募集要項

応募資格

学歴不問

＜応募資格/応募条件＞
＜業種未経験歓迎・学歴不問＞
必須条件：
・無形商材の法人営業経験

雇用形態

正社員

年収・給与

＜予定年収＞
504万円〜654万円

＜賃金形態＞
年俸制

＜賃金内訳＞
年額（基本給）：3,736,800円〜5,450,000円
固定残業手当/月：10,350円〜129,300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

＜月額＞
321,750円〜583,466円（12分割）（一律手当を含む）

＜昇給有無＞
有

＜残業手当＞
有

＜給与補足＞
昇給：年2回（全社員が毎年、月額平均3万円昇給しています）
モデル年収：
・20代メンバー（入社歴3年）⇒550万円
・30代リーダー（入社歴4年）⇒600万円
・40代マネージャー（入社歴6年）⇒800万円

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：東京都港区南青山2-2-3 ヒューリック青山外苑東通ビル4F
勤務地最寄駅：東京メトロ銀座線・丸ノ内線／青山一丁目駅
受動喫煙対策：屋内全面禁煙

交通

＜転勤＞
無

＜オンライン面接＞
可

特徴

• 未経験OK
• 募集人数10名以上
• 学歴不問
• 転勤なし
• 平均年齢20代
• 年間休日120日以上
• 週休2日制
• 産休・育休取得実績あり

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＞
※部署の平均残業時間は月30時間程度です。
※勤務時間選択制度あり

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：上限50,000円※会社規定に基づく
社会保険：補足事項なし

＜育休取得実績＞
有

＜教育制度・資格補助補足＞
各種研修制度
eラーニング研修
フォロー研修（1on1）
ロールプレイング研修
メンター制度
最新業界動向勉強会
資格取得手当
セミナー費用補助

＜その他補足＞
役職手当
関東ITソフトウェア健康保険（保養施設やレストラン・スポーツクラブ利用時の割引あり）
定期健康診断（年1回）、インフルエンザ予防接種補助金
オフィスカジュアル制度　　など
＜雇用形態補足＞
期間の定め：無

＜試用期間＞
3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120日

年末年始休暇、慶弔休暇、産前産後休暇、育児休暇、介護休暇
※有給休暇…半休の取得可

完全週休2日制

注意事項

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企業情報

社名

株式会社ダブルスタンダード

業種

ソフトウェア・情報処理

事業内容

事業内容：
　【独自の基盤技術を構築したビックデータ処理を軸に、企業の新たなサービスを創出する企画開発プロバイダー】
　　ビックデータ先進企業として、増収増益を実現！クライアントは業界大手企業がほとんどです。

事業部門：
（1）ビッグデータ関連事業…基盤技術を活用して、その組み合わせで実現します。
・HTML情報活用…同社クレンジング技術を活用して高精度のデータを生成します。競合ポータルの分析や、営業用のアタックリストとして活用できるデータを提供します。
・画像情報活用…OCRで取得した情報に対し、同社クレンジング技術により、さまざまな形式に成形加工したデータを提供します。
・データベース活用…顧客の保有するDB情報を活用した、新たなコンテンツの開発および運用を支援します。
・アナログ媒体活用…請求書等の帳票や求人広告チラシなど紙にしかない重要情報をDB化します。従来、宝の持ち腐れになっていたアナログ情報のデジタル化を支援します。
（2）サービス企画開発事業…基盤技術を活用し、数多くの大手企業との取り組みで培った知見をもとにしたビジネスプランを組み合わせて実現します。
・Web変更検知…調査対象とするサイトの情報掲載および更新を自動で定期的にチェックします。最新情報の見逃し排除＋作業効率化で顧客業務をサポートします。
・リアルタイム情報取得…商品の最安値情報や不動産物件の賃料相場など、さまざまな情報を同社技術を活用して有益な情報を生成します。
・データ解析サポート…音声や位置情報など、非HTML情報をDB化します。適切なデジタルレコードに変換し、顧客の販促支援および業務削減をサポートします。
・その他データ活用…同社技術を総合的に活用した、企業向けのさまざまなサービスを展開します。

ビッグデータに関する基盤技術：
・情報収集（HTML、PDF、画像、請求書、帳票、音声、その他の情報収集）
・情報抽出（収集情報のテキスト化、カラム化）
・クレンジング（テキスト化、カラム化された情報のクレンジング）
・マッチング（揺らぎを含んだデータ同士のマッチング）
・レコード振分（クレンジングが完了したレコードの振分処理）