業種 |
情報処理
ソフトウェア/インターネット関連/コンサルタント・専門コンサルタント/各種ビジネスサービス
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本社 |
東京
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データサイエンスエンジニア | 16~20名 |
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気になる登録人数 | 383名 |
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採用人数 | 2025年卒予定 16~20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 |
OpenES |
その他の ポイント |
完全土日祝休み、平均残業時間が月20時間以内、在宅勤務可、転居を伴う転勤なし、資格取得奨励金あり |
職種 | (1)【正社員】データサイエンスエンジニア |
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仕事内容 | (1)【正社員】データサイエンスエンジニア
企業が保有している膨大なデータについて、ITテクノロジーを駆使しながら、データベースやプラットフォームの構築からビジネスに活かせるデータや情報を収集する仕組みの開発やデータの可視化などが主なお仕事です! |
応募資格 | (1)【正社員】データサイエンスエンジニア
大学/大学院 卒業見込みの方 |
勤務地 | (1)【正社員】データサイエンスエンジニア
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。 ※転居を伴う転勤はありません。 |
勤務時間 | (1)【正社員】データサイエンスエンジニア
【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異なる場合がございます。 |
職種・仕事内容の詳細 | <データサイエンスエンジニア>
企業が持っている膨大なデータをまとめ、活用するためのデータベース・プラットフォームの構築から、データ収集の仕組み開発、データの加工・集計、データの可視化を用いたデータ共有などの各種工程を適正や個々の成長によりお任せし、抱える課題解決や意思決定に貢献します。 ★専門知識・文理は不問!2か月の研修で、データビジネスの第一人者たちが育む、確かな”人材力”を実感できる! 上記のようなデータエンジニアリングに必要なスキルを段階的に学べる独自の育成カリキュラムを完備。 統計学や機械学習に関する基礎知識や、Python、SQL、Rを用いたデータ処理の演習から、基盤構築で用いるクラウド、データ共有で用いるBIツールの演習まで、データエンジニアリングを極めるにあたって必須のスキルを網羅できる研修をご用意してお迎えします! 文系出身の先輩も在籍中!また、中途採用で入社する社員は全員データサイエンス未経験スタート! ・勉強したことが職業に直結するような仕事がしたい! ・身につけた自分のスキルで誰かの役に立ちたい! ・自分の市場価値を作りたい! そんな方々がゼロからプロフェッショナルとして成長していける研修制度、教育環境が整っています。 |
採用ステップ&スケジュール | リクナビ2025よりエントリー
↓ WEB会社説明会 ↓ 書類選考 ↓ 一次面接 ↓ オンラインテスト ↓ 最終面接 ↓ 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】データサイエンスエンジニア
大学/大学院 卒業見込みの方 月給:230,000円 ※基本給:230,000円 備考:試用期間6ヶ月間は月給210,000円 |
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手当 | (1)【正社員】データサイエンスエンジニア
・交通費支給(月3万円まで) ・残業手当全額支給 ・資格手当 |
昇給 | (1)【正社員】データサイエンスエンジニア
備考:年2回(4月・10月) |
賞与 | (1)【正社員】データサイエンスエンジニア
備考:年2回(6月・12月) |
休日・休暇 | (1)【正社員】データサイエンスエンジニア
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 |
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 ・時短勤務制度 ・服装自由 |
試用期間 | ■期間
(1)【正社員】データサイエンスエンジニア 期間:6ヶ月あり |
■給与
(1)【正社員】データサイエンスエンジニア 大学/大学院 卒業見込みの方 月給:230,000円 ※基本給:230,000円 備考:試用期間6ヶ月間は月給210,000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 |
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平均勤続年数 | 1.0年(2023年10月31日時点)
2022年設立のため平均勤続年数は約1年です
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平均年齢 | 27.1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、社会人研修、データエンジニア研修、データサイエンス研修を実施。 |
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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資格手当を支給。 |
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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:
・OKR面談 ・情報ノウハウ共有会 ・勉強会 |
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社内検定等の制度 | あり:
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資格手当を支給。 |
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月平均所定外労働時間 | 2.9時間(2022年度実績)
2022・2023年度実績
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有給休暇の平均取得日数 | 8.5日(2022年度実績)
2022・2023年度実績
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育児休業取得者数(男女別) |
実績なし
2022年設立の新会社のため
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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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採用予定人数 | 20名程度 |
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採用予定学科 | 全学部全学科 |
【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視聴用URLをご案内いたします。 |
気になる登録人数とは、2023年4月1日〜2024年3月31日の期間(※1)、リクナビ上でこの企業(※2)を「気になる」(※3)登録した人数です。実際の応募数ではないことにご注意ください。
「採用予定人数に対する気になる登録人数の割合」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。
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。 |