【中途】IT経験3年以上・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.JN00512586

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

【ポジションの魅力】
▼「AI・DX時代の土台」になれる(市場価値の向上)
今、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「データ基盤(DWH/データレイク)」を作るスキルが身につきます。「PythonでAIモデルを作れます」という人は増えていますが、「AIに食わせるための数億件のデータを、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。

▼上流工程へのパスが「技術寄り」で開ける
一般的なSIerだと、キャリアアップ=「マネジメントのみ」になりがちです。
弊社のデータ基盤エンジニアのキャリアパスは、データの設計やデータ活用提案など、技術を武器にしたまま上流に行く道が一般的です。「コードを書かなくなる」のではなく、「どういうデータ構造にすれば高速に集計できるか」を設計する、技術的な上流工程に携われます。

【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】
Python、SQLの開発経験※3年以上

【歓迎条件】
・システム開発の一連(要件定義~開発)の経験※言語不問
・リーダー・管理職の経験
・データ加工業務の経験
・新規開発案件での設計経験(ゼロベースからの設計経験)

【求める人物像】
・立場や意見の異なるメンバーの間に入り、調整役としてプロジェクトを前進させられる方
・顧客の要望と社内リソースのバランスを見極め、双方にとって最適な「着地点」を見つけ出せる方
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600万円〜800万円
想定月収43万円〜57.5万円
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107,500円~143,750円を支給
月給 430,000円~575,000円
※経験・年齢・前給・スキルなどを考慮のうえ優遇します。
※上記金額には固定残業代(月40時間分/月額107,500円~143,750円)を含みます。
 超過分は別途全額支給します。(実際の残業は平均で月20時間未満です)

▼昇給・賞与
※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600万円~800万円
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

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