データアナリティクスラボ株式会社
データアナリティクスラボ
2026

データアナリティクスラボ株式会社

アナリティクス/ビッグデータ/DX/コンサルティング/サイエンス
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
本社
東京

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。
データサイエンティスト・データアナリスト 51~100名

気になる登録人数

気になる登録人数 表示可能なデータがありません

モデルケース

データサイエンティスト・データアナリスト

採用人数 2025年卒予定 51~100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
    5月
  • 面接
    5月
  • 内々定
    6月
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
※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

■□ 今後さらにニーズが高まるデータサイエンスという分野 □■

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、
・膨大なデータが戦略的に活かせているか
・分析をして改善できるデータサイエンス人材が多いか
という点ではまだまだ追いついていないのが日本の現状だと思います。

そこで、私たちデータアナリティクスラボ株式会社は、
サイエンス力・エンジニアリング力・ビジネス力といった各種スキルを兼ね備えた
データサイエンス人材の輩出と日本企業のDXの実現に向けたビジネスを展開し、
AI・データサイエンスの領域で、日本を代表する企業を目指していきます。

現在、設立5年目のスタートアップ企業ですが、
その分、これからの世の中に相応しい価値の提供、社会へ貢献しながら、
企業として、そして個人としても大きな成長を実感できるフェーズにいます!

理系・文系は一切問いません!
・これからの時代にマッチした価値ある分野でスキルを磨きたい!
・時代に求められる人材として成長していきたい!
・市場価値の高い人材になりたい!
・専門性は保ちつつ、自分の志向性に合うキャリアを創造したい!
など、意欲の高い方をお迎えしたいと考えています。

今後さらに注目度が高まるデータサイエンティスト・データアナリストの仕事に
ご興味いただいた方は、ぜひ一度、当社の会社説明会へお越しください!

募集概要

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
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
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
★高専卒・大学卒
 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)
★大学院卒(修士卒)
 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)
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。
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。
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)
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(※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

※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】データサイエンティスト・データアナリスト
★高専卒・大学卒
 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(修士卒)
 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
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

 
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
 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
 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
 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
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
■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
学部卒・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
修士卒
 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
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 3人 0人 100.0%
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 7人 0人
2022年度 2人 1人
2021年度 採用実績なし
3年以内男性採用割合:90.0%
3年以内女性採用割合:10.0%
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
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
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。
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。
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。
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%
育児休業取得者数(男女別)
項目 男性 女性
育休取得者数 2人実績なし
取得対象者数 2人
育休取得率 100.0%
(2022年度実績)
役員・管理職の女性比率
項目 女性
役員 0.0%
管理職 3.0%
(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 60名程度
採用予定学科 全学部全学科

採用実績校

青山学院大学、茨城大学、大阪大学、大阪府立大学大学院、学習院大学、京都大学、京都大学大学院、熊本県立大学、慶應義塾大学、神戸大学大学院、上智大学、専修大学、筑波大学大学院、東京工業大学、東京工業大学大学院、東京大学大学院、東京農業大学、東京理科大学、東北大学、豊田工業大学、同志社大学、名古屋大学、一橋大学、福井大学大学院、北海道大学、武蔵大学、明治大学、立命館大学、早稲田大学

詳細情報

主な募集職種
事務系 技術系 IT系 専門系
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、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
主な勤務地
勤務地限定採用あり
東京
応募資格
高専、大学、大学院卒業見込みの方 または 高専、大学、大学院卒業の方(2024年3月~2024年3月卒の方)
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)、高等専門学校生
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
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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。
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