株式会社分析屋 の求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] 下記のいずれかを用いた集計・開発の実務経験1年以上 ・SQL ・Python ・クラウド（AWS/GoogleCloud/Azure） ・Snowflake [歓迎] 【歓迎条件】 ・要件定義や問合せ対応など顧客折衝ができる ・下記のいずれかが実務経験1年以上 ・データ分析プロジェクトのご経験（分析基盤の構築・機械学習実装など） 【職種名】 データ分析エンジニア（クラウドエンジニア）／成長部署で様々な経験が積める！／東京・神奈川 【仕事内容】 顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に

仕事内容＜活動内容＞ プロジェクトマネジメント業務 (PL/PM候補として) • クライアントとの折衝、ビジネス課題のヒアリング、要件定義 • プロジェクト計画の策定、WBS作成、見積もり • チームメンバーのアサイン、タスク管理、進捗・品質管理 データエンジニアリング業務 • クライアントのビジネス要件に基づくDWH/データレイクのアーキテクチャ設計・構築 • スケーラビリティやコスト効率を考慮したデータパイプラインの設計・開発・運用 • dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築 • 新規技術の調査・PoCの実施と、クライアントへの導入提案 ＜活動事例＞ • 技術サー

仕事内容【募集背景】 当社は2011年の創業以来、データ分析支援を主軸にサービスを展開してまいりました。社会全体でデータ活用ニーズが高まる中、当社は「2034年に売上100億円企業」という目標を掲げ、大きな成長フェーズを迎えています。 この実現のため、「人員拡大による体制強化」「既存メンバーのスキルアップと単価向上」「人月モデルに依存しない自社サービス開発」といった取り組みを加速させています。これに伴い、リーダーやマネジメント層の育成・強化が急務となっています。 さらに、多くの企業では「分析はしているが、ビジネス成果につながっていない」という課題があります。分析結果を単に報告するだけで現場任せにな

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・機械学習／AIの実務経験（2年以上） ・表データを用いた分類／回帰／需要予測の実務経験 ・生成AIを活用したRAGやエージェント構築の実務経験（1年以上） ・プロジェクトにおける上流業務の経験（2年以上） ・要件定義／分析設計のための顧客折衝経験 ・ステークホルダーへの説明資料作成経験（1年以上） 【尚可】 ・3名以上の規模の案件におけるPL／PM経験 ・データ分析プロジェクトでのPL／PM経験 ・統計学に関する知識（統計検定2級以上） ・G検定、E資格保持者 ・クラウドサービスに関する知識（AWS SAA、AWS MLA、AWS MLS相当） [歓迎]

仕事内容株式会社分析屋 【SHIFTグループ】データアナリスト◆DX支援・マーケティング支援／SQLやBIツール利用した分析 【仕事内容】 【SHIFTグループ】データアナリスト◆DX支援・マーケティング支援／SQLやBIツール利用した分析 【具体的な仕事内容】 ～データアナリスト～ ■当社の強み 昨今のデータ分析需要高よりも前に、データ分析専門企業として2011年に設立。データ分析における長年の知見により質の高いアウトプットを出していることで、行政や大手エンドユーザーなどと直接取引も多くあります。事業会社の一部門・SES企業の一部門としてデータ分析を展開するのではなく、【データ分析事業のみ特

仕事内容■募集背景 当社は2011年の創業以来、データ分析支援を主軸に事業を展開し、顧客の意思決定を支えてまいりました。現在は「2034年に売上100億円」という目標に向け、大きな成長フェーズにあります その実現のため、「人員拡大による体制強化」「既存メンバーのスキルアップと単価向上」「人月モデルに依存しない自社サービス開発」といった取り組みを進めており、技術力を深めながらビジネス成果につなげられる人材が必要不可欠です 現在、多くの企業では「分析はしているが、ビジネス成果につながっていない」という課題があります。分析結果を単に報告するだけで現場任せになったり、高度な分析そのものが目的化してしまい、実際

仕事内容【職種】IT技術職＞データサイエンティスト 【業種】IT・インターネット＞その他 ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります 日本の場合「データサイエンティスト」の定義は下記❶であることが多いです。 ❶ 複雑な統計モデルを組む「研究者型」 ❷ 課題整理からビジネス活用まで担う「実務家型」 ですが、❷が海外基準。 ❶が主流の日本では「分析＝納品物」と見なされがちで「指示書通りに分析結果を出し、ビジネス成果につながるかどうかは顧客任せ」というデータサイエンティストが後を絶ちません。(海外で❶に該当する人財は「ML Engin

仕事内容株式会社分析屋 【プライム案件多数】データサイエンティスト<PMデータ分析のみ事業展開している専門企業 【仕事内容】 【プライム案件多数】データサイエンティスト<PMデータ分析のみ事業展開している専門企業 【具体的な仕事内容】 ～合理（データ）と情理（経験・直感）が共存する「本質的なデータドリブン」の実現を重視／データ分析を極めたい方～ ■当社について 株式会社分析屋は、AI・機械学習開発からデータ基盤構築、分析支援までをワンストップで提供するデータ分析専門企業です。メーカー・金融・小売など1500社以上の実績を持ち、合理と情理が共存する本質的なデータドリブンを追求しています。PMは、

仕事内容【概要】 AIエンジニア（AIチームメンバー）としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム（画像認識・自然言語処理など）の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験（コーディングを含む） ＜技術スタック＞ クラウド： AWS、GCP、Azure データ活用基盤：Snowflake、Databricks 生成AI：OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語： Python、SQL、R

仕事内容【応募資格】 [必須] 実ビジネスに関連したデータ分析プロジェクト、データ／BI／AI活用案件におけるリーダ経験 [歓迎] ・管理職としてのマネジメント経験 ・数学／統計／機械学習／AIなどに関する知見及び、データ解析スキル経験 ・英語 【職種名】 ★CoE（データ活用組織）構築・現場浸透・内製化まで伴走★分析屋で終わらないデータサイエンティスト 【仕事内容】 求人未記載情報は面談で世にないビジネスを生み、社会課題解決に取り組む日系超大手上場企業／海外売上3兆円！グローバル案件増加中／自社独自の年金基金、豊富な休暇や手当で長く働ける！日本最高峰の福利厚生 データサイエンティストとして、ビッグデ

仕事内容■仕事内容 データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤（DWH/データマート/ETLパイプラインなど）の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤（DWH/データレイク等）のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL（抽出・加工・シームレスな連携）パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法

仕事内容■仕事内容 データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤（DWH/データマート/ETLパイプラインなど）の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤（DWH/データレイク等）のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL（抽出・加工・シームレスな連携）パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法

仕事内容【職種】施工管理＞建築施工管理 【業種】不動産＞不動産管理 ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります 商業施設やホテルなどを中心に、ファシリティマネジメント業務を担います。 建物の運営・資産価値の維持・向上に寄与し、ファシリティの最適化をビルオーナーへ提案いたします。ライフサイクルコストの作成から分析、設備更新・改修の計画立案から元請工事まで一連の業務を務めます。 当社のミッションである「想いを、カタチに。未来へ、共に。～想像と期待を超えていく～」を念頭に、ビルオーナーの想いカタチに変え、建物の将来を共に考えていく仕事を目指します。 ■業

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 株式会社分析屋では、クラウドエンジニアとして幅広いデータ解析・分析業務を担当していただきます。具体的には、要件定義からレポーティングに至るまで、顧客の課題解決を実現します。 また、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも関与する可能性があります。実務では、PL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成をサポートし、将来的には独り立ちしてマネジメントを行います。 案件事例としては、スポーツアナリストへのBIツール提供や、テーマパークの集客調査、コスメブランドの顧客分析、食品メーカーのマーケティング分

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜必須要件＞ ※以下いずれも満たすこと * ITプロジェクトにおいて、PMまたはPLとしてプロジェクト初期からの経験が2件以上ある方 * BIツール（Power BI、Tableauなど）またはSQLに関する知識または経験 * データ分析プロジェクトにおける要件定義または顧客折衝の経験 - 特定の業界に限定せず、さまざまな業界のプロジェクトに参画可能。（※直近では通信・金融業界の案件が多い傾向にあります） - プロジェクト期間は基本的に中長期（2～3年程度）を想定していますが、ご入社直後は短期案件からスタートする可能性もございます。 - 原則として1つのプロジェクトを

仕事内容【職種】IT技術職＞データサイエンティスト 【業種】IT・インターネット＞その他 ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります 「データサイエンティスト」と一言でいっても、日本では2つの意味で使われています。 ❶最新のアルゴリズムを作る「研究者型」 ❷課題整理からビジネス活用までをになう「実務家型」 海外は❷です。しかし、日本では❶が主流。 (海外で❶は「ML Engineer」と呼ばれています) 日本は❷が少なく、結果、日本のデータ活用は進まず「データ活用で十分な成果を上げた」と答える企業はわずか8％です。(ガートナージャパン 2

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ■下記のいずれかを用いた集計・開発の実務経験1年以上 ・クラウド（AWS／GoogleCloud／Azure） ・Databricks ・Snowflake ・SQL ・Python 【案件事例】 ■大手物流企業： AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築 ■小売メーカー： 既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化 ■コスメブランド： 売上・顧客データの分析基盤を構築し、マーケティング施策に活用 [歓迎] ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております 【フィットする人物像】 バック

仕事内容【仕事内容】 顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 ＜エンジニア領域＞ 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ・課題解決に資するデータ活用方針の理解 ・要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、準備（データベース構築など） ・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでの

仕事内容【募集背景】 近年、AI技術の急速な発展により、企業や個人の活動におけるAIの重要性が増大しています。 国内AIソリューション市場は2030年までに年平均成長率25%で拡大すると予測され、特に生成AI市場は2023年から2028年にかけて10倍以上の成長が見込まれています。 しかし、多くの組織ではAIの技術的側面のみに注目し、人間的な要素や共感力との融合が十分に図られていないのが現状です。 AIの実装に成功している企業でも、その効果を最大限に引き出せていない例が多く見られます。 このような市場環境の中、私たちは「共感力で、オリジナリティ輝く世界を拓く」という理念のもと、2024年4月より新

仕事内容■仕事内容 AIエンジニア（AIチームメンバー）としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【具体的には】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム（画像認識・自然言語処理など）の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験（コーディングを含む） ■諸手当 通勤手当 残業手当 退職金制度（確定拠出年金） 休日勤務手当 深夜勤務手当 組織貢献手当 子ども手当 ※入社後1年間は稼働手当の最低保証あり※ 在宅手当