募集要項

応募資格

＜最終学歴＞大学院、大学卒以上

＜応募資格/応募条件＞
・顧客折衝経験1年以上　かつ
・データサイエンティストとしての実務経験1年以上またはエンジニアとしての実務経験が2年以上ある方

具体的には以下のような経験を想定しています。
・顧客折衝2年以上かつ統計分析や機械学習など、データサイエンスに関する知識がある
・Pythonを用いたデータ分析、データ集計の実務経験1年以上
・SQLを用いたデータ加工、データ集計の実務経験1年以上
・BIツール等、何かしらのツールを使った分析経験2年以上ある
・エンジニア、言語の実務経験がある

雇用形態

正社員

年収・給与

＜予定年収＞
480万円〜600万円

＜賃金形態＞
月給制
補足事項なし

＜賃金内訳＞
月額（基本給）：314,075円〜392,637円
固定残業手当/月：85,924円〜107,363円（固定残業時間35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＞
399,999円〜500,000円（一律手当を含む）

＜昇給有無＞
有

＜残業手当＞
有

＜給与補足＞
【補足】
・年収は前職の給与および経験を考慮の上、決定します。
・予定年収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。

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

東京23区、その他東京都
＜勤務地詳細＞
本社
住所：東京都港区南麻布5-2-32 興和広尾ビル
受動喫煙対策：屋内喫煙可能場所あり

交通

＜勤務地補足＞
本社、もしくはお客様先（主に東京都）
入社数ヶ月後以降プロジェクトの状況によりリモート勤務可

＜転勤＞
無

＜在宅勤務・リモートワーク＞
相談可（在宅）

＜オンライン面接＞
可

特徴

• 第二新卒歓迎
• 35歳以上も歓迎
• 転勤なし
• 年間休日120日以上
• 週休2日制
• 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

＜勤務時間＞
9:00〜18:00 （所定労働時間：8時間0分）
休憩時間：60分
時間外労働有無：有

＜その他就業時間補足＞
※勤務地がお客様先の場合は、お客様先の勤務時間に準じます。※月平均残業20H以内

待遇・福利厚生

通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険

＜各手当・制度補足＞
通勤手当：30,000円／月まで
社会保険：補足事項なし

＜定年＞
60歳

＜副業＞
可

＜教育制度・資格補助補足＞
■資格手当・資格補助・社外セミナー参加補助あり
■書籍補助制度あり
■Perk提供サービス利用可能

＜その他補足＞
補足事項なし
＜雇用形態補足＞
期間の定め：無
試用期間6ヶ月間

＜試用期間＞
6ヶ月

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126日

完全週休2日制（かつ土日祝日）
有給休暇10日〜20日
休日日数126日
有給休暇取得促進日5日
リフレッシュ休暇5日
国民の祝日、振替休日、慶弔休暇、年末年始休暇

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

株式会社ディーファイブコンサルティング

業種

ソフトウェア・情報処理

事業内容

■会社概要
ディーファイブコンサルティングは、アナリティクスによって「お客様のあんなことがしたい」に応えるべく、ビジネスの日々の課題から将来を見据えた課題まで、幅広く解決策を提案しています。
目指す姿は「一番頼りにされる会社」です。その実現には、全従業員が高いお客様志向をもち、多様なお客様の状況に応じた圧倒的な課題解決力と提案力、柔軟性と身軽さを養うことが重要だと考えます。また、お客様満足度を高めていく営みの中で、他社ではえられない成長機会を従業員に提供し、従業員がやりがいを感じながら自身の能力と待遇の向上を実現することによって、自ずと「従業員満足度No.1」も達成する会社を目指します。

■事業内容
1.DMP構築
DMPを構築することによって、お客様のマーケティング施策の最適化を加速させます。
インターネット上にある大量のデータを、DMPと呼ばれるプラットフォームに集積させます。集積した性別や年齢のユーザー情報や購買データ、またターゲットの回遊形跡などを分析し、価値提供したいセグメントに届くようデータを活かした確実なマーケティング支援が可能になります。
2.モデリング
保有データを構造化し、データの価値を最大化させます。
膨大なデータを統計的手法や機械学習によって分析し、データに潜む示唆を整理し可視化することで、データの持つ本質的な価値を見出し、事業の生産性を高めます。
3.データサイエンス教育
価値あるデータを抽出、分析し、新たな価値を創造する人材を育成します。
IT技術の発展とともに多種多様なデータが生まれる時代となり、分析能力の高い人材が必要不可欠です。データはお客様の事業をより加速させる、ひいては、より良い社会を創るヒントとなります。世に溢れる膨大なデータから有用なヒントを見つけ、分析し、提案できる人材を育成します。

■コアバリュー
アナリティクスを武器に社会に貢献する
データサイエンティストを中心としたアナリティクスを武器に、お客様とその消費者が抱える課題の本質を見極め、実践に即した、進歩的な価値提案を行います。