株式会社ギーカーズラボ
ギーカーズラボ
2026

株式会社ギーカーズラボ

データサイエンス/DX/AI/クラウド/DWH/データベース/SQL/統計
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
本社
東京
インターンシップ&キャリアの評価(-件)
総合評価 - 評価が高い項目 -

昨年度の採用予定人数・気になる登録人数

採用予定人数

※下記以外でも採用がある可能性があります。
データサイエンスエンジニア 16~20名

気になる登録人数

気になる登録人数 383名

モデルケース

データサイエンスエンジニア

採用人数 2025年卒予定 16~20名
初年度
月収例
月23万円程度(月給制)
選考例
  • WEBプレエントリー
    締切 随時
  • エントリーシート
  • 説明会
    8月
  • 面接
    8月
  • 内々定
    随時
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
※昨年度の採用情報を掲載しております。

募集要項

求める人物像・選考基準

■□ 「データサイエンス」に興味があれば、文理や専門知識など一切不問! □■

AIやビックデータの高度化、日本企業のDXへの取り組みへの高まりなどもあり、
大変多くのデータが世の中に溢れています。

しかしながら、こうした企業が保有する膨大なデータが戦略的に活かせているか、
という点では日本はまだまだこれからというフェーズです。

株式会社ギーカーズラボは、
データ利活用に取り組む際に、まず第一に必要となる“データに価値を与え使えるようにして実装・運用できるようにする力”、いわば「データエンジニアリング力」に強み・特徴を有したビジネスを展開。
例えば、環境構築、データ収集、データ構造、データ蓄積、データ加工、データ共有、プログラミング、ITセキュリティなど、不可欠な領域に着手しています。

私たちはこれからさらにニーズが高まる「データサイエンスエンジニア」を育成し、
世の中に輩出していきたいと考えています。
こうした育成の点では、弊社取締役の森谷が、AIコンサルタントやデータサイエンティスト、データアーキテクトとして最前線で活動してきたことに加え、
データサイエンティスト協会にてスキル定義委員としても従事しているため、「データサイエンスエンジニア」として求められる知識・スキルを得ることができるのです。

さらに、職場環境においては、お互いの成長をサポートし合い切磋琢磨できる環境があり、その上で、主体的に行動する方々には挑戦する機会を提供。
こうした挑戦から生まれる失敗にも価値がある、と前向きにと捉えていきます。
構成する社員たちの特徴は、データサイエンスという職種上、着実に努力できる堅実派な性格の人が多数在籍!
勢いだけではない努力家集団の雰囲気を併せもちます。

理系・文系は一切問いません!
・これからの時代に本当に求められるスキルを磨きたい!
・専門スキルを持った人材として成長していきたい!
・ニーズが高まるマーケットを通じて、自身と会社の成長を実感したい!
など、意欲の高い方をお迎えしたいと考えています。

「データサイエンス」にご興味いただいた方は、
ぜひ一度、当社の会社説明会へご参加ください!

募集概要

職種 (1)【正社員】データサイエンスエンジニア
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・福利厚生(待遇)

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
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
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
年度 採用者数 離職者数 定着率
2022年度 採用実績なし
2021年度 採用実績なし
2020年度 採用実績なし
(2023年10月31日時点)
過去3年間の男女別新卒採用者数
年度 男性 女性
2023年度 採用実績なし
2022年度 採用実績なし
2021年度 採用実績なし
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
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。
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。
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
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。
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
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
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
役員・管理職の女性比率
項目 女性
役員 0.0%
管理職 0.0%
(2023年10月31日時点)

その他の情報

参考データ

採用予定人数 20名程度
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。

詳細情報

主な募集職種
IT系
技術系で特に生かせる専攻:機械系、数学系、電気・電子系、情報工学系、物理・応用物理系、生物・生命科学系、化学・物質工学系
主な勤務地
勤務地限定採用あり
東京
応募資格
大学、大学院卒業見込みの方
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)
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
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昨年度の採用予定人数・気になる登録人数

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。

  • ※1 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、この期間より短い場合もございます。
  • ※2 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により、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。
  • ※3 時期に応じて、リクナビ上で「気になる」は「プレエントリー候補」へと呼び方が変わりますが、全て含めた人数となります。
モデルケースの見方

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。
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、2025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。
気になるリストに追加しました
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