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データサイエンティスト / 非IT技術者 積極採用【東京・神奈川】
採用企業案件
株式会社分析屋
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- 資本金10百万円
- 会社規模101-500人
- その他
| 部署・役職名 | データサイエンティスト / 非IT技術者 積極採用【東京・神奈川】 |
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| 職種 | |
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| 仕事内容 |
ITエンジニアじゃないとデータサイエンティストにはなれない － そう思っていませんか。 必要なのは「IT技術がわかるビジネスパーソン」です。 「現場がアナログすぎて、もっとデータを活かせばいいのにと思っていた」 「部署をまたいで資料を作っていたけど、十分評価されず歯がゆかった」 「”とにかく動け” ではなく、考えて動きたかった」 そんな想いを抱えながら、こっそりデータを触っていたような方こそ、この仕事に向いています。 日本では「データサイエンティスト＝統計モデルを組むIT技術者」と思われがちです。 でも世界では、これはMLエンジニアなど別職種に分類されます。 本来のデータサイエンティストは、課題整理からビジネス活用まで担う“実務家型”。 しかし日本ではまだ少なく、「成果が出た」と答える企業はわずか8％です（ガートナージャパン 2025年1月）。 私たちは②の実務家型データサイエンティストを育成・輩出している会社です。 現場と対話しながら最適なデータ分析の形を深掘りし、ビジネス活用につなげていく─そんな“技術がわかるビジネスパーソン”を育成しています。 そのため、社員の半分は「SEではなかった人」。 営業や事務、教師や医療職、さらにはプロゲーマーまで。さまざまな経歴を持つ人が実務家型データサイエンティストとして活躍しています。 実務型アプローチの有効性は実証されており、顧客から表彰されることもあるほどです。かつ、私たちは上場企業SHIFTグループの一員でもあることもあり、現在、直案件の依頼が急増中。今回はそれに伴う増員募集です。 ■ 弊社での業務の特徴 ■ データサイエンティストは、ITの専門職と思われがちですが、本来は「ITにくわしいビジネス職」。データを活用して、現場の課題を解決につなげる役割です。 1) 現場の声をもとに「使える」分析方針を考える 2) 必要なデータを集めて整理し、ときには自動化する 3) 結果をわかりやすく伝え、意思決定につなげる 機械学習などはあくまで一つの手段であり、役立つのは上記 2)の一部にすぎません。ビジネスとの橋渡しこそが主な役割です。 また、私たちは「方針を考える人」と「手を動かす人」を分けません。なぜなら、本当に役立つ分析は、現場に入り込み会話を重ねながら、一緒に探していくことでしか生まれないからです。背景をくみ取り、専門用語をかみ砕いて伝える──そんな橋渡し役の力を大切にしています。 ■ 業務内容 ■ 「データ分析パート」と「ビジネスパート」の両方に携わりますが、希望やスキルに応じて段階的にお任せしていきます。 【 データ分析パート 】 ・SQLによるデータ抽出・加工、およびレポート作成 ・ダッシュボードの設計・構築（Power BI／Tableau） ・分析設計（切り口の検討、傾向把握など） ・分析結果の資料化および関係者への報告 ※スキルに応じて、自動化やモデル設計にもチャレンジ可能 【 ビジネスパート 】 ・クライアントからのヒアリングおよび課題整理 ・分析要件の設計（KPI設定、活用方法の検討） ・関係部署との調整や進行管理 ・チームメンバーへのフォローやナレッジ共有 ■ プロジェクトイメージ ■ 教育・交通・メーカー・ゲーム・医療など、幅広い業界で「使われる分析」の支援を行っています。 【 教育アプリ | KPI改善 】 ユーザー行動ログを可視化し、KPI再設計・ABテスト・改善まで支援。継続率を向上。 【 鉄道会社 | 混雑予測 】 訪日客の流入データを分析し、時期・路線別の混雑を予測。施策立案を支援。 最近では、日経リサーチ様「探索型データ分析チームの構築」、鎌倉市観光協会様「観光データのレポート制作」など公共・民間を問わず、現場目線での伴走支援が高い評価をいただいています。 ■ 働き方の特徴 ■ 「一人で黙々とデータと向き合う仕事」──そんなイメージを持たれるかもしれませんが、実際はちがいます。お客さまと会話しながら「どんな数字を見ればよいか」「なにが課題か」を一緒に探す仕事です。 これまで評価されにくかった“調整力”や“説明力”が、そのまま武器になります。分析の結果が打ち手につながり「現場がラクになった」と声をもらえるなど、“役に立った”という実感を得られるのも魅力です。 また、システム開発のように無理な納期に追われることは少なく、残業も月平均15時間程度。落ち着いて働ける環境です。 ■ キャリアの広がりと成長環境 ■ 1) “聞き役”“調整役”が主役に変わる ただのデータ処理ではなく、ヒアリング・整理・提案まで一貫して関わる仕事だからこそ、 「現場の声をくみ取る」「背景を理解して伝える」といったスキルがそのまま価値になります。 2) 多様なキャリアパス 専門特化（統計・AI・基盤構築）やマネジメント（PM・折衝・育成）など道は多彩です。 3) これまでの経験が活きる 事務・営業・教育・医療など、どんな職種の経験も強い武器に変わります。 4) 入社後のサポート体制 入社後は1〜2ヶ月でSQL・BI・Pythonなどを段階的に習得。未経験領域も安心です。 ■ いまリスキリングすべき理由 ■ データを使った意思決定は、これからのビジネスの中心になります。 実際、2030年にはデータサイエンティストのニーズがピークに達すると予測されており、今から経験を積めば、ちょうどそのタイミングで「中心で活躍できる存在」になれます。 また、年々求められるレベルが上がっている今、未経験から挑戦できるチャンスは“今だけ”かもしれません。「自分に向いてるかも」と感じた今が、その第一歩を踏み出すタイミングです。 日本のデータ活用の現状を変えていくために、力を貸していただけませんか。 |
| 労働条件 |
【雇用形態】 正社員 【契約期間】 期間の定め無し 【給与】 年収 400万円 〜 600万円 内訳：①基本給＋②稼働手当＋③残業代 ①24万円～ 役職に応じて支給 ②約2.5万～24万円程度ースキルに応じた参画プロジェクトにより支給 ③実働分支給 平均15時間！ ※ポジションによりみなし残業あり ※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性もあります 賞与：入社2年目以降業績賞与年1回、ポジションにより特別賞与あり 【勤務地】 基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）を中心としたプロジェクトに配属となります。 ※一部、都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。 変更の範囲：会社が指定した場所 【受動喫煙対策】 本社：屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り 常駐：勤務先により異なる 【勤務時間】 9：00～18：00 ※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。 平均残業時間／月 13時間~16時間（年間平均） 【待遇・福利厚生】 ＜手当・福利厚生＞ 通勤手当(実費)※月上限3万円／時間外勤務手当※固定残業無し／在宅手当／休日勤務手当／深夜勤務手当／組織貢献手当※2年目以降／子ども手当/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／資格取得支援制度／健康保険組合「TJK」の各種サービス（各種チケット割引など）／湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス ＜その他 労働環境＞ ・経産省健康優良法人2021~2024（中小規模法人部門）に認定 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・リモートワーク可（リモート及び出勤の案件割合はフルリモート及び一部リモートが約80%、フル出社約20%です。案件により出勤形態が異なります） ・社内懇親会を活用した社員同士の交流あり ・私服勤務OK ※プロジェクトによる ・資格取得支援制度あり ・産休・育休取得率 女性100%／男性：50%（希望者においては100%実績） 社歴や役職関係なく、希望者については、育休がとりやすい環境得です 他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催 【休日・休暇】 ■完全週休2日制（土日） ■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 ■サポート休暇（有給取得前3日間付与） 【スキルアップへのサポートも充実】 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給いたします。 ＜対象資格＞ 統計検定 /統計調査士 /専門統計調査士 / データサイエンス基礎（DS基礎） / データサイエンス発展（DS発展） / データサイエンスエキスパート（DSエキスパート） /データサイエンティスト検定™リテラシーレベル（DS検定™ ★）など また、入社後1~2か月の間、データ分析基礎スキルの習得を目的とした研修も用意しております。 いずれも、データ分析案件を想定した実践的な研修となっております。 ＜研修内容＞ ・SQL研修 ・Python研修 ・BIツール（Tableau）研修 【個人の働き方に合わせたキャリアパス】 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。 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となります。 ▼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です。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼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です。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります※ 【選考プロセス】 1.書類選考 2.面接（1～2回） 3.内定 4.内定後面談（選考FB、条件提示など） ※状況により異なります。 現在基本的にはオンラインにて選考を完結しております。 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 SQLを使いデータを扱った経験 (自己学習も可)＞「売上データを集計する」「定期的レポートを作る」など 【歓迎（WANT）】 ・Power BIやTableauなどの「見える化ツール」を使ってレポートを作ったことがある・PythonやRなどで、簡単な分析やグラフ作成をしたことがある ・システム開発、要件定義に関わったことがある 以下のような方が「向いている」と考えています。 ・目的も知らされず、言われた通りに作業するだけなのがイヤだった ・業務のムダを見つけても、誰も改善しようとしないのがモヤモヤした ・データを見ればわかるのに、感覚だけで決まる会議に違和感があった ・工夫しても評価されず、ただの便利屋扱いされるのが悔しかった |
| アピールポイント | 年間休日120日以上 産休・育休取得実績あり 教育・研修制度充実 資格支援制度充実 女性管理職実績あり 20代管理職実績あり 完全土日休み 月平均残業時間20時間以内 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2025/10/01 |
| 求人番号 | 5195202 |
採用企業情報
- 株式会社分析屋
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- 資本金10百万円
- 会社規模101-500人
- その他
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会社概要
【設立】2011年8月15日
【代表者】溝口 大作
【資本金】1,000万円
【従業員数】314名（2025年9月1日現在）
【本社所在地】神奈川県藤沢市藤沢484-1
【事業内容】データ分析 システムインテグレーション
【部門】
▶データ利活用部（一都三県勤務）
分析屋の「入り口」として、幅広い案件に対応する部門。
SQLやExcelスキルからチャレンジでき、IT未経験からでもキャリアを築けるのが特徴です。
キャリア魅力：基礎から実務を経験し、分析領域へのステップアップが可能。
▶AIビジネス部（一都三県勤務）
最先端のAI技術を駆使し、ビジネス課題を解決に導く部門。
SQL＋Pythonを武器に、機械学習やAIモデルを活用した提案・実装を行い、顧客の成果創出を直接支援します。
キャリア魅力：高度な分析スキルとビジネス視点を兼ね備えた“次世代リーダー人材”へ成長できる環境。
▶ACR部（一都三県勤務）
データアナリストに特化し、SQLを用いて幅広い分析・レポーティング・改善提案を行う部門。
現場のデータを深掘りし、ビジネス課題を数値から解決に導きます。
キャリア魅力：データから価値を生み出し、企業変革を支える分析のプロへ成長可能。
▶基盤運用構築部（一都三県勤務）
データ基盤の設計・構築・運用を担い、大規模なデータ活用を支える部門。
SQLやクラウド経験を活かし、安定した分析環境を整備します。
キャリア魅力：インフラの専門性とデータ活用の最前線を掛け合わせたスキルが身につく。
▶BI推進部（一都三県勤務）
BIツールを用いたデータ可視化やダッシュボード構築を専門とする部門。
SQLに加えてTableauやPowerBIなどの経験が活かせ、企業のデータ活用を加速させます。
キャリア魅力：“見える化”を通じて経営・現場にインパクトを与える実感を得られる。
▶SAC部（藤沢本社勤務）
上流工程・コンサルティングに特化した部門。
SQL＋Pythonに加え、課題抽出・顧客折衝力を活かし、意思決定を支える提案型の仕事を担います。
キャリア魅力：単なる分析者ではなく「顧客課題を解決するパートナー」として活躍。
【企業理念】
[Mission] すべての意思決定に人間らしさを
数字が企業の人間らしさを押し殺している。
合理的なジャッジを重ねるだけなら、意思決定者はもうAIでいい。
分析屋は、合理と情理の両側面を踏まえた「おもてなし分析」で、企業の「人間らしい意思決定」を支援していきます。
[Vision] 「分析」の第一想起になる
「分析屋の分析に対する考え方」を分析のスタンダードにすることで、
すべての意思決定に人間らしさがある世界を創造する。
[Value Concept] おもてなし分析
合理と情理の両方をふまえた分析活動で顧客の「人間らしい意思決定」を支援します。
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