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。
業種 |
情報処理
コンサルタント・専門コンサルタント/シンクタンク/インターネット関連/各種ビジネスサービス |
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本社 |
東京
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残り採用予定数 |
15名(更新日:2024/08/30)
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データサイエンティスト・データアナリスト | 51~100名 |
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営業職 | 1~5名 |
プレエントリー候補リスト登録人数 | 1190名 |
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採用人数 | 今年度予定 51~100名 昨年度実績(見込) 21~25名 |
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初年度 月収例 |
月23万円程度(月給制) |
選考例 |
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応募・選考時 提出書類 |
履歴書 |
その他の ポイント |
有休消化50%以上、完全土日祝休み、在宅勤務可、転居を伴う転勤なし、資格取得奨励金あり |
採用人数 | 今年度予定 1~5名 昨年度実績(見込) 0名 |
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初年度 月収例 |
月25万円程度(月給制) |
選考例 |
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応募・選考時 提出書類 |
履歴書 |
その他の ポイント |
有休消化50%以上、完全土日祝休み、転居を伴う転勤なし |
職種 | (1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト(2)【正社員】営業職 |
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仕事内容 | (1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト(2)【正社員】営業職
下記にて仕事内容の詳細をご確認ください。 |
応募資格 | (1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト
共通 高専/大学 卒業見込みの方 高専/大学 卒業の方 (2024年3月~2024年3月 卒の方) 共通 大学院 卒業見込みの方 大学院 卒業の方 (2024年3月~2024年3月 卒の方) (2)【正社員】営業職 大学/大学院 卒業見込みの方 大学/大学院 卒業の方 (2024年3月~2024年3月 卒の方) |
勤務地 | (1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト
東京 備考: 東京本社もしくは東京23区内のプロジェクト先 ※希望や通勤時間などを考慮の上、配属は決定いたします。 ※在宅勤務(リモートワーク)も対応しています。 ※大阪・名古屋・福岡にも拠点がありますが、転勤一切はありません。 (2)【正社員】営業職 東京 |
勤務時間 | (1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト
【固定時間制・標準労働時間制】 勤務時間:9:00~18:00 備考: ※プロジェクトにより勤務時間が多少異なる場合がございます。 (2)【正社員】営業職 【固定時間制・標準労働時間制】 勤務時間:10:00~19:00 |
職種・仕事内容の詳細 | <データサイエンティスト・データアナリスト>
・クライアント先におけるデータ分析業務 ・分析用データの整備、データベースの構築 ・データの基本的な集計、データ処理の高度化 ・可視化と考察 ・BIツール活用支援サポート ・機械学習モデルの構築(AIシステム開発のための機械学習モデル構築) ・先端理論の実装 ★慣れてきたら下記のようなより高度な内容の仕事にもチャレンジできます! ・数理モデルの構築と分析 多変量解析などの統計的手法による数理モデルの構築 ・機械学習モデルの構築 AIシステム開発のための機械学習モデル構築 ・ビジネスインテリジェンスの可視化 データパイプラインの開発とBIツールによるビジネスインテリジェンスの可視化 ・先端理論の実装 State Of The Art(SOTA)論文のリサーチと先端理論の実装 ・データ処理の高度化 データ分析の精度・性能を最大限に高めるためのデータ前処理作業 (クレンジングや欠損処理、外れ値処理などのデータクレンジング、アノテーション) <営業職> データ集計・分析・活用などのソリューションをご提案し、企業の業務効率化や経営課題の解決につなげていきます。 ニーズや課題がありそうな企業対して電話・メール・訪問などの手法を通じてアプローチをします。 お打ち合わせの中で、例えば「顧客データを分析したい」などのご要望、並びにその他課題などをヒアリングし、社内のデータサイエンティストとともに最適なソリューションをご提案します。 DX化やAI導入が進む今、データ活用は業界を問わず関心が高く、実際に金融、保険、製薬、医療、ゲーム、通信キャリア、教育など、幅広い企業とお取引をいただいております。 今後、注目度のニーズの高まる営業職なので、仕事を通じて得られるスキル、知識は多彩にあり、 業務を通じて自らの成長も実感できます! |
採用ステップ&スケジュール | <データサイエンティスト・データアナリスト>
リクナビ2025よりエントリー ↓ WEB会社説明会(※参加任意) ↓ 書類選考 ↓ 一次面接(人事採用担当) ↓ オンラインテスト ↓ 仕事内容説明・座談会(現役データサイエンティスト社員) ↓ 最終面接(取締役) ↓ 内々定 <営業職> リクナビ2025よりエントリー ↓ 書類選考 ↓ 面接(複数回) ↓ 内々定 ※選考プロセス全体は3週間程度を予定しています。 |
採用活動開始時期 | 採用活動の開始は3月以降です。 |
給与 | (1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト
共通 高専/大学 卒業見込みの方 高専/大学 卒業の方 月給:250,000円 備考:試用期間6ヶ月あり/月給23万円 【入社時の想定年収】 高専卒・大学卒/年収350万円(月給25万円) 【新卒採用入社後の想定年収】 ・入社1年目の想定年収350~400万円(月給25~26万円+各種手当) ・経験3年サブリーダー職例/年収500万円(月給35万円/役職手当含む) ・経験5年マネージャー職例/年収700万円(月給45万円/役職手当含む) ※評価については実績次第のため(学部・修士など)卒業区分での影響はなし 共通 大学院 卒業見込みの方 大学院 卒業の方 月給:260,000円 備考:試用期間6ヶ月あり/月給24万円 【入社時の想定年収】 大学院卒(修士卒)/年収364万円(月給26万円) 【新卒採用入社後の想定年収】 ・入社1年目の想定年収350~400万円(月給25~26万円+各種手当) ・経験3年サブリーダー職例/年収500万円(月給35万円/役職手当含む) ・経験5年マネージャー職例/年収700万円(月給45万円/役職手当含む) ※評価については実績次第のため(学部・修士など)卒業区分での影響はなし (2)【正社員】営業職 大学/大学院 卒業見込みの方 大学/大学院 卒業の方 月給:254,480円(固定残業代含む) ※基本給:220,000円 固定残業代/月:34,480円/20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 備考:試用期間6ヶ月あり/月給22万円 |
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手当 | (1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト(2)【正社員】営業職
交通費支給(月3万円まで) 残業手当全額支給(※基本給とは別途支給) 受験費用補助・資格手当 |
昇給 | (1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト(2)【正社員】営業職
備考:年2回(4月・10月) |
賞与 | (1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト(2)【正社員】営業職
備考:年2回(6月・12月) |
休日・休暇 | (1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト(2)【正社員】営業職
完全週休2日制(土日) 祝日 休暇制度:年末年始休暇、慶弔休暇、産前・産後休暇、育児休暇、介護休暇 備考: ※5日以上の連続休暇取得OK ※年間休日120日以上 |
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))
福利厚生:資格取得補助制度(データサイエンティスト・データアナリストのみ対象) 時短勤務制度 社内部活動制度 社内ランチ代補助制度 服装自由 |
試用期間 | ■期間
(1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト 期間:6ヶ月 (2)【正社員】営業職 期間:6ヶ月あり |
■給与
(1)【正社員】データサイエンティスト・データアナリスト 大学卒・高専卒 高専/大学 卒業見込みの方 高専/大学 卒業の方 月給:250,000円 備考:試用期間6ヶ月あり/月給23万円 【入社時の想定年収】 高専卒・大学卒/年収350万円(月給25万円) 【新卒採用入社後の想定年収】 ・入社1年目の想定年収350~400万円(月給25~26万円+各種手当) ・経験3年サブリーダー職例/年収500万円(月給35万円/役職手当含む) ・経験5年マネージャー職例/年収700万円(月給45万円/役職手当含む) ※評価については実績次第のため(学部・修士など)卒業区分での影響はなし 大学院卒 大学院 卒業見込みの方 大学院 卒業の方 月給:260,000円 備考:試用期間6ヶ月あり/月給24万円 【入社時の想定年収】 大学院卒(修士卒)/年収364万円(月給26万円) 【新卒採用入社後の想定年収】 ・入社1年目の想定年収350~400万円(月給25~26万円+各種手当) ・経験3年サブリーダー職例/年収500万円(月給35万円/役職手当含む) ・経験5年マネージャー職例/年収700万円(月給45万円/役職手当含む) ※評価については実績次第のため(学部・修士など)卒業区分での影響はなし (2)【正社員】営業職 大学/大学院 卒業見込みの方 大学/大学院 卒業の方 月給:254,480円(固定残業代含む) ※基本給:220,000円 固定残業代/月:34,480円/20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 備考:試用期間6ヶ月あり/月給22万円 |
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研修・見習い期間 | なし |
過去3年間の新卒採用者数・離職者数 |
(2023年10月31日時点)
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過去3年間の男女別新卒採用者数 |
3年以内男性採用割合:90.0%
3年以内女性採用割合:10.0% |
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平均勤続年数 | 1.9年(2023年10月31日時点)
2019年設立のため平均勤続年数は1.9年です
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平均年齢 | 27.9歳(2023年10月31日時点) | ||||||||||||||||
研修 | あり:
・新卒社員に対してビジネスマナー研修とデータサイエンティスト研修を実施 ・既存社員研修(2.3年目対象) ・マネジメント研修 |
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自己啓発支援 | あり:
・資格取得補助制度 当社の資格手当一覧に該当の資格を取得すると受験費用一部補助に加え毎月のお給料に上乗せして支給 ・自己啓発研究費 (ラボ活動) データ分析の可能性を広げるため、ドローン購入などを会社負担し、個人の学習に繋げていく活動。 |
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メンター制度 | あり | ||||||||||||||||
キャリアコンサルティング制度 | あり:
・チーム定例 サブリーダーや直属の先輩社員中心となって進歩共有、情報共有、勉強会を実施 ・個人に対する取り組み OKR・1on1 立てた目標に対しての振り返り、または目標設定をする。 また、各配属先のリーダーやメンバーによって定められている内容は業務進歩の共有、意見交換、悩み、質問、将来のことなど。 また、困っていそうな人がいたらコミュニケーションをとる。 ・年に二回、役員との面談がある。 |
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社内検定等の制度 | あり:
社内規定の資格一覧の資格を取得すると、毎月の給与に上乗せ支給。 |
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月平均所定外労働時間 | 5.9時間(2022年度実績) | ||||||||||||||||
有給休暇の平均取得日数 | 7.1日(2022年度実績)
年間5日間以上の取得率100.0%
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育児休業取得者数(男女別) |
(2022年度実績)
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役員・管理職の女性比率 |
(2023年10月31日時点)
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受動喫煙対策 | 屋内全面禁煙 |
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採用予定人数 | 60名程度 |
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採用予定学科 | 全学部全学科 |
※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。
モデルケースは、採用データのサマリー情報になります。
参考データであり、給与の規定などは各社によって異なります。
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。 |
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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
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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
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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。 |
プレエントリー候補リスト登録人数とは、この企業のリクナビ上での情報公開日 (※1) 〜2024年9月7日の期間、プレエントリー候補リストや気になるリスト (※2) にこの企業 (※3) を登録した人数です。プレエントリー数・応募数ではないことにご注意ください。
「採用人数 (今年度予定) に対するプレエントリー候補リスト登録人数の割合」が大きいほど、選考がチャレンジングな企業である可能性があります。逆に、割合の小さい企業は、まだあまり知られていない隠れた優良企業である可能性があります。
リクナビ上で情報掲載されていた期間は企業によって異なります。
時期に応じて、リクナビ上で「気になるリスト」は「プレエントリー候補リスト」へと呼び方が変わります。
募集企業が合併・分社化・グループ化または採用方法の変更等をした場合、リクナビ上での情報公開後に企業名や採用募集の範囲が変更になっている場合があります。