企業詳細

株式会社ピープルドット

本社所在地：: 東京都千代田区

株式会社ピープルドット

本社所在地：: 東京都千代田区

業種: コンサルティング
設立: 2017年2月
従業員数: 40名
資本金: 3億2,460万円
売上高: 非公開

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事業内容・福利厚生例

事業内容: 【データサイエンスで「個人」と「組織」の課題発見力と課題解決力を前進させ、絶え間なく課題を解決し続ける独自のビジネスモデル】同社は3つの事業領域を展開しております。 ■AI／DSソリューション事業領域経営における意思決定支援、データ分析チーム立ち上げ支援、アルゴリズム開発支援など、企業課題に合わせた伴走型コンサルティングと、データサイエンス人材がクライアント企業に常駐してデータ活用を支援する常駐型コンサルティングで課題発見・解決を支援しております。 ■ビジネスインサイト（BI）事業領域 DX実現のため、データ活用に向けた人材戦略、データを共通言語に議論しあう組織文化など、法人向けのトレーニングを行っております。 ■ラボ機能ビジネス×データサイエンスの知見で課題解決の方法を研究・開発しております。データサイエンスで新たな社会課題やビジネス課題を見つけ、そして新しい解決方法を見つける事業創造集団です。
保険: 健康保険　厚生年金　雇用保険　労災保険
休日・休暇: 慶弔休暇　年末年始　夏期休暇　有給休暇　完全週休2日制（土日）、祝日、GW
諸手当: 通勤手当

※募集求人によって条件が異なる場合がございますので、詳しくは求人詳細をご確認ください。

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株式会社ピープルドットの募集中の転職・求人情報一覧

法人営業（DX推進／若手活躍中）

想定年収: 420～600万円
募集職種: 営業（メディア・EC・その他IT・Webサービス）

DXコンサルタント（Python・R／データサイエンティストの育成事業）

想定年収: 600～800万円
募集職種: システムコンサルタント

【ハイクラス】DXコンサルタント（データサイエンティストを育成するコンサルティング事業）

想定年収: 800～1,000万円
募集職種: システムコンサルタント

【契約社員】データアナリスト（Python）

想定年収: 450～800万円
募集職種: データサイエンティスト

事業開発

想定年収: 500～700万円
募集職種: Webマーケティング企画

アナリティクスコンサルタント（データサイエンティストを育成事業）

想定年収: 600～800万円
募集職種: データサイエンティスト

アナリティクスコンサルタント（マネージャー候補／データサイエンティストの育成事業）

想定年収: 1,000～2,000万円
募集職種: システムコンサルタント

【ハイクラス】アナリティクスコンサルタント

想定年収: 800～1,500万円
募集職種: システムコンサルタント

【契約社員】データアナリスト（R）

想定年収: 400～800万円
募集職種: データサイエンティスト

【若手活躍中】データサイエンティスト（Python・R／データサイエンティストの育成事業）

想定年収: 600～800万円
募集職種: データサイエンティスト

【ハイクラス】データサイエンティスト（Python・R／データサイエンティストの育成事業）

想定年収: 800～1,200万円
募集職種: データサイエンティスト

【週2回リモート可】DX推進担当（データサイエンティストの育成事業）

想定年収: 600～900万円
募集職種: 社内SE（IT戦略・企画）

社内システムエンジニア（リモート相談可／リーダー候補／幅広い言語案件あり）

想定年収: 600～900万円
募集職種: プロジェクトマネージャー（業務系）

【ハイクラス】SaaS営業（リモート＆フレックス相談可／教育事業者向け)

想定年収: 800～1,000万円
募集職種: 営業（ソフトウェアパッケージ・SaaS）

この企業の特徴

担当アドバイザー
山口菜々子

【データサイエンスで新しい価値を提供し続ける】
「データサイエンスで新しい価値を提供し続ける」これが同社のミッションです。多くの人は、データサイエンスを統計学、機械学習、AI、プログラミングといった技術や学問の総称だと思っています。しかし、それは違います。データサイエンスは単なる技術や知識ではありません。データサイエンスとは、データを使って個人の課題発見力・課題解決力を引き出す「営み」です。データサイエンスを活用することで、再現性ある方法論を見つけ出し、課題発見・解決に向かうことができます。

【個人と組織の課題発見力と解決力を前進させること】
従来の経験主義や前例主義、減点主義に基づく人事制度に起因する多数派同調バイアス、企業同士の横並び主義、このような論理が組織の中で当たり前になり、その中で働く個人の課題発見能力・課題解決能力が衰退しました。
同社の考えるデータサイエンスは、個人の課題発見力・課題解決力を引き出す思考・スキルです。個人がデータサイエンスを習得することで、自ら能動的に課題発見・課題解決を行うことができます。そして、能動的に課題発見・課題解決する個人が集まれば、組織も同様に新たな課題を見つけ、解決することができるようになります。

【ソーシャルキャピタル × データサイエンスの融合による「事業創造」】
一般的に事業を創る時、経営陣や事業開発担当者のひらめきや、他社事例、調査を通じた市場ニーズを捉えて、事業化の可能性を検証していきます。しかし、私たちは異なるアプローチをとることで、質・量ともに圧倒的なスピードで事業を創り出すことができます。当初想像もしていなかった課題と出会ったり、より良い課題を見つけることができます。まさに、人とのつながり=ソーシャルキャピタルとデータサイエンスの融合によって、事業創造を行う点が私たちのユニークさです。

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