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データサイエンティスト(ミドルクラス)PM・PL候補/独立系データ分析/システム開発会社の求人

求人ID:1488490

更新日:2026/02/12

転職求人情報

職種
データサイエンティスト
ポジション
データサイエンティスト(ミドルクラス)PM ・PL候補
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収イメージ
500万円〜700万円
仕事内容
当社は当グループの商流によりクライアントからの分析案件が急増しており、コンサルティング業務を含む分析案件が増加しています。これに伴い、将来的にプロジェクトマネージャー(PM)やプロジェクトリーダー(PL)を目指す意欲のある方を募集しています。当社の案件では、分析業務やデータ活用を中心に、基盤構築からコンサルティングまで幅広い業務を経験でき、スキルアップに繋がる環境が整っています。
プロジェクトは比較的小規模(10人未満)で、システムエンジニア(SE)やコンサルティングの経験を活かしつつ、無理のない範囲でマネジメント業務を学ぶことが可能です。複数のプロジェクトを同時に担当することはなく、一つ一つの案件に集中して取り組むことができるため、効率的にリーダーシップスキルを磨くことができます。頑張り次第では1年を待たずに役職者へとステップアップすることも可能です。試用期間の短縮や早期のキャリアアップを実現する社風の中で、実力に応じたチャンスが与えられます。
社員の積極的な意見や提案を大切にしており、代表や役員との距離が近く、先輩社員からサポートを受ける機会も充実しています。また、横の繋がりも強く、勉強会やイベントなど、様々な企画がございます。

【この求人にマッチする方】
・受動的なデータ分析(他部門からの依頼調査)ではなく、能動的にデータ活用をしたい方
・様々な業界のデータ分析に関わりたい方
・データ分析キャリアを築きたいが、会社都合等により希望の業務に就けない方
・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル/エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方

【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。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。

1. 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ツールでのダッシュボード作成等)
・データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など)
・分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど)

2. ビジネス領域
まずは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のサポートからお願いします。ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。
・プロジェクトマネジメント(顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出、顧客への提案活動および課題解決方針の策定、お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案、全体方針の検討/策定、タスク・スケジュール管理、稼働/コスト管理、進捗管理、品質管理)
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

【案件事例】
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析及び分析結果報告、施策立案
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など)
<上記以外の主要取引>
当グループの商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

【使用ツール・開発環境】
・クラウド環境 : AWS、GCP、Azure
・分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS
・データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・その他 : Google Analytics、SQL、Python、R

【入社後の流れ】
入社後の1〜2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で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)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、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対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

【入社時研修について】
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。
1. データ分析環境の理解: データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。(使用環境・ツール: SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database、習得スキル: データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル)
2. コーディングによるデータ加工: 必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。(使用環境・ツール: SQL / Python / SAS / R、習得スキル: データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎)
3. データの可視化・分析: データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。(使用環境・ツール: Google Analytics / Tableau / PowerBI、習得スキル: データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用)
4. レポーティング・報告提案: 分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供しま...
必要スキル
【必須スキル】
・データ分析(抽出加工・分析)の実務経験2年以上
・プログラミングの実務経験2年以上 かつ PJにおける上流業務のご経験

【歓迎スキル】
・SQL/Pythonの実務経験がある方
・分析基盤構築の経験がある方
・今後マネジメントをしていきたい方

【求める人物像】
・受動的なデータ分析(他部門からの依頼調査)ではなく、能動的にデータ活用をしたい方
・様々な業界のデータ分析に関わりたい方
・データ分析キャリアを築きたいが、会社都合等により希望の業務に就けない方
・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル/エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方
就業場所
就業形態
正社員
企業名
独立系データ分析・システム開発会社
企業概要
・データ分析
・システムインテグレーション
・国際交流コンサルティング
企業PR
組織カテゴリ
備考
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