株式会社分析屋の過去求人・中途採用情報

【「本来の」データサイエンティストへ！】データを活用した課題解決のプロフェッショナル
具体的な仕事内容
【データ分析だけならAIでも出来る時代】
必要とされてるのは「データとビジネスを繋げる”本来の”データサイエンティスト（以下DS）」。
急増している「オペレーター・DS」はやがてAIに淘汰されます。
分析屋は、顧客から表彰・指名を受ける”本来 の”DSを育成・輩出してきた会社です。

1、データとビジネスを繋げる力の育成
世界に誇るソフトスキル「おもてなし」力教育に力を入れています。(HP詳細)
また日本ではまだ認知が広まっていない「データスチュワード」という、データとビジネスの橋渡し役としての職種領域も経験することができ、 データとビジネスを橋渡しする力を磨けます。

2、すべての領域を一社で経験が積める
データエンジニア・データアナリスト・AIエンジニア・BIエンジニアなどデータ分析に関わるすべての領域を経験することができます。すべての経験がないとDSにはなれません。

3、上流も開発も一社で経験が積める
→1~3が揃っているかつ、最短距離で”本来のDS”を目指すなら分析屋の一択。

■仕事内容■
・集める / 必要データの収集、分析用にデータを加工整理
・整える / データ基盤の設計・構築
・仕組み / データ可視化・機械学習モデルの設計・構築
・伝える / データ分析・示唆出し・プレゼン

■幅広い業界幅■
行政・CRO・ゲーム・IT・通信キャリア・人材・メディア・金融・Webサービス・保険・小売・エネルギー・メーカー(電気機器・自動車)
対応業界が絞られてる企業が多い中、分析屋は幅広く対応。

【DSの価値】
労働人口の0.2%しかいないDS。その中でも「本来の」DSはごくわずか。
「データ分析がビジネス成果に繋がらない」という企業も多く、社会問題に。
つまり「本来の」DSの希少価値は高騰しています。

【研修も2ヵ月しっかりと】
1Excel研修 2SQL研修 3Tableau研修 4Python研修 座学+実践型の研修です。

チーム／組織構成
≪ボトムアップで個人の裁量が高いです≫
20代半ば~30代前半を中心に活躍中。20代で女性リーダーに就いている社員もいて、性別に関係なく年功序列の組織ではありません。また経営層との距離が近く、自らの意見・提案をベースに仕事できる環境です。

【第二新卒も歓迎】ITエンジニアとして1年以上の就業経験 or 実務でのデータの集計・抽出の経験
具体的には下記①②のいずれかに該当する方

①ITエンジニア / 1年以上の就業経験がある方 (SQLやPython使用経験あれば開発経験の有無は不問)

②ITエンジニアではない / 実務でデータの集計・抽出を行っていた方
ex) 元家電販売員、高校教師、営業事務だった方など

◎ 第二新卒・現職在籍歴短い人も歓迎
◎ 現職が正社員でなくても可
◎ 職種未経験歓迎

【優遇条件】
■SQLやPythonを用いたデータ抽出・加工の経験
■何かしらのデータ分析・解析の経験
■BIツールを使用したデータ可視化の経験

詳しくは下部の≪あなたのそのご経験も対象です①、②≫を参照ください

ポジティブなことだけ言おうとしなくても大丈夫です。
データ分析は世の中の在り方を変えていく仕事でもあるので
仕事や世の中に対する想いなどもどんどん語ってください。

★転居を伴う転勤なし／案件によりリモートワーク可【クライアントワーク / 80％リモート】クライアントは新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋・横浜・川崎などを中心とした東京・神奈川エリアの企業
※業務のやり取りは基本的にオンラインとなります。（本社への出社は年1回程度）
※基本的に複数名のチーム。案件内容・スキルによって単独の場合もあります。
※転居をともなう異動はありません。

★リモート案件80％★
└うちフルリモート70％・一部リモート10％
東京・神奈川・千葉・埼玉在住の方が多いです。

【本社】
神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4階

■9：00～18：00（実働8時間）
※プロジェクト先によって時間帯が異なる場合があります。

★残業時間は「月平均15時間」と少なめ
プライベートも大切にした働き方ができます！
【平均残業時間実績】
月15時間（2024年度実績）
月15時間（2023年度実績）
月14.5時間（2022年度実績）

システムエンジニアと納品物が異なることから、進捗に合わせて調整しやすく、残業時間は比較的少なめです。
■平均残業時間
15時間

（2023年度実績）

正社員
※試用期間6ヶ月あり（待遇に変更はありません）

■月給29万~55万円+賞与+手当 ※これまでの経験・能力を考慮した上で決定いたします。
※別途残業代を全額支給いたします。
※業績賞与の為、変動有り。入社2年目以降の方が対象となります

★経験に応じた前給保証制度有り

【社員の年収例】
年収860万円(入社4年目)
年収466万円(入社3年目)
年収360万円(入社2年目)
※上記平均的な例 / 年収1,000万円越のプレイヤーもおります

【透明性の高い評価制度】
単価に合わせて給与が決定する明確な評価制度です。 毎年いくら、ではなく、能力・実績に応じてどんどん上げていけることが魅力です。

【昇給率平均13%】
1年目は見習いになりますが、数年で高年収帯になる人が多いです。
分析屋のデータサイエンティストの昇給率は残業代含めず計算して平均13%（昨年比）と昇給率は高いです。
一般的に3%程度と言われている中、急上昇 しているのは本来のデータサイエンティストであればこそです。

■給与にプラスしてもらえる手当・インセンティブ
■通勤手当(実費)※月上限3万円

■時間外勤務手当 ※固定残業なし

■深夜勤務手当 (休日・深夜勤務は発生しても月平均5名以下)

■在宅手当(全社員一律2,000円支給)

■組織貢献手当 ※2年目以降 (教育・採用・部門運営など)

■子ども手当 (満18歳未満の子1人につき1万円支給/月)

■サポート休暇 (有休付与までの半年間は3日間の特別休暇を付与)

■賞与
年1回
年1回業績により決算賞与を支給(年1回)
※入社2年目以降の方が対象

■昇給
年2回
（給与改定／3月・9月）

■入社時の想定年収
年収350万円
～500万円

■社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）
■退職金制度
■社内懇親会・社員交流イベントあり
■私服勤務OK
■資格取得支援制度
■在宅勤務制度
―…★資格取得支援が充実！
▽対象資格はこちら▽
■統計検定1級／準1級／2級／3級／4級
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）
■情報処理技術者試験
※試験区分：基本情報技術者試験
■データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定））

＜年間休日＞
123日

＜休日・休暇＞
■完全週休2日制
（土・日）
■祝日休み
■年末年始休暇　
（6日）
■GW休暇
（カレンダー通り）
■慶弔休暇　
■有給休暇　
■産前・産後休暇
（取得実績あり）
■育児休暇
（取得実績あり）※男女ともに
■創立記念日（8月15日）

■創業者が元エンジニアだからこそ■
IT企業・データ分析会社の多くが元営業出身の社長。すると技術のことがわからない・技術者の気持ちがわからない・売り上げ第一で技術者はプロジェクトに入ったら基本放置…というのはよくある話。
創業者が元エンジニアなので、技術者の希望を一番に考え売上を上げていくビジネスモデルが構築されています。

■最速で成長していける■
営業会社ではないからこそ、1～2年でプロジェクト変更を行いキャリアアップをサポート！
トップダウン型ではなくメンバーの主体性に任せるスタンスなのでやる事・進め方など自分で決めることができ成長速度も早いです。

■研修・実務も無理なく基本からスタート■
SQL、VBA、Python、Tableauなどデータ分析に必要な基礎言語を学ぶ研修からスタート。その後、実際にデータ分析業務を通じて最新のデータ分析技術を身につけていきます。実務も、基本を身につけるためにデータエンジニア(データ収集・整理・抽出)からスタート＋チーム・会社のサポートがあるので無理なく経験を積めます。

■将来のキャリアパス■
成長やスタイルに合わせた3つのコースを用意！(途中変更もOK！）
◎将コース…会社の経営・管理に関わるコース
◎剣コース…データ分析のエキスパートを目指すコース
◎武士コース…ワークライフバランスを重視したコース

■採用実績（業界・職種別）■

【事業会社】
・小売、EC事業 (マーケティング部門、IT部門)
・製造 (生産管理・品質管理でデータ処理を行う部門)
・金融、保険(データ管理、分析業務)
・医療 (データ統計、研究支援)

【職種】
・マーケティングアナリスト(BIやSQLを活用)
・経営企画 / 経理部門(データ分析に関与)
・ITサポート / ITコンサル(データ管理やレポート業務を兼務等)
・営業支援 / 営業企画(データを活用して営業活動をサポート)
・品質管理 / 生産管理(データを用いて製造プロセスや品質のブラッシュアップ)

■採用実績（職種別）■

・コールセンターのデータ管理(通話データや顧客対応データを分析)
・インフラエンジニア(データ分析基盤やSQL操作を伴う運用経験)
・Webデザイナー(データ寄り業務・マーケティング支援・UXデザイナー)
・組み込み系エンジニア(C言語やPythonを使用し、センサーデータやログデータの分析)
・教育機関の研究職・アナリスト(データ解析や統計ツールを活用)
・物流・サプライチェーン管理(在庫データや配送データを分析し効率化を図っている)
※「データを活用していた経験」というところで、教職の方・飲食店の管理者の方・個人事業主の方なども過去採用実績がございます。