データアナリスト

求人要項求人ID：282190

年収: 500〜870 万円
勤務地最寄り駅: 本郷三丁目駅 (東京都)
雇用形態: 正社員

仕事内容

本ポジションでは、産業の全体最適を達成するため、専門的なIT知識と業務経験をもとに解決策を提示し、顧客企業に対するコンサルティングサービス（問題分析、ソリューション提供、業務定着、システム導入支援）を提供していただきます。データサイエンティストやエンジニアと連携しながら、単なるシステム開発におけるプロジェクト管理ではなく、各クライアント・産業へ価値を広めていく社会性と、企業として勝ち続けていく経済性とを両立させる、思考力と行動力のある方を募集いたします。。

【具体的には】
・顧客の課題整理やデータを用いた現状分析
・サンプルデータ等を活用した実現性の高い解決策の提案
・データサイエンティストやエンジニアと協業し、プロジェクトの推進・マネジメント
・各種レポーティング

勤務地: 東京都文京区
保険: 健康保険　厚生年金　雇用保険　労災保険
諸手当: 学術支援制度　スポーツジム補助(上限5000円/月)　入社時有給休暇付与、有給休暇消化推奨制度　書籍購入補助(全額)　セミナー参加費　Kaggle報奨金制度　産休/育休復帰お祝い金支給
休日休暇: 慶弔休暇　年末年始　夏期休暇　有給休暇　結婚休暇&祝金　出産休暇　育休　産休　看護介護休暇

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転職サポートサービスご利用の流れ

Step1

サービスご登録

まずは新規登録ページから簡単なプロフィールを入力ください。弊社にてご紹介できる求人案件をお探しいたします。※完全無料
Step2

面談・求人のご紹介

担当コンサルタントより面談日程をご案内させて頂き、ご希望の求人に加え、非公開求人やオススメ求人をご案内させて頂きます。
Step3

企業へのご推薦

書類選考通過後の面接スケジュール調整などはコンサルタントが行うほか、選考の傾向や対策についてもアドバイスいたします。
Step4

内定・給与交渉

内定が出たあとは、入社条件や給与交渉、円満退社へのアドバイスなどもしっかりフォロー。納得いくまで条件を確認いただけます。
Step5

入社/入社後フォロー

転職活動は内定がゴールではありません。新たな環境で早期にご活躍いただくためのお手伝いやお悩みフォローをさせて頂きます。

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この求人のおすすめポイント

担当コンサルタント
高場航

【「AIでデータの真価を解き放ち、産業の常識を塗り替える」　東大（松尾研究所）発のAIスタートアップ企業】
単に大学の技術を右から左に動かすだけでは、アップグレードは実現されません。同社は日本の変革の主体となるために、東京大学、各産業におけるリーディングカンパニー、要素技術を有するベンチャーとチームアップし、従来の人月単位に基づいた請求から決別し、利益に直結したAIサービスを提供しています。大学から社会への知の還元をリードし、クライアント企業の利益貢献にコミットするプロフェッショナル集団として、日本社会をアップグレードします。

【輝かしいメディア掲載実績】
・2021.12　創業わずか4年弱でグロース上場
・2020.10　シリーズBラウンドで約29億円を調達
・2019.11 Forbes JAPAN CEO conference 2019 にてみずほ賞を受賞/日経「NEXTユニコーン調査」に掲載
・2019.9 日本経済新聞社と金融庁共催の「FIN/SUM」のコンテストにて、「最優秀賞」を受賞
・2019.2 学校法人駿河台学園およびSATT株式会社との業務提携が、日本経済新聞
・2018.12 AIでの不在配達を防ぐ取り組みが、日本経済新聞に取り上げられる

【代表の経歴】
CEO代表取締役社長　加藤エルテス聡志
東京大学卒業後、マッキンゼーアンドカンパニー、米系メーカー等での経験を経て、2014年に一般社団法人日本データサイエンス研究所(現同社 )を創設、代表に就任。医療データリーズンホワイ監査役。

(ギークリー)は、
IT・Web・ゲーム業界特化の転職エージェントです。

リクナビNEXT 2023年上半期
GOOD AGENT RANKING入賞 (IT・WEB部門ほか計6部門)

株式会社リクルート主催リクナビNEXT GOOD AGENT RANKING IT・WEB部門約460社中第1位受賞（2023年度上半期）

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株式会社JDSCの企業情報

事業内容: 【革新的なビジネスモデルで注目が集まる企業　?ジョイントR&D　?産業全体への横展開】
?ジョイントR&D：多様な産業のリーディングカンパニーと成果物横展開を前提に契約。その後R&Dを行います。
?産業全体への横展開：上記で創出したAIソリューションを自社SaaSとして産業全体へ還元していきます。

【教育、輸送、エネルギーといった生活を支える領域を、AI技術でアップグレード】
(1)物流最適化　　　　　　　　　　　　　事例：不在配達ゼロ化AIプロジェクト　
※走行距離の25%は再配達のために費やされ、年間9万人の労働力に相当し、年間約1.8億時間が不在配達に費やされています
(2)教育(アダプディブラーニング)　　事例：駿台予備校など大手予備校を顧客として抱えていることが投資家からの評価が高いです。勉強の分野の進み方は個人でバラバラですが、あと一つヒントがあれば解ける得意分野の問題と、多くのヒントがあってはじめて解ける苦手分野の問題が存在します。それぞれに対して、解けるまで少しずつヒントを出していくことで、個々人の教育成熟度にアダプト(適応)していくプロジェクトです。
(3)需要予測　　　事例：大手消費財企業で、予測のブレを人力予測の7割に抑えることに成功。