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NEW◢◤データサイエンスチーム◢◤データサイエンティスト（ビジネスコンサル）＜ジュニア・ミドル＞

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データベースエンジニア、データサイエンティスト

東京都・神奈川県

450-700万円

PythonGCPSQL ServerBigQuery

リモートワーク可服装自由オンライン選考可新技術に積極的面接1回残業月20時間未満

事業概要

株式会社分析屋は、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。プライム市場上場の株式会社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。

仕事内容

■ 仕事内容ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。

変更の範囲：会社が指定した業務

■業務概要

データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。

■業務詳細

　 ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計 　大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング　 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発 　データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化　 A/Bテストの設計と効果検証分析 　リコメンデーションエンジンの開発と最適化　 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発 　自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析　 ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング 　データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証

■開発環境／使用ツール

クラウド： AWS、GCP、Azure BI・分析ツール： Tableau、PowerBI、データベース： Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks プログラミング言語・ツール： SQL、Python、R など

■案件例

　 小売業：顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案（チーム：5名、期間：8ヶ月） 　金融業：リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化（チーム：4名、期間：10ヶ月）　 製造業：生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発（チーム：6名、期間：1年） 　医療分野：患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築（チーム：7名、期間：1年3ヶ月）　* 物流業：配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装（チーム：3名、期間：6ヶ月）

<開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/R言語など

＜案件事例＞・外資系自動車メーカーのキャンペーン施策に関する分析・医療品の開発業務・健康経営支援・行政や自治体向け社会調査サービス・広告やプロモーションの最適化・システム開発支援・健康食品通販のクロスセル最大化・サッカーチームのスタジアム来場者増加に関する分析

■ 仕事の魅力・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている・最新のデータ分析技術に触れることができる・クライアントの声を生で聞くことができる・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な　業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い

■スキルアップの流れ Step１データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど

Step２コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / R言語など

Step３データの可視化・分析データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど

Step４レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル/経験 ※1年以上の関連経験目安 1. データ分析と機械学習に関する専門知識と実務経験　 統計解析、機械学習アルゴリズムの理解と実装経験 　 Python、R等のデータ分析言語の実務での使用経験　* SQL等を用いたデータベースからのデータ抽出・操作経験

データ可視化とコミュニケーションスキル　 データビジュアライゼーションツール（Tableau、Power BIなど）の使用経験 　非技術者にもわかりやすく分析結果を説明できるコミュニケーション能力
ビジネス課題解決経験　 データ分析を通じてビジネス課題を解決した実績 　クライアントや事業部門との要件定義・提案の経験

■ 歓迎要件　 大規模データ処理技術（Hadoop、Spark等）の使用経験 　クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）でのデータ分析経験　 深層学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorch等）の使用経験 　自然言語処理や画像認識プロジェクトの経験　 データサイエンスコンペティション（Kaggle等）での上位入賞経験 　分析手法や結果に関する技術記事の執筆、登壇経験

勤務地・給与・その他情報

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開発環境・現場

■ 働く環境・育休取得率は、女性が100％、男性が50％です・社員全体の平均年齢は32歳です ※2024年7月時点 ■ 社風・たとえ失敗しても、その経験を糧とし、前向きにチャレンジし続ける風土が根づいていることが当社の特徴です・何か起きた際には、不平不満を言うのではなく、話し合いの場をつくり解決に導く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だけではなく、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」を推進しています ■ 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。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。