募集要項

応募資格

＜最終学歴＞大学院、大学、専修・各種学校卒以上

＜応募資格/応募条件＞
＜職種未経験歓迎！業界未経験歓迎！＞
■必須条件：下記いずれか必須
・理系学部卒業の方
・SQLもしくはPythonのご経験をお持ちの方

■歓迎条件
・ビジネスに価値貢献することに意識を向けられる方
・Kaggle、Signateなどのデータ分析コンペへの参加経験
・Kubernetesを使ったアプリケーションの設計・開発経験
・GCP/AWSなどのクラウドサービスを用いた経験

雇用形態

正社員

年収・給与

＜予定年収＞
420万円〜540万円

＜賃金形態＞
月給制

＜賃金内訳＞
月額（基本給）：350,000円〜450,000円
固定残業手当/月：70,000円〜90,000円（固定残業時間32時間0分/月）
超過した時間外労働の残業手当は追加支給

＜月給＞
420,000円〜540,000円（一律手当を含む）

＜昇給有無＞
有

＜残業手当＞
有

＜給与補足＞
ご経験・スキルに応じて決定。

賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。
月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

勤務地

札幌市 、その他北海道、青森県、岩手県、仙台市、その他宮城県、秋田県、山形県、福島県、
茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉市、その他千葉県、東京23区、その他東京都、横浜市、
川崎市、その他神奈川県、山梨県、新潟県、長野県、富山県、石川県、福井県、岐阜県、静岡県、
名古屋市、その他愛知県、三重県、滋賀県、京都市、その他京都府、大阪市、その他大阪府、
神戸市、その他兵庫県、奈良県、和歌山県、鳥取県、島根県、岡山県、広島市、その他広島県、
山口県、徳島県、香川県、愛媛県、高知県、福岡市、北九州市、その他福岡県、佐賀県、長崎県、
熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県、沖縄県
＜勤務地詳細1＞
本社
住所：東京都港区三田1-4-28 三田国際ビル 2F
勤務地最寄駅：都営地下鉄大江戸線／赤羽橋駅
受動喫煙対策：屋内全面禁煙
＜勤務地詳細2＞
大阪（グランフロント大阪）
住所：大阪府大阪市北区大深町3-1 グランフロント大阪北館 ナレッジキャピタルコラボオフィス K841
受動喫煙対策：屋内全面禁煙
変更の範囲：本文参照

交通

＜勤務地補足＞
【変更の範囲：なし】
※研修からフルリモートでの勤務が全国どこからでも可能です

＜転勤＞
無

＜在宅勤務・リモートワーク＞
相談可（フルリモート・在宅）

＜オンライン面接＞
可

特徴

• 未経験OK
• 第二新卒歓迎
• 35歳以上も歓迎
• 転勤なし
• フレックス勤務
• 年間休日120日以上
• 週休2日制
• 退職金制度
• 女性管理職登用実績あり
• 働くママ在籍
• 女性が活躍

勤務時間

＜労働時間区分＞
フレックスタイム制（フルフレックス）
休憩時間：60分
時間外労働有無：有

＜標準的な勤務時間帯＞
10:00〜19:00

＜その他就業時間補足＞
中抜けOK

待遇・福利厚生

通勤手当、住宅手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、退職金制度

＜各手当・制度補足＞
通勤手当：実費支給です
住宅手当：補足事項なし
社会保険：補足事項なし
退職金制度：401k（確定拠出年金）

＜副業＞
可

＜教育制度・資格補助補足＞
■OJT

＜その他補足＞
■リアルタイムプロモーション：毎月、昇給の機会が与えられる制度です。
■以下の費用を会社負担とする制度：
・業務に関連する領域のセミナー／勉強会参加
・業務に関連する領域の書籍購入
■従業員持株会制度あり
＜雇用形態補足＞
期間の定め：無
補足事項なし

＜試用期間＞
6ヶ月
有給休暇前借制度あり

休日・休暇

完全週休2日制（休日は土日祝日）
年間有給休暇10日〜20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります）
年間休日日数123日

年末年始休暇、有給休暇、慶弔休暇、子の看護休暇、介護休暇、生理休暇

完全週休2日制

注意事項

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　（2）採用条件に合致した方については、ご入力いただいた情報にて、そのまま企業への応募手続きをいたします。
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　※ご経験やご経歴などから、この求人情報へのご応募がいただけない場合があります。あらかじめご了承ください。

企業情報

社名

株式会社ギックス

業種

その他専門コンサル

事業内容

私たちは「あらゆる判断を、Data-Informedに。」をパーパスとして掲げています。
Data-Informed、すなわちデータインフォームドとは、「データによって、人が情報を与えられ、判断が高度化していく」ことを意味しています。ビジネスを円滑に運営し収益性を高め、世の中に価値貢献していくためには、「合理性」と「再現性」が求められます。
私たちは、ビジネス上の判断に合理性と再現性を持ち込むため、データをいかに活用すべきなのかを明らかにします。