募集要項

応募資格

＜最終学歴＞大学院、大学、高等専門学校卒以上

＜応募資格/応募条件＞
必須条件：※以下のすべての業務経験のある方
・経営管理業務の実務経験、または学習経験がある方
・経営管理業務を通じて会社を成長させる意欲・コミットメントのある方
・主要業務と並行して役員秘書的な支援を兼務した経験、またはそれに類する実務経験のある方
・マルチタスク、タスク・スケジュール管理が得意な方
・PCスキル（Word、Excel、PowerPoint、タイピング、生成AI）中級以上

雇用形態

正社員

年収・給与

＜予定年収＞
500万円〜700万円

＜賃金形態＞
月給制

＜賃金内訳＞
月額（基本給）：294,080円〜396,640円
その他固定手当/月：57,920円〜77,500円

＜月給＞
352,000円〜474,140円

＜昇給有無＞
有

＜残業手当＞
有

＜給与補足＞
※給与は経験、能力、スキル等を考慮し、当社規定により決定します。
その他固定手当：固定残業手当として月25.2時間〜25時間分、57,920円〜77,500円を支給。超過した時間外労働の残業時間代は追加支給。

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
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： 本社、グループ会社内の各事業所各地、常駐先および労働者の自宅（リモートワーク）

交通

＜転勤＞
当面なし

＜オンライン面接＞
可

特徴

• 社会人経験10年以上歓迎
• 第二新卒歓迎
• 年間休日120日以上
• 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

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：30,000円／月まで
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：補足事項なし
退職金制度：入社10年以上の社員対象

＜定年＞
60歳

＜育休取得実績＞
有（育休後復帰率100%）

＜教育制度・資格補助補足＞
社内、社外教育研修制度
資格取得補助

＜その他補足＞
ノートPC支給
業績賞与
出社手当
テレワーク補助（テレワークにかかる費用やリモート環境整備を支援）
有給休暇取得促進日（5日）
入社後半年間は最大3日の休暇取得融通あり
関東ITソフトウェア健康保険組合利用
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）
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）
＜雇用形態補足＞
期間の定め：無

＜試用期間＞
4ヶ月
※試用期間中の給与は本採用時の90％
基本給：258880円〜349226円
固定残業代：月25.2時間分／57,920円〜25時間分／77,500円（超過した時間外労働の残業時間代は追加支給）
月給：316,800円〜426,726円

休日・休暇

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

会社指定休日5日、年末年始（例：6日）、GW（例：10日）、アニバーサリー休暇、バカンス休暇（最大2ヶ月間取得可／諸条件有）
産前産後、育児、介護休暇
※入社後半年間は最大3日の休暇取得融通有

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。