、業務課題定義、DX後の業務プロセス設計、組織デザインやガイドライン設計まで、幅広い経験を積み、展開していくことができます。 ・日立グループ各社の研究開発部門やテクノロジースタートアップと連携し、デジタル活用ノウハウをもとに自ら価値創出アイデアを発想、企画、プロト開発し、新たなビジネスをリードする機会があります。 ■教育体制：異業種からのキャリアチェンジの方も多数活躍中！ ・社内での各種ソリューション勉強会、事例共有会、OJT等を通じて中長期的に育成を実施 ・データ分析ツールの活用方法やデータから見る財務会計など、データ利活用に関わる基礎教育を案件事例から蓄積したナレッジとして伝える講座を実施

【「龍が如く」や「ソニック」のほか、数々の家庭用ゲーム機やスマホ、PC向けゲームタイトルの開発企業／フレックスタイム・在宅勤務・副業可能でワークライフバランスの充実を促進】 ■募集背景： 同社は、ゲーム業界での更なる成長と競争力強化を目指し、第2事業部においてデータサイエンティストを募集しています。大規模なデータセットを活用し、ビジネス課題を解決するためのデータ分析力を強化するための重要なポジションです。 ■職務概要/職務の特徴： データサイエンティストとして、大規模データセットを用いたビジネス課題の解決に取り組むポジションです。最新のデータ分析技術やツールを研究し、導入してプロジェクトの技術的向上を図ります。ゲーム業界への熱意があり、新しい技術や手法を積極的に取り入れ、常に学習し続ける姿勢を持つ方を求めています。統計学やデータ分析の知識を活かし、プレイヤー体験の向上に貢献できる環境です。 ■職務詳細： ・大規模データセットを用いたビジネス課題の解決 ・最新のデータ分析技術やツールの研究、導入 ・データ分析ツール（R, Python, SQLなど）の使用 ・データ可視化ツール（Tableau, Power BIなど）の利用 ・機械学習やデータマイニングの実務経験を活かしたプロジェクト推進 ■キャリアパス： 入社後は、データサイエンティストとしての専門知識を深め、プロジェクトリーダーシップを発揮する機会があります。将来的には、データサイエンス分野のリーダーやマネジメント業務にも挑戦できるキャリアパスを描けます。 ■企業の特徴／魅力： 同社は、世界的に有名なゲーム開発企業として、常に新しい技術とアイデアを追求しています。データサイエンティストとして働くことで、ゲーム開発の最前線で活躍し、プレイヤー体験の向上に貢献することができます。年間休日130日以上、フレックスタイム制やリモートワーク制度も整備されており、働きやすい環境が整っています。また、成長を支援するための研修プログラムも充実しており、継続的なスキルアップが可能です。 変更の範囲：本文参照

【エンジニアからのキャリアチェンジ歓迎！／PythonやAIについて学ばれた実務未経験者歓迎！OJTでしっかり育成／データ分析×Ai利活用で事業推進支援／設立以来顧客数・案件数が右肩上がり／グロース市場上場／ノウハウを用いたAIプロダクトの開発も】 ■採用背景 ”AIの社会全体への実装に向けた市場拡大”に向けて、企業として中長期の成長をするため、人員拡大をしております。 ■業務内容 アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスを提供する専門企業の当社にて様々な業界の課題（リスク管理／収益モデル構築）を、AIを活用したデータ分析を用いてコンサルティングを行っていただくデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。 ■業務概要 モデリングの方法／特徴／使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援していきます。 ※ハイクラス案件（高額受注）が中心です ■案件事例 金融／通信、EC・小売り、不動産、製造業、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。現在は、金融系が全体の半分程度を占めておりますが、他業界との取引も堅調に増加しています。 顧客：金融系 課題：M&A候補先リストの作成において、情報ソースを手作業で集め、担当者の経験・ノウハウ・カンに頼ってリスト化していた。 取組：AIを活用したM&Aマッチングモデルを用いて、保有するデータ・ノウハウなどから、買手・売手視点の相性まで算出し、買収する可能性とよい買収となるかを算出するAIと類似過去事例を抽出する仕組みを構築。 結果：M&A業務の効率性や網羅性が向上 ■同社の成長性 2016年に設立されてから、顧客数・案件数が堅調に伸長し、2022年にはグロース市場に上場しています。また、顧客数・案件数の伸長に伴い、売上高・利益高も伸びており、2022年3月期から2023年3月期では経常利益が約1.5倍伸長と大きな成長をしております。 ■働き方 ・フレックス ・私服での勤務 ・副業可能 ・年間休日120日 変更の範囲：会社の定める業務

【地銀最大手の横浜銀行グループで安定した事業基盤／働き方改革推進中／月残業２０H・年休１２０日（土日祝休み）とワークライフバランスを整え、解析・分析業務に従事できる環境です】 ■業務内容： 金融機関をメインクライアントに、ビックデータ解析コンサルティング業務をご担当いただきます。具体的なテーマとしては、審査モデル・収益管理・格付けモデル・EBM・ターゲティング、コア預金業・不正検知など 各プロジェクトチームは2、3名で編成され、月2、3回程度クライアントとのミーティングを実施して結果のレポーティングやディスカッションを行いながら、コンサルティングを継続していきます。 ■業務詳細： ・統計解析ソフトSASを使ったデータ分析 ・レポーティング、プレゼンテーションなど ※大手企業などのクライアントを対象としたプロジェクトを担当いただきます。 ■入社後について： まずは案件のデータ分析、解析業務からスタートしていただき、先輩社員の案件に携わっていただきます。コンサルティング業務についてはOJTを通して学んでいただくので、未経験でも問題ございません。 ■仕事の魅力： 他のシンクタンクと異なり、ある特定分野だけを担当する（たとえばローン審査モデル専属）ということはなく、様々な分野のコンサルティングに携わることが可能です。 ■配属組織： 配属予定の情報戦略コンサルティング部は、部長を含め28名（男性18名、女性10名）の体制です。 同部署は、金融機関を主な顧客として、ビッグデータの解析と機械学習の技術を活用してビジネス課題の解決を目指します。膨大なデータから有用な情報を見つけ出し、それをもとに具体的な解決策を提案する業務を行います。データの力を最大限に引き出し、クライアントのビジネス成長を支える役割を担うことを目指して活動を行います。 ■企業の魅力： 会社自体は地域密着型のシンクタンクではありますが、その中でも同部は金融機関を中心に、主に大企業を対象としたデータ分析コンサルティングに特化しており、活動の場は日本全国を対象としています。特徴として、派閥や出世競争のない、非常にオープンでフラットであること。また、誰かしか出世できないのではなく、個人成績次第でそれぞれのタイトルが上がっていく組織です。 変更の範囲：会社の定める業務

自社ITスクールで次世代人材育成に注力！ 未経験からデータを扱うスペシャリストに成長しよう！ ビジネスを成功させるために データを活用する重要度が高まっています。 一方で専門性が求められる分野なので 企業が簡単に手を出せない現状もあります。 そこで誕生したのがデータサイエンティストです。 データを適切に集計・分析するプロとして 世界中で急速にニーズ拡大中です！ ★次世代人材を育てます！ 当社は自社でITスクールを運営している強みを活かし、 データサイエンティストの育成に取り組んでいます。 全くの未経験から、価値あるIT人材に成長可能！ ◎将来性のある業界で活躍したい ◎データやAIの仕事に興味がある ◎頑張りに合わせて収入もスキルも高めたい そんな方は一緒に成長していきましょう！ 【データとAIを活用してビジネスの成長を支援します】 ★自社ITスクールで専門スキルを基本から学べる！ ★研修後は先輩と一緒に少しずつ成長しよう！ ★土日祝休み、年休125日でオフも大切にできます！ *──*──*──*──*──* データ時代に必要とされる 最先端のIT人材として活躍！ *──*──*──*──*──* 購買データやWebサイトへのアクセスPVといった 様々なデータを集計・分析して、 ビジネス課題を解決に導いたり、 クライアントの事業成長を支援します。 *★データ活用の代表例★* ◎ネット通販で現れるレコメンド機能 （商品Aを購入した人に商品Bをおススメとして紹介する機能） ◎自動運転のセンシング（センサーを用いた周辺認識技術） ◎スポーツのリアルタイムでの映像解析 ⇒プログラミング知識やAI知識も磨けるため、 将来は「AI開発エンジニア」などの道も選択できます！ ⇒入社後は約1ヵ月の研修からスタートするので、未経験の方も安心です。 詳細は下記の「データの扱い方を学べる充実の研修制度を完備！」をご覧ください！ *★様々なプロジェクトで活躍！★* 研修後は先輩と一緒に実際のプロジェクトを担当します。 実務についてはOJTでも丁寧にフォローしていきます！ ＜プロジェクト例＞ ◆クライアント先におけるデータ分析業務 ◆分析用データの整備、データベースの構築 ◆統計モデルの設計・構築 ◆可視化ツールを用いた分析・結果報告 ◆データ分析サポート事務　など 【仕事の魅力】 データの扱い方を学べる充実の研修制度を完備！ データ分析・集計の手法、データの活用方法、プレゼンテーションの仕方など、業務に必要となる専門知識は入社後の研修で基本から学べます。専任講師によるカリキュラム形式の研修なので、理解度を段階的に高めることが可能です。 ＜研修カリキュラム例＞ ◇データ分析・集計の手法 ◇統計学基礎 ◇機械学習基礎 ◇データの活用方法 ◇プレゼンテーションの仕方 ◇プログラミング言語・Python ◇分析実践演習 ◇分析ツール演習　など ほとんどの先輩が異業種からの未経験入社です！ 自社でITスクールを運営しているということもあり、異業種からの未経験入社メンバーが多数活躍中！先輩の前職は、飲食店店員、アパレルショップスタッフ、雑貨店店員、コールセンター勤務、営業職、一般事務、教育業界出身など経歴は様々です。 ＜先輩たちの入社理由＞ ☆自社でITスクールを運営していて、心強かったから。 ☆同期と一緒に成長できて楽しい！ ☆研修制度が充実していて社員を大切にしてくれる。 ☆研修後は色々なプロジェクトを経験できるから。 【教育制度について】 自社ITスクールや資格取得支援など、様々な学びのを用意しています。「成長したい！」「知識とスキルを高めたい！」という成長意欲のある方にぴったりです！ ◇研修制度（自社ITスクール利用） ◇メンターメンティ制度（先輩社員が専任で1年間フォローアップ） ◇資格取得支援制度

〜未経験・第二新卒歓迎／多分野でのデータマイニング事業を展開／育成に重きを置いた社内環境／システム開発・データ解析経験のある方を広く募集〜 【業務内容】 解析業務を中心とした業務をお任せいたします。 ＜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。 ※プロジェクト期間は1ヶ月程度のものから数年単位のものがございます。 ※１プロジェクトあたり１〜７人で担当しております。 【プロジェクト例】 大手飲料メーカー：飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例 大手ゲームソフトメーカー様：時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測 大手コンビニチェーン店様：コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う 外資系銀行様：一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速　など 【研修制度が整っています】 新卒社員は最大5カ月(内訳：3ヶ月専門学習、2ヶ月OJT研修) 中途社員は１〜3ヶ月専門学習(Python等の言語学習など)の後、2ヶ月のOJT研修がございます。 【組織構成】 当社は70名中65名がデータサイエンティストでございます。 D4cグループ全体では170名中135名がデータサイエンティストでございます。 【D4cグループ】 我々データフォーシーズは「ビジネスを加速する」ことを使命としてクライアント企業を支援する、データ解析のスペシャリスト集団です。 【卓越したスキルを持つ、データサイエンティストを育成輩出】 AIやIoTと騒がれている昨今ですが「データ解析」ができる人材は不足し、その実態は空洞化しています。株式会D4cプレミアムでは充実した教育研修制度および独自のコンピテンシー評価制度をもち、社員教育・育成に力をいれています。データ解析の業務を通じて社会に貢献し、日本経済や社会を革新・活性化する原動力となるキーパーソンを数多く育成輩出し続けることが私たちの存在意義と考えています。 変更の範囲：会社の定める業務

当社R&D部門にて、カーボンクレジット・MRVを目的とした発展途上国における土壌炭素貯蓄量や温室効果ガスの排出量を評価するプロセスベースモデルの開発やキャリブレーションを行い、それらの論文化を行う。メンターとして研究員(Research Scientist)やデータサイエンティスト（Data Scientist）の個別案件の研究開発における指導までをお任せします。 ミッションとしては、海外チームと連携し、カーボンクレジット、MRVに必要なモデルの開発と研究員を育成し、次代の上級研究員の育成を行うことです。 業務内容 ◆具体的な業務内容 - 研究員／データサイエンティストと連携しつつ、精緻な現地データを用いてプロセスモデルの開発と論文化 - 新規のPoC案件に関して、CROと連携し実施できるかどうかの評価 ◆サグリの環境 プロダクトとしては、すでに複数のプロダクトがあり、これから成長する余地が大きく、開発の取り組みテーマも幅広い状況です。未経験の領域でも、意欲があれば挑戦できる環境です。 言語：Typescript / Python/　Rust アーキテクチャ：redux / atomic design ライブラリ・フレームワーク：React.js / Next.js / Django REST framework DB：PostgreSQL ( PostGIS ) インフラ：AWS（ EC2 / EKS / S3 / RDS等 ） バージョン管理：Git リポジトリ管理：GitHub コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

【裁量労働制で働きやすさも◎/充実のバックアップ体制／マイニングコンテスト世界第2位/メガバンクも大手取引先】 企業の課題や目標に対して、その顧客企業のデータを分析し、主に機械学習モデルを構築し、ともに解決へと導くコンサルティングをお任せします。 ■業務詳細 当社はデータ分析を用いて課題解決／目標達成へと導くことをミッションとしています。 顧客企業のデータを分析し、最も適した解決策として、主に機械学習を活用した予測モデルを作り上げます。そのモデル導入後も稼働状況の確認等のサポート業務も一貫して行っています。 お客様への企画提案〜データ分析〜アフターフォローまでトータルサポートしている為、プロジェクトの一部のみではなく全体を把握しながら、業務を進めることができます。 また、取引先担当者との直接のやり取りも現場が行い、提案したものが結果どのようになったのか、を自分で確認することができるため大きなやりがいを感じていただけます。 ■当社の特徴 【メガバンクや有力地銀も取引先です/金融業界の約70%と取引実績あり】 実際に提案を行う相手は企業の経営方針を決定する上層部となるため、緊張感を持ちながらレベルの高い提案力が身に付きます。 その他、メーカーや通信会社、コンビニ、医療、インターネットビジネス事業会社など幅広い業種が取引先となります。 ■就業環境 【充実の研修制度が整う圧倒的成長環境】 現在データサイエンティストとして約37名が在籍をしています。各プロジェクトは２〜３名（うちリーダー１名）で対応します。 データ分析に必要な基礎スキルアップ（プログラミング／データ加工・集計／モデリング）研修を始めとし、コンサルタントに必要な課題報告研修なども準備しています。リーダーの下、データ分析を行い、企業への提案／報告も行える、現場での経験をより多く積むことが可能な環境です。 【裁量労働制でワークライフバランス◎】 当社は裁量労働制を採用しており、個人の裁量が高く、就業時間や業務の進め方など自分で考えアクションすることが可能です。効率的に働き、正当に評価される環境が整っています。出退勤時間も柔軟に対応することが可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

【データサイエンティスト／研修制度充実／SHIFTグループ／在宅率95％／残業時間平均14.5h】 ■概要 プライム上場(株)SHIFTグループの中でも、データ分析を主軸としIT全般にサービス領域を拡げております。 データ分析に特化しており、エンド直案件も多数あります。 ■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。

◇データサイエンティストとして業界変革/統計学未経験から育成/最先端データ解析/フレックス&リモート可/工場のスマート化に貢献◇ ■職務内容： クライアント企業（電子デバイスメーカー等）の量産工場で収集されるデータを活用して、不良の要因究明や予兆管理に向けたデータ解析業務を担っていただきます。 ■職務詳細：※統計解析の専門スキルは業務を通じて指導しますので未経験の方もご安心ください。 デバイスの完成度向上から工程管理強化など、幅広くデータサイエンティストとして活躍していただきます。具体的には、データ収集、データ解析、結果の考察、改善提案まで関連部門と連携を取りながら実施します。 ■業務の進め方： お客様からデータを受領し、弊社事務所で解析業務を行っています(オフサイト対応)。都度必要に応じてオンラインで会議を行い、1〜2回/月の頻度でお客様の工場に出張しています。在宅でのリモートワークでの働き方も選択可能です。 ■プロジェクト例： ・不良の要因究明、改善に向けた対策立案 ・不良抑制を目的に予兆管理の構築(キーパラメータ特定と各種BIツールを用いた監視運用の構築) ・各種データの加工・統合処理、可視化 ・データサイエンスに関する教育(統計学、データ活用の実践)　など ■働き方： フレックスタイム制が導入されているほか、時間単位の年次有給休暇の取得が可能でライフプランに応じた働き方が可能です。また育児や介護のための時短勤務の制度もあり、ライフプランの変化にも柔軟に対応できる長期就業しやすい環境が整備されています。 階層別研修、目的別研修、技術研修で構成し、マインドとスキルの両面の教育の場が整っています。経営幹部と職場上司と人事が三位一体となり、社員一人ひとりの成長を支援している企業です。 ■アットフィールズテクノロジー株式会社について： 2000年の設立以来、先端の半導体製造現場におけるエンジニアリングサービスを提供しています。お客様の工場における製造工程の改善だけではなく、データ解析やシステム環境構築〜運用までの一貫したサービス提供ができる点が同社の強みです。 変更の範囲：会社の定める業務

◇データサイエンティストとして業界変革/統計学未経験から育成/最先端データ解析/フレックス&リモート可/工場のスマート化に貢献◇ ■職務内容： クライアント企業（電子デバイスメーカー等）の量産工場で収集されるデータを活用して、不良の要因究明や予兆管理に向けたデータ解析業務を担っていただきます。 ■職務詳細：※統計解析の専門スキルは業務を通じて指導しますので未経験の方もご安心ください。 デバイスの完成度向上から工程管理強化など、幅広くデータサイエンティストとして活躍していただきます。具体的には、データ収集、データ解析、結果の考察、改善提案まで関連部門と連携を取りながら実施します。 ■業務の進め方： お客様からデータを受領し、弊社事務所で解析業務を行っています(オフサイト対応)。都度必要に応じてオンラインで会議を行い、1〜2回/月の頻度でお客様の工場に出張しています。在宅でのリモートワークでの働き方も選択可能です。 ■プロジェクト例： ・不良の要因究明、改善に向けた対策立案 ・不良抑制を目的に予兆管理の構築(キーパラメータ特定と各種BIツールを用いた監視運用の構築) ・各種データの加工・統合処理、可視化 ・データサイエンスに関する教育(統計学、データ活用の実践)　など ■働き方： フレックスタイム制が導入されているほか、時間単位の年次有給休暇の取得が可能でライフプランに応じた働き方が可能です。また育児や介護のための時短勤務の制度もあり、ライフプランの変化にも柔軟に対応できる長期就業しやすい環境が整備されています。 階層別研修、目的別研修、技術研修で構成し、マインドとスキルの両面の教育の場が整っています。経営幹部と職場上司と人事が三位一体となり、社員一人ひとりの成長を支援している企業です。 ■アットフィールズテクノロジー株式会社について： 2000年の設立以来、先端の半導体製造現場におけるエンジニアリングサービスを提供しています。お客様の工場における製造工程の改善だけではなく、データ解析やシステム環境構築〜運用までの一貫したサービス提供ができる点が同社の強みです。

【データサイエンティストに未経験から挑戦／リモート率90％／研修体制充実／OJTサポートあり／大手案件多数保有／SHIFTグループ／年間休日123日／残業月15時間程】 ■概要 当社はデータ分析支援を主軸とし、IT全般にサービス領域を拡げております。 プライム市場上場株式会社SHIFTグループとして、近年は売上150%成長を目指し高い売上高を継続しています。 ■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。 １．目的のヒアリング＆抽出データの設計 ２．データ抽出・加工・集計 ３．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。 ※案件先についてはスキルとご希望を考慮しながら決定します。 （例） ・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か月は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。データサイエンティストを未経験で目指す方も安心してご入社頂けます。 入社時以降も様々な研修を用意しております！ ■キャリアパス 各個人の特性を活かす思想のもとで作られております。マネジメント／技術／WLB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）】 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコース 【剣コース（技術職）】 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコース ■社風 失敗したとしても、経験を糧にして前向きに挑戦し続ける風土が浸透しているのが特徴です。何か起きた際には、話し合いの場をつくり解決にへ向かうことを重視しています。すべてを成長の機会と捉え、問題の解決に前向きに取り組んでいます。 経営陣からのトップダウンに限らず、社員の意見も積極的に取り上げるボトムアップをともに行いながら社内制度を作り上げる「サンドイッチ経営」を推進していることも特徴です。

【未経験でもデータサイエンティストに！／SHIFTグループ唯一のデータ分析専門企業／希望部門に異動できる制度利用で自分でキャリアをデザインする】 ■概要 プライム上場(株)SHIFTグループの中でも、データ分析を主軸としIT全般にサービス領域を拡げております。 データ分析に特化しており、エンド直案件も多数あります。 ■安心の研修制度 入社後1か月〜2か月の研修を用意しています。Tableau、SQL、Pythonなどデータ分析に特化した研修なので、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可能です。 ■研修後の業務【変更の範囲：会社の定める業務】 データ分析のプロになっていただくために、まずはデータ処理などの基礎業務を担当いただきます。その後は自身の希望に沿って力をつけていただき、データ分析エンジニアとして成長していただきます。 ・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 ■キャリアパス 経験者未経験者問わず、入社後半年はSES部門への配属となります。それ以降は四半期に一回、部門異動の希望を出すことができます。統計検定2級相当の試験に合格すると必ず希望の部門へ移動することができる制度です。この制度を利用する社員も多く、皆さん希望を叶えて仕事をしています。 ■データ分析の常駐型とSEの常駐型の違い 【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。SEの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。 ■案件例 ・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