募集要項

応募資格

＜最終学歴＞大学院、大学、短期大学、高等専門学校卒以上

＜応募資格/応募条件＞
■必須条件：以下すべて
・統計、疫学、in silico、データサイエンス、いずれかの業務経験
・統計解析や機械学習および深層学習に関する基礎的な知識
・創薬の研究開発経験

■歓迎条件：以下の何れかのご経験・スキルがある方のご応募歓迎します
・事業開発の業務経験
・ビジネスレベルの英語力

＜語学補足＞
■歓迎条件：ビジネスレベルの英語力

雇用形態

正社員

年収・給与

＜予定年収＞
700万円〜1,000万円

＜賃金形態＞
月給制
業績賞与あり

＜賃金内訳＞
月額（基本給）：362,111円〜518,444円
その他固定手当/月：124,000円〜176,000円
固定残業手当/月：124,000円〜176,000円（固定残業時間45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＞
610,111円〜870,444円（一律手当を含む）

＜昇給有無＞
有

＜残業手当＞
有

＜給与補足＞
※経験・能力等を充分に考慮した上で、加給・優遇

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5階
勤務地最寄駅：東京メトロ日比谷線／広尾駅
受動喫煙対策：屋内全面禁煙
変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）

交通

＜転勤＞
当面なし
転勤は当面想定していません。

＜在宅勤務・リモートワーク＞
相談可（週3日リモート・在宅）

特徴

• 年間休日120日以上
• 週休2日制
• 退職金制度
• 産休・育休取得実績あり

勤務時間

＜勤務時間＞
8:30〜17:30 （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

＜時短勤務＞
相談可

＜その他就業時間補足＞
月間平均残業時間は20時間です。

待遇・福利厚生

通勤手当、家族手当、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：交通費支給 （月3万円まで）
家族手当：扶養子女手当
住宅手当：独立手当（世帯主への住宅手当）
社会保険：関東ITソフトウェア健康保険組合利用
退職金制度：勤続10年以上

＜副業＞
可

＜育休取得実績＞
有

＜教育制度・資格補助補足＞
・資格取得補助

＜その他補足＞
・ノートPCの支給
・業績賞与
・テレワーク手当
・独立手当（世帯主への住宅手当）
・扶養子女手当
・育児融通制度（時間外勤務の免除や労働時間短縮が可能。小学生3年生までの子どもがいる社員対象）
・週休3日制度（週休3日勤務が可能。諸条件あり）
・時間休制度（当月の残業時間と相殺して、１日あたり1時間もしくは2時間の早退・中抜けが可能）
・産前産後休暇（取得実績あり）
・育児休暇（取得実績あり）
＜雇用形態補足＞
期間の定め：無

＜試用期間＞
4ヶ月
※試用期間中(4カ月)の給与は本採用時の90％です。
基本給：362,111円 〜 518,444円
固定残業代：75,389円 〜 106,556円
月給：437,500円 〜 625,000円

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125日

年末年始含む公休日（年5日）、アニバーサリー休暇（年2日）、バカンス休暇（最大2ヶ月間取得可能。諸条件あり）、年次有給休暇※入社後半年間は最大3日の休暇取得融通あり


完全週休2日制

注意事項

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企業情報

社名

株式会社D4cプレミアム

業種

ソフトウェア・情報処理

事業内容

株式会社D4cプレミアムはビッグデータ解析を武器としたコンサルティングサービスを、マーケティング分野、金融分野、医療製薬分野などへ幅広く提供しております。
《事業内容》
・　データ解析業務のアウトソーシング
・　アナリティクス業務のシステム化企画、実装支援データ解析適用業務
・　マーケティング系、金融系等の運用コンサルティング、データ解析スペシャリストの派遣

《実績、事例》
■マーケティング分野
小売・サービス・製造・通信などの多岐な業界において、DSPやDMPを活用したターゲティングに基づき、カスタマーエクスペリエンスとロイヤリティの向上に貢献しています。
■金融分野
為替レートの変動予測や、不正取引の検出、顧客の信用リスク判定、優良顧客の獲得、顧客の解約予測などのサービスを提供しています。
■医療製薬分野
最新医療領域において、AIや機械学習、データマイニング、医療ビッグデータ（健康診断データやレセプトデータ）の解析予測などの最新テクノロジーとノウハウを最大限に活用しています。

各分野での解析を通して、各業界で進展する学術・技術を他分野に適用し相乗効果を高めています。