募集要項
- 仕事内容
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大手企業に蓄積された膨大なデータを、集計や経営判断に使える状態へ整える仕事です。
SAS、Databricks、Python、クラウド（AWSなど）を使い、
データの抽出・加工、データ基盤の構築などを行います。
大手企業のデータはそのままでは活用できません。
厳格な処理が得意な「SAS」や、大規模データを高速処理できる「Databricks」などのツールを使い、現場の課題に対応します。
＜具体的な業務＞
■データ基盤の整備・環境移行（AWS上のDWH構築、SASからDatabricksへの移行）
■情報系システムの開発・保守（法改正や仕様変更に伴うプログラム改修、障害対応）
■BIシステムの開発・可視化（経営ダッシュボード構築、レポート作成の自動化など）
■データ集計・業務支援（特定指標のデータ抽出など）
＜クライアント・取扱データ例＞
業界ごとの基幹ビジネスやマーケティングに直結する、大規模なデータを取り扱います。
■金融（メガバンク等）：勘定系データ、取引履歴、リスク管理データ（バーゼル規制対応など）
■製薬：売上、MR（営業）の訪問・活動データなど
■マーケティング・流通：顧客データ、購買履歴、キャンペーン実施・効果検証データなど
クライアントは金融機関、製薬メーカー、通信キャリアなど、大手企業が中心です。
＜入社後の流れ・研修制度＞
入社後は、経験やスキルに応じた研修からスタートします。 （入社後1～3ヶ月程度）
「SASプログラミング」と「Databricks」の2つの技術を集中的に学びます。
SASプログラミング ：金融・製薬業界などで広く使われている専門技術。
Databricks ：近年ニーズが急増しているデータプラットフォーム。
SASグローバル認定資格の取得支援 ：国内の取得者が少ない希少な資格です。合格に向けたサポート体制を整えています。
研修期間中は「研修＝仕事」として学習に集中できます。
現場配属時は自社社員2～5名のチームで参画するため、一人きりで配属されることはありません。
〈入社後のキャリアパス一例〉
(1)新人研修 ＞ データエンジニア ＞ リーダー ＞ プロジェクトマネージャー
- 応募資格
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- 必須
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【必須条件】
IT業界での何らかの技術的な業務経験（開発、保守、運用等の経験）※1年以上
【歓迎条件】
■データ加工業務の経験
■Python、SQLの実務使用経験
【求める人物像】
■「作るだけ」から卒業したい方（志向性：フルスタック・上流志向）
指示された設計書通りにコードを書くだけではなく、「なぜ作るのか（要件定義）」から「どう動かすか（設計・実装）」、そして「どう守るか（運用・改善）」まで、エンジニアリングの全体像を把握したい方。
■自ら学びつづけることができる方（志向性：知的好奇心）
技術の進化が速いデータ領域において、用意されたラーニングパスを活用するだけでなく、自身で積極的に知識習得に励むことができる方
■大規模な課題に、小回りの利くチームで挑みたい方（志向性：挑戦・裁量）
大手企業が抱えるデータ課題に対し、組織の歯車としてではなく、「一人のプロフェッショナル」として裁量を持って解決に取り組みたい方。
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 東京都
- 年収・給与
- 400～600万円
