プレエントリーとは、「御社に興味があります」という意思表示です。エントリーシートの提出締切や説明会・面接開催情報を企業から受け取ることができます。

JavaScriptの設定がOFFになっています。リクナビをご利用の際は、お使いのブラウザのJavaScriptの設定をONにしてください。

株式会社デジタルガレージ

IT/WEB/AI/データ/マーケティング/広告/決済/投資/コンサル

株式公開
正社員

業種	インターネット関連その他金融／広告／コンサルタント・専門コンサルタント／シンクタンク
本社	東京

直近の説明会・面接	2024-04-25 15:00:00.0　動画上映会の予約はこちらから！

会社トップ採用情報説明会・面接

このデータの見方

採用人数・プレエントリー候補リスト登録人数

採用人数（今年度予定）

ビジネス職	16～20名
エンジニア職・データサイエンティスト職	21～25名

※上記以外でも採用がある可能性があります。

プレエントリー候補リスト登録人数

プレエントリー候補リスト登録人数	694名

※リクナビ上での企業情報公開日〜2024年4月19日の期間のデータです。（企業によって公開日は異なります）

モデルケースの見方

モデルケース

ビジネス職

採用人数	今年度予定 16～20名昨年度実績（見込） 11～15名
初年度月収例	月28万円程度（年俸制）
選考例	WEBプレエントリー締切随時エントリーシート締切随時説明会随時面接随時内々定随時
応募・選考時提出書類	応募・選考時に必要な書類はありません
その他のポイント	完全土日祝休み、在宅勤務可、転居を伴う転勤なし、異動希望を申請できる、いろいろな職種を経験できる

エンジニア職・データサイエンティスト職

採用人数	今年度予定 21～25名昨年度実績（見込） 1～5名
初年度月収例	月35万円程度（年俸制）
選考例	WEBプレエントリー締切随時エントリーシート締切随時説明会随時面接随時内々定随時
応募・選考時提出書類	その他
その他のポイント	完全土日祝休み、在宅勤務可、転居を伴う転勤なし、英語を使う機会あり

募集要項

求める人物像・選考基準

＜ファーストペンギンスピリット＞

リスクのあることにも勇気と強い意志をもって真っ先に挑戦する「ファーストペンギンスピリット」を社是としています。
ファーストペンギンとは、自分たちの食料を得るために、天敵がいる海へ最初に飛び込む勇気あるペンギンのことです。
DGは、日本ではじめて個人ホームページを開設するなど、国内初となる多くの取り組みにチャレンジしてきました。新しい試みは必ずしも成功するとは限りません。しかし失敗を恐れることなく、挑戦者として新しい物事に果敢に取り組む「ファーストペンギンスピリット」をモットーに、今日にいたるまで成長の道のりを歩んできました。
社員一人ひとりがこの信念を掲げ、群れを率いる先駆者（ファーストペンギン）として社会に貢献できるよう、日々仕事に取り組んでいます。

■全職共通
・テクノロジーを社会に実装し貢献したい人
・事業を横断して新たな価値を創造してみたい人
・幅広い領域に好奇心を抱ける人
・リスクよりも挑戦をとれる人
・チームで協働できるチーム志向の人

【エンジニアのみ】

▼必須
使用できる言語が1～3種類あり、自分で調べて開発できる（未経験不可）
※プログラミング未経験は応募不可

▼求めるマインド
・将来PdMもしくはエンジニアのスペシャリストとして活躍したい人
・技術を使い、企業のビジネスを成長させたい人
・気になったものは自分から情報を得ていける人
・自分で技術を常に探究する人
・コミュニケーションが得意な人

【データサイエンティストのみ】

▼歓迎
・Kaggle等の分析コンペティションでの入賞経験
・AI・データ活用関連のビジネスコンテストでの入賞経験
・分析アプローチの設計～モデル開発までを一貫性を持って自走可能な方
・AI・データサイエンスに関する座学もしくは、実践経験をお持ちの方

▼求めるマインド
・AI・データサイエンスをビジネス社会で活かしたい人
・データサイエンスの専門性だけでなく、ビジネス力を高めていきたい人
・仲間と協力しながら、大きな成果を成し遂げたい人

募集概要

職種	(1)【正社員】ビジネス職　(2)【正社員】エンジニア職(3)【正社員】データサイエンティスト職
仕事内容	(1)【正社員】ビジネス職　商品企画/マーケティング/宣伝・広報/販売促進・営業促進/経営企画/営業　等 (2)【正社員】エンジニア職デジタルガレージ全体の技術導入とシステム開発に責任を持ち、部署を横断して技術サイドから各プロジェクトやプロダクトをマネジメントいただきます。 (3)【正社員】データサイエンティスト職デジタルガレージグループおよび提携パートナー企業のAI・データ活用を牽引するチームの一員として、新規事業開発や既存事業の課題解決に必要となるAI・データ活用プロジェクトを推進いただきます。
応募資格	(1)【正社員】ビジネス職　(2)【正社員】エンジニア職(3)【正社員】データサイエンティスト職　大学/大学院卒業見込みの方　大学/大学院卒業の方　（2020年4月～2024年3月卒の方）
勤務地	(1)【正社員】ビジネス職　(3)【正社員】データサイエンティスト職　東京、海外 (2)【正社員】エンジニア職　北海道、東京、海外　備考：※札幌への配属は、入社前に希望を確認し、決定します。
勤務時間	(1)【正社員】ビジネス職　(2)【正社員】エンジニア職(3)【正社員】データサイエンティスト職　【フレックスタイム制】　標準労働時間（1日）：8時間　備考：配属先により変更の可能性有
採用ステップ＆スケジュール	採用応募受付中です。【ビジネス職】適性検査と数回の面接を実施します。【エンジニア職】プログラミングテストと数回の面接、性格検査（合否なし）を実施します。【データサイエンティスト職】数回の面接と、面接途中に課題検討、性格検査（合否なし）を実施します。
採用活動開始時期	採用活動の開始は3月以降です。

給与・福利厚生(待遇)

給与	(1)【正社員】ビジネス職　　大学卒業見込みの方　大学卒業の方　　年俸：3,300,000円以上（固定残業代含む、一律手当含む）　　※基本給：2,575,320円　　固定残業代/年：603,900円/120時間　　※固定残業代は残業がない場合も支給し、超過する場合は別途支給　大学院卒業見込みの方　大学院卒業の方　　年俸：3,500,000円以上（固定残業代含む、一律手当含む）　　※基本給：2,731,572円　　固定残業代/年：640,356円/120時間　　※固定残業代は残業がない場合も支給し、超過する場合は別途支給 (2)【正社員】エンジニア職　大学卒業見込みの方　　年俸：4,000,000円以上（固定残業代含む、一律手当含む）　　※基本給：3,121,416円　　固定残業代/年：732,156円/120時間　　※固定残業代は残業がない場合も支給し、超過する場合は別途支給　大学院卒業見込みの方　大学院卒業の方　　年俸：4,500,000円以上（固定残業代含む、一律手当含む）　　※基本給：3,511,800円　　固定残業代/年：823,500円/120時間　　※固定残業代は残業がない場合も支給し、超過する場合は別途支給　大学卒業の方　　年俸：4,400,000円以上（固定残業代含む、一律手当含む）　　※基本給：3,121,416円　　固定残業代/年：732,156円/120時間　　※固定残業代は残業がない場合も支給し、超過する場合は別途支給 (3)【正社員】データサイエンティスト職　大学卒業見込みの方　　年俸：4,000,000円（固定残業代含む、一律手当含む）　　※基本給：3,121,416円　　固定残業代/年：732,156円/120時間　　※固定残業代は残業がない場合も支給し、超過する場合は別途支給　大学院卒業見込みの方　大学院卒業の方　　年俸：4,400,000円（固定残業代含む、一律手当含む）　　※基本給：3,511,800円　　固定残業代/年：823,500円/120時間　　※固定残業代は残業がない場合も支給し、超過する場合は別途支給　大学卒業の方　　年俸：4,000,000円以上（固定残業代含む、一律手当含む）　　※基本給：3,121,416円　　固定残業代/年：732,156円/120時間　　※固定残業代は残業がない場合も支給し、超過する場合は別途支給
昇給	(1)【正社員】ビジネス職　(2)【正社員】エンジニア職(3)【正社員】データサイエンティスト職　年1回
賞与	(1)【正社員】ビジネス職　(2)【正社員】エンジニア職(3)【正社員】データサイエンティスト職　年1回
休日・休暇	(1)【正社員】ビジネス職　(2)【正社員】エンジニア職(3)【正社員】データサイエンティスト職　完全週休2日制（土日）　有給休暇：10日～25日　休暇制度：夏季休暇、年末年始休暇、慶弔休暇、産前・産後休暇、育児休暇、介護休暇
福利厚生	社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労働災害補償保険（労災））
試用期間	■期間 (1)【正社員】ビジネス職　　期間：3か月　※労働条件の変更なし (2)【正社員】エンジニア職(3)【正社員】データサイエンティスト職　期間：3か月間　※労働条件の変更なし
研修・見習い期間	なし

職場情報

過去3年間の新卒採用者数・離職者数

－

過去3年間の男女別新卒採用者数

年度	男性	女性
2022年度	4人	2人
2021年度	2人	5人
2020年度	5人	7人

3年以内男性採用割合：44.0%
3年以内女性採用割合：56.0%

平均勤続年数

－

平均年齢

37.3歳（2022年3月31日時点）

研修

あり：・入社前研修
・配属前研修（会社理解、ビジネスマナー、ポータブルスキル等）
・配属後フォロー研修
・DG campus（セグメント横断勉強会）
・セグメント内勉強会
・ミドルマネジメント向け研修
・Techレベルアップ研修

自己啓発支援

あり：・キャリア面談

メンター制度

あり：・OJT制度
・新卒サポーター制度"

キャリアコンサルティング制度

－

社内検定等の制度

－

月平均所定外労働時間

24.2時間（2021年度実績）

有給休暇の平均取得日数

－

育児休業取得者数（男女別）

－

役員・管理職の女性比率

－

職場環境

受動喫煙対策	屋内喫煙可能場所あり

その他の情報

参考データ

【WEB説明会】	・WEB説明会を開催します。リクナビ上の「説明会・面接画面」からご予約いただいた方にマイページをご案内します。視聴URLはマイページから随時ご案内いたします。

詳細情報

主な募集職種: 事務系営業系 IT系専門系
技術系で特に生かせる専攻：数学系、情報工学系
主な勤務地: 勤務地限定採用あり
北海道、東京、海外
応募資格: 大学、大学院卒業見込みの方　または　大学、大学院卒業の方（2020年4月～2024年3月卒の方）
就業経験のない方に限る
積極採用対象: 大学生（文系）、大学生（理系）、大学院生（文系）、大学院生（理系）、海外大生
採用予定学科: 法学・政策系、経済・経営・商学系、社会・環境情報系、外国語・国際文化系、人文系、教育系、生活科学系、宗教・神学系、医療・保健系、芸術・音楽系、体育・スポーツ系、その他文系、機械系、数学系、電気・電子系、情報工学系、物理・応用物理系、建築・土木系、生物・生命科学系、化学・物質工学系、資源・地球環境系、農業・農学系、水産系、畜産・酪農系、薬学系（４年制）、薬学系（６年制）、商船系、医学・歯学系、獣医系、衛生医療・介護系、その他理系

連絡先

〒150-0042　東京都渋谷区宇田川町15-1 渋谷パルコDGビル
コーポレート本部　人事部　新卒採用担当
TEL：03-6367-1111
E-mail：new-grads@garage.co.jp

会社トップ採用情報説明会・面接

掲載開始：2024/01/29

株式会社デジタルガレージに注目した人は、他にこんな企業を注目しています

株式会社デジタルガレージに注目した人は、他にこんな条件から企業を探しています

プレエントリー候補数が多い企業ランキング

あなたの学校のランキング

さらにログインすると…

あなたの学校の学生が注目している
企業ランキングが見られます！

会員登録無料

ログイン

業種別ランキング

※リクナビ2025における「プレエントリー候補」に追加された件数をもとに集計し、プレエントリーまたは説明会・面接予約受付中の企業をランキングの選出対象としております。

リクナビTOPへ

プレエントリー候補に追加しました

現在アクセスが集中しております。時間を置いてから再度お試しください

プレエントリー候補の追加に失敗しました

ログイン・会員登録

ご利用にはログイン、または会員登録が必要になります。

会員の方はこちら: ログイン

まだ会員でない方は: 会員登録（無料）

採用人数	該当モデルケースにおける「今年の採用予定人数」と「昨年度の実績（見込み）」の人数です。
初年度月収例	該当モデルケースにおける、入社初年度の月収例です。詳細は、「採用データ」内の「給与・福利厚生（待遇）」欄をご確認ください。 Pick Up 時給制、日給制、週給制、月給制時間、日、週、月あたりで支払われる給与の単位です。賞与は別に定められているケースが多いです。年俸制、半期年俸制年俸制、半期年俸制とは、年間または半期（6カ月）で支払われる金額が定められている給与の制度です。賞与は月収に含まれる場合と、含まれない場合があります。月収と賞与が毎月一緒に支払われる場合、賞与を含んだ金額です。月収と賞与が別々に支払われる場合、賞与は除いた金額です。
選考例	該当モデルケースにおける選考項目、および実施目安時期になります。代表的な項目のみですので、記載事項以外の選考項目がある場合もあります。 Pick Up WEBプレエントリーリクナビなどの就職サイトで行われる、選考に進む前の「事前エントリー」です。 OpenES リクナビ独自のエントリーシートサービスです。詳細は、こちら。内々定日本経団連に所属している企業が、2024年10月1日前に出す「内定」のことを指します
その他のポイント	「有休取得率」「育児・介護制度」などの福利厚生・待遇面や「平均勤続年数」「女性役員在籍」など風土に関するデータです。