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【データ利活用部】データエンジニア/ジュニア

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※この求人はギークニアによる求人紹介案件です。応募情報はギークニアに送信されます。
 ご推薦可能な場合、面談後に推薦をさせて頂きます。

雇用形態 正社員
給与 350万円〜600万円(■契約期間 期間の定め無し 年収 3,500,000 円 - 6,000,000円 【内訳】  ①基本給+②稼働手当+③残業代  ①24万円-  ②約2.5万-15万円程度 スキルに応じた参画プロジェクトにより支給  ③実働分支給 平均15時間! ※スキルに応じて異なります ※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性もあります ■年収例/賞与 【年収例】 1)SQLでのデータ抽出実務経験2年  月給(①24万円+②2万4千円+③4万円)×12か月=364万円 2)SQLでのデータ抽出経験1年、  かつプログラミング言語を使用した開発経験3年と3名のチームリーダー経験  月給(①24万円+②15万円+③6万円)×12か月=540万円 【賞与】 業績賞与により入社2年目以降、年1回支給されることがある ■試用期間 入社後6ヶ月間 期間中条件の変動なし ■待遇・福利厚生 ・通勤手当(実費)※月上限3万円 ・時間外勤務手当 ※固定残業なし、平均14時間! ・休日勤務手当 ・深夜勤務手当 ・組織貢献手当※2年目以降 ・子ども手当 ・各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金) ・退職金制度(確定拠出年金) ・社内懇親会(2ヶ月に1回)※費用は会社負担 ・資格取得支援制度 ・健康保険組合「TJK」の各種サービス(各種チケット割引など) ・湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス <その他 労働環境> ・経産省健康優良法人2020-2025(中小規模法人部門)に認定 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・リモートワーク可(リモート及び出勤の案件割合はフルリモート及び一部リモートが約80%、フル出社約20%です。案件により出勤形態が異なります) ・社内懇親会を活用した社員同士の交流あり ・私服勤務OK ※プロジェクトによる ・資格取得支援制度あり 他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催 )
勤務地 東京都,神奈川県
勤務地詳細 基本的に東京都23区(新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など)を中心としたプロジェクトに配属となります。 ※一部、都内近郊・神奈川(横浜・川崎など)のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。 変更の範囲:会社が指定した場所
職種 データサイエンティスト 【データ利活用部】データエンジニア/ジュニア 【データエンジニア】開発経験からデータ×上流コンサルへ / 多種多様な業界のデータを動かすステップアップ職 ITエンジニア 企画・マーケ
業種 ソフトウェア・情報処理 IT通信インターネット
勤務時間 ■勤務時間 9:00-18:00 休憩1時間 ※勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります。

業務内容

はじめに
「AI時代になり、ただ仕様通りにプログラムを作るだけの仕事に危機感はありませんか?」
現在、集計作業や定型レポートの作成、あるいは降ってきた仕様書通りのアプリ開発ばかりで、その先にある「顧客のビジネスをどう変えるか」という本質的な提案に関われない環境に、もどかしさを感じていませんか?
当社では、SQLやPythonの基礎知識、そしてChatGPTをはじめとする最新AIツールを自発的に使いこなしてきたあなたの「ポテンシャル」を高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の「なんとなく困っている」という曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト(洞察)を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境をご用意しています。
募集背景
「AI時代に、仕様通りにコードを書くだけの作業者で終わりたくない」――そんな危機感を持つエンジニアを募集します。
昨今、GitHub CopilotやCursorなどのAIツールの急速な普及により、画面の作成やAPIのコーディングといった「実装作業」そのものは、AIによって誰もが短時間で行える時代へと変化しています。これまで自分が苦労して身につけたコーディングスキルの価値が下がりつつある現状に、心の底で焦りや不安を感じていませんか?
私たちが今、必要としているのは、降ってきた仕様書通りにただコードを量産する「一兵卒のエンジニア」ではありません。AIを武器として使いこなし、開発を徹底的に自動化・効率化させた上で、「企業の根幹であるデータ構造をどう設計し、ビジネス成果に繋がるモダンなデータ基盤(DWH/ETLなど)を構築するか」という、市場価値の極めて高い領域を担えるデータエンジニアです。
当社は「おもてなし分析」を掲げ、顧客の経営課題に深く伴走するデータコンサルティングを展開しています。データ利活用へのニーズが爆発的に増加する中、組織をさらに拡大し、データ基盤からデータ分析、さらにはプロジェクトマネジメント(PM)までを担う次世代のコアメンバーを育成していくため、今回の募集を決定いたしました。データ基盤特化の実務経験は不問です。あなたが培ってきたDB設計やプログラミングの素養を、最も価値の高まる「データ領域」で爆発させてみませんか?
部門紹介
当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。
データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。
また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。
「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。
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】

変更の範囲:会社が指定した業務

【開発環境/使用ツール】
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど
仕事の魅力
1.【事業会社との違い】多種多様なデータ構造と向き合い、技術者としての設計力を磨く
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータ基盤構築に携わることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合い、最適なDWH(データウェアハウス)やETLのパイプラインを設計するため、どこでも通用する「圧倒的なデータエンジニアリング力」が最速で身につきます。
2.【一気通貫】基盤の構築だけで終わらない、ビジネスの成果(分析)まで主導する
「インフラを整えて終わり」「パイプラインを作って終わり」といった部分最適な分業制ではありません。顧客の課題ヒアリングから、データ基盤の設計・構築、さらにはBIツール(Tableauなど)を用いた可視化や分析、経営層への示唆出しまで、プロジェクトの全工程に一気通貫で携わるチャンスがあります。自分が作った基盤がどうビジネスを動かしたのか、成果をダイレクトに実感できます。
3.【AIツールのフル活用】泥臭い調整ではなく、「事実(データ)」を武器に周囲を動かすPMへ
当社では、AIツールを開発実務にフル活用し、定型作業を徹底的に効率化しています。そうして生み出した時間を、データ品質の担保や上流の設計に投資します。「技術単体で勝負する限界」を感じている方にとって、自分が設計したデータという「客観的な事実」を武器にプロジェクトをリードする、エンジニア発の新しいPM・リーダー像(市場価値の高い人材)を目指せる環境です。
入社者の声

「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」(25歳/元営業企画)
案件事例
①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
使用ツール:SQL, Google BigQueryなど
②機械学習を用いたモデルの作成
クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
使用ツール:Python
③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ
(※取引実績100社以上)
入社後の流れ
最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。

◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど
Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。

◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど
Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。

◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど
Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。
意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。

◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

<2019年入社Tさん>

【前職/IT業界(交通関係PJ3年)にてSE】

【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】

<2019年入社Aさん>

【前職/医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務

【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア)
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成

<2019年入社Iさん>

【前職/自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発

【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】

求人詳細

■中途入社者の前職・入社後のキャリアの例

<2019年入社Tさん>

【前職/IT業界(交通関係PJ3年)にてSE】

【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】

<2019年入社Aさん>

【前職/医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務

【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア)
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成

<2019年入社Iさん>

【前職/自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発

【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】

■職種 / 募集ポジション

【データ利活用部】データエンジニア/ジュニア

■求人タイトル

【データエンジニア】開発経験からデータ×上流コンサルへ / 多種多様な業界のデータを動かすステップアップ職

■雇用形態
正社員

■契約期間
期間の定め無し

■給与
年収 3,500,000 円 - 6,000,000円

【内訳】
 ①基本給+②稼働手当+③残業代

 ①24万円-
 ②約2.5万-15万円程度 スキルに応じた参画プロジェクトにより支給
 ③実働分支給 平均15時間!

※スキルに応じて異なります
※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性もあります

■勤務地
基本的に東京都23区(新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など)を中心としたプロジェクトに配属となります。
※一部、都内近郊・神奈川(横浜・川崎など)のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。

変更の範囲:会社が指定した場所

■勤務時間
9:00-18:00 休憩1時間
※勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります。

■受動喫煙対策
本社 屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り

■年収例/賞与

【年収例】
1)SQLでのデータ抽出実務経験2年
 月給(①24万円+②2万4千円+③4万円)×12か月=364万円

2)SQLでのデータ抽出経験1年、
 かつプログラミング言語を使用した開発経験3年と3名のチームリーダー経験
 月給(①24万円+②15万円+③6万円)×12か月=540万円

【賞与】
業績賞与により入社2年目以降、年1回支給されることがある

■試用期間
入社後6ヶ月間 期間中条件の変動なし

■待遇・福利厚生

<その他 労働環境>

他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催

■休日・休暇

■スキルアップへのサポートも充実
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。

また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。

意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。

■個人の働き方に合わせたキャリアパス
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼将コース(総合職)
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼剣コース(技術職)
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

■中途入社者の前職・入社後のキャリアの例

<2019年入社Tさん>

【前職/IT業界(交通関係PJ3年)にてSE】

【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】

<2019年入社Aさん>

【前職/医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務

【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア)
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成

<2019年入社Iさん>

【前職/自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発

【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】

■選考プロセス
1.書類選考
2.面接(1-2回)
3.内定 

※状況により異なります。

■仕事についての詳細
はじめに
「AI時代になり、ただ仕様通りにプログラムを作るだけの仕事に危機感はありませんか?」
現在、集計作業や定型レポートの作成、あるいは降ってきた仕様書通りのアプリ開発ばかりで、その先にある「顧客のビジネスをどう変えるか」という本質的な提案に関われない環境に、もどかしさを感じていませんか?
当社では、SQLやPythonの基礎知識、そしてChatGPTをはじめとする最新AIツールを自発的に使いこなしてきたあなたの「ポテンシャル」を高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の「なんとなく困っている」という曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト(洞察)を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境をご用意しています。
募集背景
「AI時代に、仕様通りにコードを書くだけの作業者で終わりたくない」――そんな危機感を持つエンジニアを募集します。
昨今、GitHub CopilotやCursorなどのAIツールの急速な普及により、画面の作成やAPIのコーディングといった「実装作業」そのものは、AIによって誰もが短時間で行える時代へと変化しています。これまで自分が苦労して身につけたコーディングスキルの価値が下がりつつある現状に、心の底で焦りや不安を感じていませんか?
私たちが今、必要としているのは、降ってきた仕様書通りにただコードを量産する「一兵卒のエンジニア」ではありません。AIを武器として使いこなし、開発を徹底的に自動化・効率化させた上で、「企業の根幹であるデータ構造をどう設計し、ビジネス成果に繋がるモダンなデータ基盤(DWH/ETLなど)を構築するか」という、市場価値の極めて高い領域を担えるデータエンジニアです。
当社は「おもてなし分析」を掲げ、顧客の経営課題に深く伴走するデータコンサルティングを展開しています。データ利活用へのニーズが爆発的に増加する中、組織をさらに拡大し、データ基盤からデータ分析、さらにはプロジェクトマネジメント(PM)までを担う次世代のコアメンバーを育成していくため、今回の募集を決定いたしました。データ基盤特化の実務経験は不問です。あなたが培ってきたDB設計やプログラミングの素養を、最も価値の高まる「データ領域」で爆発させてみませんか?
部門紹介
当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。
データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。
また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。
「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。

【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】

変更の範囲:会社が指定した業務

【開発環境/使用ツール】
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど
仕事の魅力
1.【事業会社との違い】多種多様なデータ構造と向き合い、技術者としての設計力を磨く
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータ基盤構築に携わることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合い、最適なDWH(データウェアハウス)やETLのパイプラインを設計するため、どこでも通用する「圧倒的なデータエンジニアリング力」が最速で身につきます。
2.【一気通貫】基盤の構築だけで終わらない、ビジネスの成果(分析)まで主導する
「インフラを整えて終わり」「パイプラインを作って終わり」といった部分最適な分業制ではありません。顧客の課題ヒアリングから、データ基盤の設計・構築、さらにはBIツール(Tableauなど)を用いた可視化や分析、経営層への示唆出しまで、プロジェクトの全工程に一気通貫で携わるチャンスがあります。自分が作った基盤がどうビジネスを動かしたのか、成果をダイレクトに実感できます。
3.【AIツールのフル活用】泥臭い調整ではなく、「事実(データ)」を武器に周囲を動かすPMへ
当社では、AIツールを開発実務にフル活用し、定型作業を徹底的に効率化しています。そうして生み出した時間を、データ品質の担保や上流の設計に投資します。「技術単体で勝負する限界」を感じている方にとって、自分が設計したデータという「客観的な事実」を武器にプロジェクトをリードする、エンジニア発の新しいPM・リーダー像(市場価値の高い人材)を目指せる環境です。
入社者の声

「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」(25歳/元営業企画)
案件事例
①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
使用ツール:SQL, Google BigQueryなど
②機械学習を用いたモデルの作成
クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
使用ツール:Python
③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ
(※取引実績100社以上)
入社後の流れ
最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。

◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど
Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。

◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど
Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。

◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど
Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。
意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。

◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

【応募条件】

<必須要件>※以下、いずれか一つを満たすこと

※完全なIT未経験、スクール卒業生・独学のみの方は不可とさせていただきます。実務において、単に「研修で触った」レベルではなく、自身でコードを書いて業務を行った経験を重視します。

<歓迎要件>

求める人物像

技術を自己目的化せず、プロジェクトの成果や顧客の利益を意識して自走できる方 コードレビュー

AIが出したコードを鵜呑みにせず、バグやビジネスロジックの矛盾を見抜けるデバッグ力がある方

既存のシステム開発から「データ領域」へと専門性を広げ、アナリスト要素も含めてスキルを拡張したい方

■受動喫煙対策
本社 屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り

■スキルアップへのサポートも充実
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。

また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。

意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。

■個人の働き方に合わせたキャリアパス
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼将コース(総合職)
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼剣コース(技術職)
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

【データ利活用部】データエンジニア/ジュニア

福利厚生

■休日・休暇

■受動喫煙対策
本社 屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り

■個人の働き方に合わせたキャリアパス
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼将コース(総合職)
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼剣コース(技術職)
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

企業情報

株式会社分析屋

■事業内容
データ分析専門企業として、データ分析領域全般に対応しております。

主な事業分野

■主な株主
株式会社SHIFT(プライム市場上場)

■主要取引先
大手メーカー、広告代理店、リサーチ会社、自治体 等

■URL
https://analytics-jp.com/

■本社所在地
神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル 4階

■代表者氏名
溝口 大作

■設立
2011年8月15日

■資本金
1000万円

■従業員人数
315名(2025年9月1日現在)

平均年齢:32.2歳

※ 求人内容は求人作成時のものであるため、最新状況は変更になっている可能性があります。
※ より詳細な情報は面談時にご確認ください。

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