サンブリッジソリューションズ株式会社
掲載期間23/08/28~23/10/22
正社員契約社員職種未経験OK業種未経験OK学歴不問完全週休2日残業月20h以内内定まで2週間面接1回のみ転勤なし
未来を予測できるスキル、手に入れませんか?
「仕事なにしてるの?」と聞かれて、「データサイエンティストだよ。データ分析して未来を予測してる。」と答えることができたら、カッコイイと思いませんか?
今回募集するデータサイエンティストは、ビッグデータを分析して未来を予測し、ビジネスの課題を解決する仕事。世界的にも市場価値が高い職種です。たとえば、3か月先までの未来の新幹線チケット販売状況を予測。過去の売り上げ実績を分析し、未来の乗車率や売り上げを予測して、適切な運行スケジュールを提案します。
難しそうに感じるかもしれませんが、入社時点ではプログラミングの知識が少しでもあれば大丈夫。スキルに自信がなくても、学ぶ意欲があれば歓迎します。入社後は1ヶ月程かけて「分析の基礎」から学べますし、実務に入った後も随時フォローするので、ご安心ください。
当社は設立以来、増収増益・無借金・黒字経営を続けていますが、今後も必ずニーズが増える仕事であるため新たなメンバーを採用することにしました。30年後の未来でも必要とされるスキルを、今のうちに身につけませんか?
今回募集するデータサイエンティストは、ビッグデータを分析して未来を予測し、ビジネスの課題を解決する仕事。世界的にも市場価値が高い職種です。たとえば、3か月先までの未来の新幹線チケット販売状況を予測。過去の売り上げ実績を分析し、未来の乗車率や売り上げを予測して、適切な運行スケジュールを提案します。
難しそうに感じるかもしれませんが、入社時点ではプログラミングの知識が少しでもあれば大丈夫。スキルに自信がなくても、学ぶ意欲があれば歓迎します。入社後は1ヶ月程かけて「分析の基礎」から学べますし、実務に入った後も随時フォローするので、ご安心ください。
当社は設立以来、増収増益・無借金・黒字経営を続けていますが、今後も必ずニーズが増える仕事であるため新たなメンバーを採用することにしました。30年後の未来でも必要とされるスキルを、今のうちに身につけませんか?
募集要項
仕事内容 |
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応募資格 |
募集背景 |
雇用形態 |
勤務地・交通 |
勤務時間 |
給与 |
休日休暇 |
福利厚生・待遇 |
教育制度 |
先輩たちについて |
プロフェッショナル取材者のレビュー
動画でCheck!
取材から受けた会社の印象
国内に60社しかない「SAS Institute Japan」のパートナー企業として、安定した基盤を築く同社。設立からずっと無借金経営・黒字経営を続け、自己資本比率は79.03%と、業界平均の43.19%を大きく上回っているそうです。
現在は社員の7~8割がデータ戦術・ビックデータ・マーケティングの領域に携わっていますが、今後は新たな事業領域も強化していくとのこと。クラウド事業やOracle案件、セールスノートやBIツールの提案など、対応範囲を広げることで、クライアントの課題解決によりいっそう貢献していく考えです。新しい事業分野や領域に積極的に人員を充てることで、新たな収益の柱にしていきたいとのことでした。
また、社員想いの会社として理念を設定しているところで、さらに働きやすい環境を整えていくそうです。これからのキャリアを考え、新しい道を選択したい方にとってチャンスの多い環境だと思います。
この仕事のやりがい&厳しさ
やりがい★企業から頼られ、自身の市場価値を高めていけること
たとえば、製薬会社のプロジェクトの場合。「市販薬の発売後どれくらいの効果があったのか」などのアンケートデータを分析し、商品開発に活かすアドバイスを抽出したそうです。世の中の最先端に触れる仕事ができるだけでなく、企業から頼られている実感も得られたとのこと。こうした経験を積んでいくことで、自身の市場価値を高めていけることも魅力です。
★DXからクラウドまで幅広い分野でスキルアップできること
データ戦術・ビックデータ・マーケティングだけではなく、今後はクラウド事業やOracle案件にも対応業務の幅を広げていくそうです。データ系以外にも、セールスノートやBIツールの提案など、カバーできる幅を広げることで、クライアントのさまざまな課題を解決していくとのこと。業務領域が広がる中で、自身のスキルをさらに高めることができます。
★クライアントの事業成長や売上アップに貢献できること
たとえば、大手家電量販店の販売予測システムを担当した場合。まずは、商品棚に何を並べたらどのくらい売れたのかという膨大なデータを集めるそうです。データを分析した結果、何が売れているのか、どのように販売したら良いのか、という具体的な提案を実施します。全国に展開しているような大規模な店舗であるほど、データサイエンティストとして実績を築くことが可能。自分の分析データや提案によって、クライアントの課題を解決し、売上アップなどの成果につながった時の達成感はひとしおです。
たとえば、製薬会社のプロジェクトの場合。「市販薬の発売後どれくらいの効果があったのか」などのアンケートデータを分析し、商品開発に活かすアドバイスを抽出したそうです。世の中の最先端に触れる仕事ができるだけでなく、企業から頼られている実感も得られたとのこと。こうした経験を積んでいくことで、自身の市場価値を高めていけることも魅力です。
★DXからクラウドまで幅広い分野でスキルアップできること
データ戦術・ビックデータ・マーケティングだけではなく、今後はクラウド事業やOracle案件にも対応業務の幅を広げていくそうです。データ系以外にも、セールスノートやBIツールの提案など、カバーできる幅を広げることで、クライアントのさまざまな課題を解決していくとのこと。業務領域が広がる中で、自身のスキルをさらに高めることができます。
★クライアントの事業成長や売上アップに貢献できること
たとえば、大手家電量販店の販売予測システムを担当した場合。まずは、商品棚に何を並べたらどのくらい売れたのかという膨大なデータを集めるそうです。データを分析した結果、何が売れているのか、どのように販売したら良いのか、という具体的な提案を実施します。全国に展開しているような大規模な店舗であるほど、データサイエンティストとして実績を築くことが可能。自分の分析データや提案によって、クライアントの課題を解決し、売上アップなどの成果につながった時の達成感はひとしおです。
厳しさ▲継続的な学習が求められること
データ抽出や整理に必要な言語を覚えることが必要です。統計学や人工知能、情報科学系の知識、ビジネスニーズがどうつながっているかを理解する事は勿論、クライアントの業界知識なども習得しなければなりません。入社してから常に新しい手法や技術を学び、最新の技術をキャッチアップしていくことが求められます。
学ぶ意欲がなく、あまりにも成長が見られなければ、データ分析ではなくシステム開発のプロジェクトに配属されてしまうこともあるのだとか。さまざまな知識を主体的に身につける努力を継続することが欠かせません。
データ抽出や整理に必要な言語を覚えることが必要です。統計学や人工知能、情報科学系の知識、ビジネスニーズがどうつながっているかを理解する事は勿論、クライアントの業界知識なども習得しなければなりません。入社してから常に新しい手法や技術を学び、最新の技術をキャッチアップしていくことが求められます。
学ぶ意欲がなく、あまりにも成長が見られなければ、データ分析ではなくシステム開発のプロジェクトに配属されてしまうこともあるのだとか。さまざまな知識を主体的に身につける努力を継続することが欠かせません。
この仕事の向き&不向き
向いている人★社員を大切にする会社で働きたい方
★キャリアアップや自身の市場価値の向上に意欲的な方
★数字を扱うのが苦でない方
言われるがままに取り組むのではなく、データから何を読み取れるのか仮説を立て、どのようにロジックを組んで読み解いていくのかなどを考えることが求められます。成長意欲の高い方はピッタリです。福利厚生や評価制度の強化も進めているので、社員想いの会社で働きたい方に向いています。
★キャリアアップや自身の市場価値の向上に意欲的な方
★数字を扱うのが苦でない方
言われるがままに取り組むのではなく、データから何を読み取れるのか仮説を立て、どのようにロジックを組んで読み解いていくのかなどを考えることが求められます。成長意欲の高い方はピッタリです。福利厚生や評価制度の強化も進めているので、社員想いの会社で働きたい方に向いています。
向いていない人▲主体的かつ継続的に学習することが苦手な方
統計学や人工知能、情報科学系の知識に加え、さまざまな業界のビジネス知識など、多岐にわたる知識・スキルを身につけることが求められます。主体的かつ継続的に学習することができない方は、向いていません。また、新しい分野への挑戦意欲がない方も、合わないでしょう。
統計学や人工知能、情報科学系の知識に加え、さまざまな業界のビジネス知識など、多岐にわたる知識・スキルを身につけることが求められます。主体的かつ継続的に学習することができない方は、向いていません。また、新しい分野への挑戦意欲がない方も、合わないでしょう。
応募・選考について
入社までの流れ |
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