【中途】IT経験1～3年未満・データエンジニア

ネイチャーインサイト株式会社

正社員
東京都

募集要項

No.JN00512580

企業名: ネイチャーインサイト株式会社
職種: データエンジニア
雇用形態: 正社員
試用期間: 6か月間
業務内容: 【職務内容】
大手企業に蓄積された膨大なデータを、集計や経営判断に使える状態へ整える仕事です。
SAS、Databricks、Python、クラウド（AWSなど）を使い、データの抽出・加工、データ基盤の構築などを行います。

大手企業のデータはそのままでは活用できません。
厳格な処理が得意な「SAS」や、大規模データを高速処理できる「Databricks」などのツールを使い、現場の課題に対応します。

【具体的な業務】
・データ基盤の整備・環境移行（AWS上のDWH構築、SASからDatabricksへの移行）
・情報系システムの開発・保守（法改正や仕様変更に伴うプログラム改修、障害対応）
・BIシステムの開発・可視化（経営ダッシュボード構築、レポート作成の自動化など）
・データ集計・業務支援（特定指標のデータ抽出など）

【クライアント・取扱データ例】
▼業界ごとの基幹ビジネスやマーケティングに直結する、大規模なデータを取り扱います。
・金融（メガバンク等）：勘定系データ、取引履歴、リスク管理データ（バーゼル規制対応など）
・製薬：売上、MR（営業）の訪問・活動データなど
・マーケティング・流通：顧客データ、購買履歴、キャンペーン実施・効果検証データなど

クライアントは金融機関、製薬メーカー、通信キャリアなど、大手企業が中心です。

【入社後の流れ・研修制度】
入社後は、経験やスキルに応じた研修からスタートします。（入社後1～3ヶ月程度）

「SASプログラミング」と「Databricks」の2つの技術を集中的に学びます。

SASプログラミング：金融・製薬業界などで広く使われている専門技術。
Databricks：近年ニーズが急増しているデータプラットフォーム。
SASグローバル認定資格の取得支援：国内の取得者が少ない希少な資格です。合格に向けたサポート体制を整えています。

研修期間中は「研修＝仕事」として学習に集中できます。
現場配属時は自社社員2～5名のチームで参画するため、一人きりで配属されることはありません。

【チーム組織構成】
・組織名称　ビジネスソリューション部
・男女比　男性7：女性3
・年齢構成　年齢構成20～30代が8割を占めています

【入社後のキャリアパス※一例】
（1）新人研修＞データエンジニア＞リーダー＞プロジェクトマネージャー＞管理職

・新人研修：基礎・応用学習と資格取得
・データエンジニア：開発、テスト、運用など実務経験を積み重ねる
・リーダー：少人数チームの取りまとめや設計フェーズにも携わる
・プロジェクトマネージャー（PM）：案件全体の進行管理、クライアントとの調整
・管理職：グループ全体のマネジメント、組織づくり

（2）新人研修＞データエンジニア＞リーダー＞プロジェクトマネージャー＞スペシャリスト
・新人研修：基礎・応用学習と資格取得
・データエンジニア：開発、テスト、運用など実務経験を積み重ねる
・リーダー：少人数チームの取りまとめや設計フェーズにも携わる
・プロジェクトマネージャー（PM）：案件全体の進行管理、クライアントとの調整
・スペシャリスト：高度な設計やアーキテクチャ構築を主導し、技術の専門家として案件を牽引

マネジメントだけに専念するのではなく、技術を理解した上で案件を引っ張るポジション（スペシャリスト）を目指せます。また、SASの知見とクラウド・Databricksの最新スキルを両方持つエンジニアとして、業界内で重宝されるスキルが身につきます。

【開発環境】
・開発言語：Python、 SQL、SAS （案件により異なります）
・クラウド基盤：Databricks、AWS（S3／Glue）、Azure、GCP、Snowflake
・データソース：PostgreSQL、MySQL、Oracle、DB2、Teradata、Amazon Redshift

上司、先輩エンジニアのサポートがしっかりしていますので、知りたいことわからないことを学ぶことができます。

【主なプロジェクト実績】
▼営業活動の最適化・DX推進（製薬）
日々蓄積されるMRの活動データを解析し、行動変容と売上最大化を支援する可視化システムを開発

▼マーケティングROIの最大化支援（小売・広告）
キャンペーンの効果予測および事後検証を行うためのデータ基盤を整備し、施策精度の向上に貢献

▼金融規制への堅牢な対応（銀行）
メガバンクにおけるバーゼル規制対応プロジェクトにて、複雑な計算ロジックを要する指標作成システムを構築

▼システム資産の安全な移行
システムリプレースに伴う資産マイグレーションにおいて、計画策定から実施までを主導し、業務継続性を担保

【本ポジションの魅力】
▼すべてのデータ活用の「基盤」を作る
AIやデータ分析が価値を生むか否かは、実はデータエンジニアの腕にかかっています。どの企業も「AIを使いたい」「データ分析をしたい」と言っていますが、その前段階の「データが汚すぎて使えない」という問題で躓いています。
AIやデータサイエンティストが活躍するために不可欠なデータ加工やデータ基盤を作るスキルが身につけることが可能です。
「PythonでAIモデルを作れます」という人は増えていますが、「AIに食わせるためのデータを、遅延なく加工して渡せるエンジニア」は圧倒的に不足しています。
プロジェクトの成否を握る「最後の砦」として、企業や部門全体を動かす大きな影響力を持つ仕事です。

▼どこでも通用する「一生モノ」の技術力
データを扱う知識と整備スキルは、業界を問わず共通する普遍的な技術です。一度身につければ、あらゆる業界で必要とされるエンジニアになれるでしょう。

▼「歯車」で終わらない、エンジニアとして様々な経験を積むことができる
大きな組織の分業制とは異なり、当社のチーム規模はコンパクトです。だからこそ、設計から開発・運用まで、システムの全体像に関わることができます。「一部分しか分からない」状態から卒業し、エンジニアとしての足腰を強くできる環境です。

【勤務地】
リモートワークあり
※転居を伴う転勤はありません
応募条件: 【必須条件】
IT業界での何らかの技術的な業務経験（開発、保守、運用等の経験）※1年以上

【歓迎条件】
・データ加工業務の経験
・Python、SQLの実務使用経験

【求める人物像】
▼「作るだけ」から卒業したい方（志向性：フルスタック・上流志向）
指示された設計書通りにコードを書くだけではなく、「なぜ作るのか（要件定義）」から「どう動かすか（設計・実装）」、そして「どう守るか（運用・改善）」まで、エンジニアリングの全体像を把握したい方

▼自ら学びつづけることができる方（志向性：知的好奇心）
技術の進化が速いデータ領域において、用意されたラーニングパスを活用するだけでなく、自身で積極的に知識習得に励むことができる方

▼大規模な課題に、小回りの利くチームで挑みたい方（志向性：挑戦・裁量）
大手企業が抱えるデータ課題に対し、組織の歯車としてではなく、「一人のプロフェッショナル」として裁量を持って解決に取り組みたい方
勤務地: 東京都千代田区外神田1-16-8GEEKS AKIHABARA 7階、もしくは東京都内、都内近郊のプロジェクト先
最寄駅：【最寄り駅】各線秋葉原駅から徒歩1分
給与・報酬: 想定年収400万円〜600万円
想定月収28.6万円〜43万円
昇給あり　年1回（4月）
賞与あり　年2回（7月／1月）
時間外労働の有無にかかわらず、40時間分の時間外手当として71,500円～107,500円を支給
・月給：286,000円～430,000円
・基本給：214,500円～322,500円
※固定残業手当は月、40時間0分、71,500円～107,500円を支給
　超過した時間外労働の残業時間代は追加支給
※経験・年齢・前給・スキルなどを考慮のうえ優遇します。

▼入社時の想定年収
年収400万円～600万円
就業時間: 1日の標準労働時間／7時間30分
フレキシブルタイム／7：00～10：00、16：00～22：00
※客先の就業時間に準ずる場合があります。
フレックスタイム制
休日・休暇: ・完全週休2日制（土・日）
・祝日休み
・年末年始休暇（12月29日～1月4日）
・GW休暇
・夏季休暇（7月～9月に3日、夏季休暇を付与）
・慶弔休暇
・有給休暇（6カ月後に最大10日付与 ※入社時期による）
・産前・産後休暇（取得実績多数）
・育児休暇（取得実績多数）
待遇・福利厚生: 交通費：通勤費支給
保険：健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険
諸手当：・通勤手当
・家族手当
・時間外手当（超過分）
特記事項：
【福利厚生】
▼各種制度
・資格取得報奨金
・慶弔見舞金
・退職金制度
・確定拠出年金制度
・住宅取得補助制度（ローンで住宅を購入した際に支給）
・IT基礎スキル研修（eラーニング受講し放題）
・入社時転居支援制度
・奨学金返済支援制度
・服装自由

【受動喫煙対策】
有：屋内禁煙（敷地内喫煙可能場所有）

■受動喫煙防止情報■
屋内の受動喫煙対策：対策あり
対策：禁煙
特記事項：無