【データサイエンティスト(ミドルクラス)/最新の分析技術を活用して「技術×ビジネス」の両軸で成長!】東京・神奈川

• データサイエンティスト

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データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。

業務内容は大きく エンジニア領域 とビジネス領域に分かれ、ご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。

【エンジニア領域】
データを活用した課題解決に携わります。実務を通じて、分析スキルを磨きながら、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。

<主な業務内容>
・データ分析のためのデータ収集・前処理(データクレンジング、ETL処理など)
・データ基盤構築・管理(データベース設計、データパイプラインの開発など)
・データ分析設計、実行(ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など)
・KPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等)
・分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど)

【ビジネス領域】
データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。

<主な業務内容>
・顧客のデータ活用課題の抽出・整理
・課題解決のための方針策定と提案活動
・要件定義、KPI設定
・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案
・プロジェクトマネジメント(スケジュール管理、進捗管理、品質管理など)
・顧客との契約内容の調整、SLA管理
・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート

【案件事例】
以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につける ことができます。

鉄道会社のインバウンド対策
　・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理
　・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング

教育業界向け学習アプリの利用者増加施策
　・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定
　・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証

消費財メーカーの新商品開発支援
　・BIツール(Tableau、Power BI など)を用いた分析環境構築
　・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等)

ソーシャルゲームの離脱率改善
　・ログデータの加工・集計・分析(Python、SQL などを活用)
　・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案

データマネジメント業務
　・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理
　・データガバナンスの設計・運用支援

このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。
・データ分析技術 (Python, SQL, BIツール, 統計解析 など)
・ビジネス課題解決力 (データに基づいた施策立案・提案力)
・データ基盤構築・マネジメント (データ設計、品質管理)

<上記以外の主要取引>
　SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、
　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を
　多数いただいております。

【使用ツール・開発環境】
・ クラウド環境 : AWS、GCP、Azure
・ 分析ツール : BIツール(Tableau、Power BI等)、SAS、SPSS
・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 : Google Analytics、SQL、Python、R

【入社後の流れ】
入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。

研修後は実際の案件に参画し、顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)を担当していただきます。
OJTを通じてスキルを実務レベルに引き上げながら、分析設計・データ活用の経験を積んでいただきます。

その後、ご自身のキャリア志向やスキルに応じて、以下のようなステップを目指していただけます。

・データサイエンティストとして専門スキルを高める道
　・高度なデータ分析(統計解析、機械学習モデル構築 など)に携わる
　・データ基盤構築やデータエンジニアリングのスキルを習得する

・プロジェクトリーダーとしてマネジメントに挑戦する道
　・小規模案件のリーダーを経験し、プロジェクトの進行管理を学ぶ
　・顧客折衝や提案活動を通じて、ビジネス側のスキルを磨く

・プロジェクトマネージャー(PM)を目指す道
　・プロジェクト全体の進行管理、リソース調整、ビジネス戦略策定を担う

「分析スキルを極めたい方」「ビジネス経験を積みたい方」どちらにも適した環境が整っています。あなたのご経験や志向に合わせて、最適なキャリアを築いていただけます。

会社が指定した業務

当社は2011年の創業以来、データ分析支援を主軸に事業を展開し、顧客の意思決定を支えてまいりました。現在は「2034年に売上100億円」という目標に向け、大きな成長フェーズにあります。

その実現のため、「人員拡大による体制強化」「既存メンバーのスキルアップと単価向上」「人月モデルに依存しない自社サービス開発」といった取り組みを進めており、技術力を深めながらビジネス成果につなげられる人材が必要不可欠です。

現在、多くの企業では「分析はしているが、ビジネス成果につながっていない」という課題があります。分析結果を単に報告するだけで現場任せになったり、高度な分析そのものが目的化してしまい、実際の成果に結びつかないことが少なくありません。

そんな中、分析屋では「データ分析をビジネス成果につなげる橋渡し」を大切にしています。当社では、データ分析の実装だけでなく、分析結果を戦略に落とし込み、改善提案まで行うことで、実際に成果を生むことに挑戦できます。

今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員であり、ゼネラリスト的に幅広く活躍できる方、または特定分野で専門性を深めつつビジネス側へ挑戦したい方を歓迎します。

これまでの経験を土台に、新たな挑戦を通じて自身の市場価値をさらに高めていきたい方をお待ちしています。

※以下いずれかのご経験が2年以上ある方

・データ分析(データ抽出、統計解析、機械学習など)の実務経験
・SQL/Pythonを用いたデータ処理やシステム開発の経験 + 要件定義や設計などの上流工程業務経験

・分析基盤構築の経験(ETLパイプラインの開発、データウェアハウス構築など)
・BIツール(Tableau、Looker等)の使用経験