お問い合わせ番号:608525 最終確認日:2026年07月02日
女性歓迎!ITG-104_【データサイエンス】シニアデータサイエンティスト|株式会社インテージの求人・転職情報|type女性の転職エージェント
ITG-104_【データサイエンス】シニアデータサイエンティスト
株式会社インテージ
お問い合わせ番号:608525 最終確認日:2026年07月02日
AIによるこの求人の要約
- データサイエンスとデータエンジニアリングの専門知識を活かし、技術的な課題解決と組織の技術力向上をリードするコンサルタント業務
- 年収は800万円から1100万円で固定給制。財形貯蓄制度や定期健康診断があり、安心して働ける環境
- 勤務地は東京千代田区。年間休日は123日で土日祝休みを確保でき、フレックスタイム制で柔軟な働き方が可能
- 柔軟に働きたい
- 成果相応に稼ぎたい
- スキル経験を活かしたい
※本要約はAIによる自動生成です。条件の詳細は、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。
勤務条件
| 雇用形態 |
正社員
試用期間:有/3ヶ月 |
|---|---|
| 給与 |
[想定年収]
800 ~ 1100 万円
[月給] 51.6 ~ 91.6万円 [給与形態] 固定給制(月給制) 比べて!市場データ
|
| 勤務地 |
[勤務地1]
東京都 千代田区 神田練塀町3番地インテージ秋葉原ビル
[変更の範囲] 有 [受動喫煙対策]屋内禁煙(屋内喫煙可能場所有) |
| 勤務時間 |
[勤務時間]
9:00 ~ 17:30(実働:7時間30分) フレックス有
休憩時間:60分
[平均残業時間] 残業有 [みなし残業] 確認中 [フレックスタイム] 有 比べて!市場データ
|
| 休日・休暇 |
[年間休日]
123日
[年次有給休暇] 16日 年次有給休暇:初年度16日(但し、5月以降に入社の場合、入社月に応じて付与) 年末年始休暇/慶弔休暇/リフレッシュ休暇/特別休暇 |
| 手当・福利厚生 | |
| 昇給・賞与 |
[昇給]年1回
[賞与]年2回 |
| 保険 |
|
求人情報
| 業務内容 |
【お仕事内容】 【お仕事内容】 変更の範囲:有 会社の定める業務 |
|||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 必要な経験 |
【必須要件(Must Have Skills & Experience)】 本ポジションは、高度なデータサイエンスとデータエンジニアリングの専門技術、およびそれらをビジネスに繋げる能力が必須です。 以下の全ての経験・スキルがある方 必須経験 プロジェクトリード・品質管理の実績:データサイエンス またはデータエンジニアリングプロジェクトにおいて、技術的な責任者として、要件定義から実装・運用まで主体的かつ全工程に関与した経験。 MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)の実践経験: 実装、評価、ビジネス適用に関する実務経験。 必須スキル 高度な統計モデリングと応用実践力:統計検定準1級相当の数理統計基礎。 ベイズ統計、因果推論など、高度な分析手法をビジネス課題解決に適用し、実装・評価・運用できる能力(Python/R)。 分析基盤構築・データ統合技術:クラウド(AWS/Azure/GCP)、DWH(Snowflake等)の基礎知識と、セキュアでスケーラブルな分析環境の設計能力。 SQLを用いたデータ統合・ETL/データクレンジングの構築・実行能力。 PM知識とリスク実行管理:上位レイヤと連携しながら、計画を効率的に実行する能力。 潜在的なリスクを早期に特定・報告し、プロジェクトの安定的推進に貢献する実行力。 ビジネス課題解決力:顧客課題の構造化・言語化、分析企画の設計能力。 複雑な技術内容を非専門家にも「翻訳」し、不確実性の高いプロジェクトの 進捗と技術的課題を管理できる能力。 |
【必須要件(Must Have Skills & Experience)】 本ポジションは、高度なデータサイエンスとデータエンジニアリングの専門技術、およびそれらをビジネスに繋げる能力が必須です。 以下の全ての経験・スキルがある方 必須経験 プロジェクトリード・品質管理の実績:データサイエンスまたはデータエンジニアリングプロジェクトにおいて、技術的な責任者として、要件定義から実装・運用まで主体的かつ全工程に関与した経験。 MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)の実践経験:実装、評価、ビジネス適用に関する実務経験。 必須スキル 高度な統計モデリングと応用実践力:統計検定準1級相当の数理統計基礎。ベイズ統計、因果推論など、高度な分析手法をビジネス課題解決に適用し、実装・評価・運用できる能力(Python/R)。 分析基盤構築・データ統合技術:クラウド(AWS/Azure/GCP)、DWH(Snowflake等)の基礎知識と、セキュアでスケーラブルな分析環境の設計能力。SQLを用いたデータ統合・ETL/データクレンジングの構築・実行能力。 PM知識とリスク実行管理:上位レイヤと連携しながら、計画を効率的に実行する能力。潜在的なリスクを早期に特定・報告し、プロジェクトの安定的推進に貢献する実行力。 ビジネス課題解決力:顧客課題の構造化・言語化、分析企画の設計能力。複雑な技術内容を非専門家にも「翻訳」し、不確実性の高いプロジェクトの進捗と技術的課題を管理できる能力。 |
||||
| 必要な免許・資格 | 特になし | |||||
| 学歴 | 不問 | |||||
企業情報
| 企業名 | 株式会社インテージ | |
|---|---|---|
| 企業HP | http://www.intage.co.jp | |
| 本社所在地 | 〒1018201 東京都 千代田区 神田練塀町 3番地 インテージ秋葉原ビル | |
| 事業内容 | ||
| 設立年月日 | 1960年 3月 1日 | |
| 代表者 | 仁司与志矢 | |
| 資本金 | 16億8140万円 | |
| 従業員数 | 1,067名 (平均年齢:38歳) | |
| 株式公開 | 東証プライム |
比較情報
| 同じ業界の比較 |
Web・広告・メディア業界 【平均年収】 668.4万円 【平均残業時間】 22時間/月 売上に直結するスキルへの需要で給与は高い水準。働き方改革や制作プロセスの変化により、残業は改善傾向。 |
|---|---|
| 同じ職種の比較 |
データサイエンティスト・データアナリスト 【平均年収】 573.0万円 【平均残業時間】 22時間/月 高度な専門性を要するため本来は高待遇ですが、新興職種で統計分類が未成熟なため平均値が低く出ています。 |
| 【業界別】 面接アドバイス |
トレンドの移り変わりが速い業界です。業務経験に基づく感性を言語化して伝える必要があります。事前にその企業の媒体やSNSを研究し、「なぜ心が動いたか」を具体的に話せると熱意が届きやすいでしょう。 【よくある質問と攻略ヒント】 「自社メディアの改善点や好きなコンテンツ」を問われることが多いです。単に感想を述べるのではなく、ターゲット層や競合との違いを分析した上で、自分ならどうしたいかという視点で答えるのが好印象のコツです。 |
| 【職種別】 面接アドバイス |
数字で「ビジネスの課題を解く力」と、分析結果を「誰にでもわかる言葉で伝える力」が問われます。分析の精度だけでなく、自分の提案で「どれだけ利益が増えたか」を具体的な数字で語るのが合格のコツです。 【よくある質問と攻略ヒント】 「分析結果をどう意思決定につなげたか」がよく問われます。単なる計算ではなく、課題設定から施策実行までを一貫して示し、数字で成果を語るのがコツ。ビジネスインパクトを重視する姿勢こそが評価の決め手です。 |
| おすすめ属性別 面接アドバイス |
|
※表示している平均年収は、厚生労働省「jobtag」の職種別データ(2026年4月時点)を引用したものです。平均残業時間は、当サイトの求人データベース(2026年4月時点)に基づき算出しています。
※本データは個別の求人内容を保証するものではありません。実際の条件については、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。
応募の流れ
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STEP01
ご登録
転職支援サービスへ登録し、あなたの経歴やご希望をご記入ください。
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STEP02
キャリアカウンセリング
あなた専任のキャリアアドバイザーがオンラインや電話で面談をさせていただきます。
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STEP03
求人のご紹介
カウンセリングでお伺いした情報からあなたに最適な求人をご紹介いたします。
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STEP04
書類作成・応募・推薦
応募書類のサポートや、応募手続き代行など、徹底的にサポートいたします。
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STEP05
面接・選考
想定質問の提示や模擬面接などの面接対策で、サポートいたします。
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STEP06
内定・入社
年収交渉や、入社日などの交渉もキャリアアドバイザーが代行!
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