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仕事内容データエンジニア
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ツールを用いたデータ活用・可視化支援を担当する。金融・エンタメ・製造など多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤の設計・構築やETLパイプラインの実装を行う。将来的には小規模プロジェクトのリード業務も担う。AIツールをフル活用し、データ基盤から分析・可視化まで一気通貫で携われる環境。
仕事内容
- 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・運用を担当する
- 金融・エンタメ・製造など多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築を行う
- SQLやPythonを用いた大量データのETLパイプラインの構築・バッチ処理の実装を行う
- データ分析の属人化した手作業を排除するためのモダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進を行う
- TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成を行う
- 将来的には3〜5名程度の小規模プロジェクトにおいて進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務を担う
仕事の魅力
- 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る
- 顧客の課題ヒアリングからデータ基盤の設計・構築、BIツール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る
- 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た上で、データ品質の担保や上流の設計に時間を投資する
- 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・リーダー像を目指せる
入社者の声
- 基幹システムばかりでこの先が見えなかったが、データで事業を変える手応えがある(26歳/元業務系SE)
- 上司に提案しても聞いてもらえなかったが、今は意見を出す場があり自分で動かせる実感がある(24歳/元販売職)
- 忙殺される日々から抜け出してようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた(27歳/元Web系SE)
- 下流工程ばかりで顧客の顔も見えず何のためにやっているのか分からない日々だったが、今は顧客と直接やり取りでき自分の成果を実感できている(26歳/元業務系SE)
- 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
- 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運営改善や売上UPに繋げる(使用ツール:SQL, Google BigQueryなど)
- 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)
- 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を図る(使用データ:業者へのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ)
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なく、まずは得意なスキル(SQLでのデータ抽出やPythonでのデータ加工など)からスタートする
- 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る
- Step1:データ分析環境の理解(使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど)
- Step2:コーディング(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(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(使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word)
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する
- 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る
- 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る
- 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る
- 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
個人の働き方に合わせたキャリアパス
- 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、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人向け
- 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、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
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:前職はIT業界(交通関係PJ3年)にてSE。現在はゲーム業界にて分析エンジニアとしてSQL(BigQuery)でのデータ抽出/集計加工、KPI作成、多変量解析、分析設計、報告書作成などを担当
- 2019年入社Aさん:前職は医療関係にて医療技師。現在はマーケティング関連の分析エンジニアとしてデータ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成を担当
- 2019年入社Iさん:前職は自動車業界にて開発職。現在はマーケティング関連の分析エンジニアとして清涼飲料水市場規模や売上動向の推計、レポート作成サポート、分析ツールの作成及び改修を担当
募集要項最終確認 8/5
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 350〜600万円/年
- 勤務地
- 東京都
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 非公開
- 職種
- データエンジニア
- 経験年数
- 2年以上
- 掲載日
- 7/4
- 最終確認
- 8/5
応募資格(必須)
- IT業界におけるシステム開発・保守の実務経験(目安2年以上、言語不問)
- SQLを用いたリレーショナルデータベース(RDB)の設計、またはデータ抽出の実務経験
- Python、Java、PHPなどを用いたバックエンド(サーバーサイド)の開発、またはバッチ処理の実装経験(いずれか一方で可)
歓迎する経験
- 3〜5名程度のチームでのサブリーダー、進捗管理、または後輩のコードレビュー経験
- GitHub CopilotやCursorなどのAIツールを、開発実務で日常的にフル活用している経験
- データベースのパフォーマンスチューニング(インデックス設計、スロークエリ改善など)の経験
- TableauやLooker StudioなどのBIツールに触れた経験、または社内向け資料作成の経験
- 「言われた通りに作る」だけでなく、プロジェクトの利益や目的意識を持って自走した経験
- 当社のコアマインドである「おもてなし分析(顧客への徹底的な伴走)」への共感
待遇・福利厚生
- グループ健康保険組合
- リモートワーク可
- 休日勤務手当
- 会社指定休日
- 国民の祝日
- 夜勤手当
- 子ども手当
- 安心サポート休暇制度
- 年末年始休暇
- 年次有給休暇
- 慶弔休暇
- 提携サービス優待
- 残業・深夜手当あり
- 資格取得支援
求めるスキル・経験
この求人は株式会社分析屋の採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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