【未経験歓迎 賞与年2回】データサイエンティスト/年収370万円〜500万円・年間休日125日以上・土日祝休み・残業月10時間未満・一部リモート可・転勤なし・2カ月研修あり|J26

仕事内容と労働条件

仕事内容

【仕事内容】
企業が保有するデータを分析し、経営や事業の意思決定につながる示唆を導き出すデータサイエンティストです。統計・機械学習・プログラミングを用いて、データからビジネス上の課題や傾向を明らかにします。

対象となるのは、金融・製薬・広告・通信・製造業など、さまざまな業界のクライアント企業です。企業ごとに異なるデータや課題に向き合い、分析結果を事業KPIの可視化や意思決定に活用します。

担当領域は、数理モデルや機械学習モデルの構築、分析基盤の構築、ダッシュボード開発、LLMの調査・検証、データ収集・加工などです。データ分析だけでなく、分析結果を伝えるプレゼンテーションを含め、クライアントの意思決定につながる業務に関わります。

【具体的な業務内容】
・分析する:商品販売予測などのテーマに対して、多変量解析を用いてデータの傾向や影響要因を明らかにする
・構築する:人物動画などのデータを対象に、機械学習を用いた予測・スコア算出モデルを開発する
・整備する:企業が保有するデータを分析できる状態にするため、分析基盤やデータベースを構築する
・可視化する:製造業のアプリユーザー行動などを分析し、事業KPIを確認できるダッシュボードを開発する
・検証する:LLMモデルマージなどの先端理論や技術について調査し、実務への活用に向けて検証する
・収集する:分析用データベースの構築に必要なデータを、データスクレイピングなどの方法で取得する
・伝える:分析した内容や導き出した結果を整理し、クライアントへのプレゼンテーションに活用する

案件ごとに扱うデータや分析テーマが異なり、数理分析、機械学習、データ基盤、可視化、先端技術の検証などを担当します。分析結果を出すだけでなく、クライアントの意思決定につながる形へ整理して伝えることも役割の一つです。

【このポジションの特徴】
・金融・製薬・広告・通信など複数業界のデータを扱う
・入社後2カ月間はデータ分析の独自研修を実施
・一部クライアント先への出社は1割未満
・研修後は週1回出社を基本にリモートワーク可
・生成AIや量子技術などを扱う有志のラボ活動あり

特定業界に限定せず、企業ごとに異なるデータや分析テーマに取り組むポジションです。配属後も勉強会やラボ活動を通じて、生成AIや量子技術などのテーマに触れる機会があります。

【研修制度】
・入社後2カ月間の独自研修
・取締役の知見をもとに作成されたカリキュラム
・統計学、機械学習、SQL、Python、分析実践を学習

入社後は2カ月間の研修からスタートします。データ分析業務の概要、統計学・機械学習の基礎、SQLの基本操作、Pythonを使ったデータ処理、分析実践演習を学びます。データの集計や分析だけでなく、データ活用方法やプレゼンテーションなど、実務に関わる内容も扱います。

【入社後のキャリアパス】
・データサイエンティストとして各種分析案件を経験
・後輩育成やチーム運営を担うマネジメントコース
・分析・技術の専門性を高めるプロフェッショナルコース
・経験に応じて採用活動や研修講師にも関与

データサイエンティストとして経験を積んだ後は、後輩育成やチームマネジメントを担う道と、データ分析や技術の専門性を高める道が用意されています。経験に応じて、新卒採用で学生と話す役割や、研修講師を担当する機会もあります。

【ポジションのアピールポイント】
<継続的に成長できる充実した学習環境>
未経験からでも成長できる研修制度に加え、勉強会やラボ活動など、実務に就いた後も継続的にスキルアップできる環境があります。
<幅広い業界・データに触れられる環境>
幅広い業界の企業と取引があるため、金融・製薬などさまざまな業界のデータや課題に携わり、データサイエンティストとして経験の幅を広げられます。
<高い探求心を持つ仲間と切磋琢磨できる>
「もっと学びたい」「データサイエンティストとして成長したい」という意欲の高いメンバーが多く、互いに刺激を受けながら成長できる環境です。

【仕事・事業】
同社は、データ分析に関わる実務支援とデータ活用に関わるコンサルティングを提供し、金融・製薬・広告・通信などの企業が抱える課題解決を支援しています。
データサイエンティストが統計・機械学習・プログラミングを活用し、分析や予測モデル構築、可視化などを通じて企業の意思決定に必要な情報を提供しています。

同社の強みは、データ分析・集計の基礎からデータ活用方法まで学べる独自カリキュラムと、実務に近い形で知識を深める仕組みにあります。
また、社内ラボ活動では生成AIや量子技術などをテーマに研究や勉強会、技術記事の執筆を行い、技術領域への取り組みを進めています。

データソリューション事業部では、商品販売予測における多変量解析や機械学習モデル構築、分析基盤の構築などの業務を担っています。
データ活用が企業の課題となる中で、幅広い業界のデータや課題に向き合い、分析技術を用いたソリューション提供を行っています。

【PRポイント】
【未経験採用】2カ月間の研修から始めるデータサイエンティスト
入社後2カ月間は、取締役の知見をもとに作られた独自カリキュラムで研修を実施します。統計学、機械学習、SQL、Python、分析実践などを扱います。
公務員、銀行員、鉄道会社勤務、事務職、研究職など、異なる職種から入社したメンバーも在籍しています。データ分析の実務未経験から専門職を目指せる募集です。

【案件領域】金融・製薬・広告・通信など多様な業界のデータ分析
金融・製薬・広告・通信など、業界を問わずクライアント企業のデータ分析に携わります。案件では販売予測、人物動画の分析、ユーザー行動分析など異なるテーマを扱います。
特定の業界や分析テーマだけに限定されず、複数の業界データやビジネス課題に触れられます。数理解析から機械学習、可視化まで、案件ごとに異なる分析手法を扱える仕事です。…

応募資格

【必須条件】
・大学卒業以上の方
・データサイエンス分野でキャリアを築くことを希望している方

【歓迎条件】
以下のようなご経験・知識をお持ちの方は、経験を活かしやすいポジションです。
・データ分析業務の実務経験がある方
・統計学に関する基礎知識をお持ちの方
・営業職などで顧客折衝やプレゼンテーションを行った経験がある方
・TOEIC600点程度の英語力や、英語論文を読むための基礎的な英語力をお持ちの方

【求める人物像】
データ分析やAI技術に関心を持ち、統計・機械学習・プログラミングなどの専門知識を身につけながら業務に取り組める方を想定しています。
膨大なデータを扱い、分析結果をクライアントの意思決定につなげる仕事のため、情報を整理しながら論理的に考え、相手に分かりやすく伝えられる方に向いています。
未経験から研修を通じてスキルを身につける環境のため、新しい知識を学び、継続して取り組める方と相性の良いポジションです。
【歓迎】
【内定の可能性が高い人】
■経験・スキル
・データ分析業務で統計やデータ処理に触れた経験がある方
・営業職や顧客折衝経験を活かし、相手に合わせて情報を伝えた経験がある方

データサイエンティスト業務では、データ分析結果をクライアントの意思決定につなげるため、分析スキルだけでなく内容を整理して伝える力が求められます。データ分析や顧客対応に関する経験を、分析結果の説明や提案活動に活かせる方は選考で業務との接点を示しやすくなります。

■業務遂行力
・PythonやSQLなどを用いたデータ処理や分析業務に取り組んだ経験がある方
・課題に対して必要な情報を整理し、分析や検証を進めた経験がある方

データサイエンティストは、数理モデル構築や機械学習モデル開発、データ可視化など複数の工程に関わる仕事です。データを扱う際に、目的に応じて情報を整理しながら検証を進めた経験がある方は、実務への適応イメージを持たれやすくなります。

■対人調整力
・分析内容や技術的な情報を、相手に合わせて説明した経験がある方
・社内外の関係者と確認や調整を行いながら業務を進めた経験がある方

データサイエンティストは、分析作業だけでなく、クライアントの課題理解や結果の共有にも関わります。専門的な内容を整理して伝えたり、関係者と認識を合わせながら進めた経験がある方は、顧客支援業務との相性を示しやすくなります。

■志向性
・AIやデータ分析領域について、自身で調べたり学習した経験がある方
・データサイエンティストとして専門性を高め、技術領域またはマネジメント領域でキャリアを築きたい方

同社では入社後の研修やラボ活動を通じて、データ分析やAI技術を継続的に学ぶ環境があります。データサイエンティストという職種への理解を深め、将来的なキャリア像を持って応募できる方は、面接で業務への適性を伝えやすくなります。

就業場所

東京都 中央区
【補足事項】
・勤務地:在宅勤務または東京本社勤務。プロジェクトにより一部クライアント先へ出社あり
・配属先:データソリューション事業部
・リモート勤務:入社後2か月はフル出社。その後は週1出社で在宅勤務可
・勤務時間:9:00〜18:00(実働8時間)。平均残業時間は月10時間未満
・転勤:会社都合での転勤なし

【詳細説明】
勤務地は在宅勤務または東京本社が基本で、一部クライアント先への出社があります。入社後2か月はフル出社、その後は週1出社で残りは在宅勤務が可能です。
勤務時間は9:00〜18:00で、配属プロジェクトにより多少異なる場合があります。平均残業時間は月10時間未満で、転勤は会社都合では発生しません。

就業時間・休憩

09:00〜18:00

時間外労働

10時間以下

休日・休暇

土日休み
年間休日125日
年末年始休暇・慶弔休暇・産休・育休・有給休暇・介護休暇
【その他の休日休暇】
・入社時に有給付与
・特別休暇(慶弔・忌引き等)あり
・年末年始休暇あり
・育児休暇あり
・介護休暇あり

【詳細説明】
基本の休日制度に加え、入社時で有給休暇が付与されます。特別休暇は会社の運用に沿って取得できます。
【休日休暇制度一覧】
・完全週休2日制
・年間休日125日
・年末年始休暇
・有給休暇
・慶弔休暇
・産前産後休暇
・育児休暇
・介護休暇

【詳細説明】
完全週休2日制、年間休日125日の休日体系です。
長期休暇として、年末年始休暇が用意されています。
その他、有給休暇・慶弔休暇・産前産後休暇・育児休暇・介護休暇などの休暇制度があります。
有給休暇は入社時に付与されます。

賃金

【年収例】
1年収ステップ例
・入社1年目:370万円
・入社3年目:500万円
※年収は経験・スキル・評価・賞与支給額により変動します。

2給与構成
・想定年収:370万円〜500万円
・月給:28万円〜40万円
・賞与:年2回
・昇給:年2回(4月・10月)
・手当:残業手当(全額支給)、交通費支給(月3万円まで)、資格手当

3補足コメント
未経験入社の場合は月給28万円からスタートし、評価やスキルに応じて給与改定が行われる制度です。賞与年2回や年2回の昇給制度があり、経験を積みながら収入形成を目指せます。
【補足事項】
・想定年収:370万円〜500万円
・想定月収:280,000円〜400,000円
・固定残業代:あり
・残業代:固定残業時間超過分は別途支給
・賞与:あり
・給与改定:年2回

【詳細説明】
想定年収は370万円〜500万円、想定月収は280,000円〜400,000円です。固定残業代はありです。固定残業時間を超える時間外労働分は別途支給されます。賞与はありです。給与改定は年2回です。
■賞与
2回

待遇・福利厚生

社会保険完備・交通費支給・資格手当・退職金制度・資格取得制度
【その他の福利厚生・諸手当】
▼福利厚生
・社会保険完備(雇用・健康・労災・厚生年金)
・退職金制度
・資格取得補助制度
・社内部活動制度(アウトドア部、ボードゲーム部、サウナ部、読書表現部、球技部など)
・社内ラボ活動(生成AI、量子技術、金融、スポーツアナリティクスなどのテーマを研究する有志チーム)
・福利厚生サービス加入(ジム、英会話、飲食店クーポンなど)
・健康組合加入(旅行割引、宿泊割引など)
・服装自由
・産休・育休・時短制度

▼その他待遇条件・手当
・残業手当(全額支給)
・交通費支給(月3万円まで)
・資格手当あり(Microsoft MOS Excel 2019 エキスパート、統計検定、基本情報処理技術者など)
・昇給年2回(4月・10月)
・賞与年2回
・給与改定年2回
・想定年収370万円〜500万円
・月給280,000円〜400,000円
・データ分析未経験者は月給28万円、データ分析経験者は月給40万円
・博士後期課程修了でデータサイエンス領域の研究経験をお持ちの方、または前職でデータサイエンスの実務経験をお持ちの方は、経験・スキルを考慮し月給29万円を適用する場合あり
・試用期間6ヶ月あり(期間中は月給24万円、雇用形態は契約社員)
・残業代は固定残業時間を超過した分を別途支給

▼休日・休暇制度
・年間休日125日以上
・完全週休2日制(土日)
・祝日休み
・年末年始休暇
・有給休暇(入社時に付与)
・慶弔休暇
・産前産後休暇(取得実績あり)
・育児休暇(取得実績あり)
・介護休暇
・5日以上の連続休暇取得可能
・特別休暇(慶弔・忌引き等)
【福利厚生・諸手当の補足】
・残業手当:固定残業時間を超過した時間外労働分は別途支給
・交通費支給:月3万円まで支給
・資格手当:統計検定、基本情報処理技術者など対象資格あり
・資格取得補助制度:資格取得に関する補助制度あり
・有給休暇:入社時に付与

【詳細説明】
残業手当は全額支給され、固定残業時間を超過した時間外労働分は別途支給されます。資格手当や資格取得補助制度があり、対象資格として統計検定や基本情報処理技術者などが設定されています。
交通費は月3万円まで支給されます。有給休暇は入社時に付与され、その他に産前産後休暇、育児休暇、介護休暇などの休暇制度があります。

受動喫煙対策

禁煙

選考・応募書類

応募 → Periodとの面談 → 企業の選考（【選考フロー】 書類選考→面接2回→オンラインテスト→内定 ※選考内容は変更になる場合がございます）

募集者

社名は面談時にお伝えします

取扱い

株式会社Period（有料職業紹介事業 13-ユ-315555）

掲載日

2026年10月21日

記載の労働条件は掲載時点のものです。詳しくは面談・面接の際にご確認ください。

選考の流れ

1. 応募（このページのフォーム）
2. Periodとの面談（オンライン・日本語または英語）
3. 企業との面接
4. 内定・入社の手続き

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