Data Engineer | データエンジニア

■ 職務内容

• データ分析コンサルティング

• データ分析基盤構築（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用）

• レコメンドエンジン開発

• Google広告自動化開発

• 統計を利用したビジネス支援

高収入が期待できるデータサイエンティストを目指すことができます。エンジニアの延長線上のスキル（データエンジニアリング）を磨いていただきます。
データサイエンス（統計学や機械学習）は業務を通じて基礎を学んでいただきます。直接取引の大手企業が多いため、質の高い案件が多く、柔軟なスケジュール調整が可能です。これにより、月平均の残業時間が少ないというメリットがあります。

■ ポジションの魅力

◎ 分析だけで終わらない、課題解決まで提案し、クライアントと成功体験を共有
◎ データの収集～分析～活用まで一貫して支援、ビジネスへの貢献度が高く、信頼を得ています
◎ 将来的には、データサイエンティスト・分析コンサルタントとしての活躍も期待

■ 具体的な仕事内容

▼ 基礎統計

• クライアントデータの基礎統計を出力・把握

• 分析担当に報告し、必要なデータが揃っているか確認

▼ データブレンディング

• 複数のデータソースからの集計、結合キーの把握と統合

• 特徴量を示す変数の作成（設計書に基づく）

• 集計用マート作成による効率化・ミス削減

▼ レポーティング（単純集計・クロス集計）

• クライアント要望に基づくレポート作成

• キャンペーン効果などの定量評価

■ プロジェクト事例

• 事例①：外資系製薬企業
  会員サイト投稿データの解析。
  学べる内容：データ加工基礎、可視化技術（対応分析・共起ネットワーク）

• 事例②：共通ポイント事業企業
  ポイント付与・利用データの解析。
  学べる内容：ビッグデータ処理、データ加工基礎・応用、集計軸設計

• 事例③：大手銀行
  クレジットカード不正利用検知モデルの構築。
  学べる内容：データ加工応用、検知モデル設計

■ 応募資格

【必須要件】（以下のいずれか）

• システム開発またはプログラミングの経験（言語不問）

• データの抽出・加工・集計経験

【歓迎要件】

• 1年以上のシステムエンジニア経験（3年以上尚可）

• 統計解析ツール（SAS、SPSS Modeler、R、Python、Alteryx等）の使用経験

• データベース（SQL Server、Oracle、MySQL等）の使用経験

【求める人物像】

• 素直でポジティブ思考

• 論理的に考え、積極的に議論できる

• 仮説立て→検証→実行ができる方

• 幅広い業務に責任感を持ち、能動的に動ける方