お問い合わせ番号:608526 最終確認日:2026年07月02日

女性歓迎!ITG-103_【データサイエンス】ミドル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-103_【データサイエンス】ミドル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:608526 最終確認日:2026年07月02日

AIによるこの求人の要約

  • データサイエンティストとして、プロジェクト管理や顧客とのコミュニケーションを通じた課題解決を支援。PythonやRを用いたモデル実装、最先端技術の探求を主体的に行う
  • 年収は750万円から850万円。固定給制で、財形貯蓄制度や定期健康診断制度を完備
  • 勤務地は東京都千代田区。土日祝休みで年間休日は123日、年次有給休暇は16日。フレックスタイム制度あり
こんな女性におすすめ!
  • 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。

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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] 750 ~ 850 万円
[月給] 40.1 ~ 85万円
[給与形態] 固定給制(月給制)

比べて!市場データ

  • Web・広告・メディア業界の平均年収:668.4万円
  • データサイエンティスト・データアナリストの平均年収:573.0万円
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] [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(コアタイム:9:00~17:30)

比べて!市場データ

  • Web・広告・メディア業界の平均残業時間:22時間/月
  • データサイエンティスト・データアナリストの平均残業時間:22時間/月
休日・休暇 [年間休日] 123日
[年次有給休暇] 16日
土曜日日曜日祝日年末年始夏季慶弔特別産休育児
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 退職金 財形貯蓄制度 カフェテリアプラン 定期健康診断 残業手当
昇給・賞与 [昇給]年1回
[賞与]年2回
保険 健康 厚生年金 雇用 労災

求人情報

業務内容

【お仕事内容】
データサイエンティストとして、お客様の課題解決をサポートするお仕事です。

【具体的な業務内容】
・プロジェクトの管理とお客様とのコミュニケーション
プロジェクトマネージャーとして、計画の策定、実行、そしてリスクの管理を主体的に進めていただきます。
お客様の抱える課題を丁寧にヒアリングし、分析を通じて企画を設計します。
専門的な技術内容も、ビジネスの視点から分かりやすく説明し、目標達成に向けた円滑なプロジェクト運営をお任せします。
・高度な技術の実行と新しい技術の探求
技術的な実行主任として、オンプレミス環境やクラウド環境の構築、データ分析、モデルの実装(PythonやRを使用)といった技術的な業務を主体的に行います。
最新の技術(ベイズ統計、深層学習、LLMなど)を自ら学び、実用化に向けて未開拓の分野へ挑戦したり、新しいモデルやサービスのロジックを構築したり、技術の探求にも携わっていただきます。

【このお仕事の魅力】
・当社の持つ豊富な消費者パネルデータやカスタムリサーチデータを活用し、様々な業界のお客様のマーケティング課題(市場予測、消費者の理解を深めるための構造分析、広告効果の測定など)に寄り添って解決へと導くことができます。
・プロジェクトマネジメントと高度な技術実行の両方を経験することで、データサイエンスの中心的な人材として、幅広いスキルを身につけられます。
・配属される部署には、多くのデータサイエンティストやデータエンジニアが在籍しています。
定期的な勉強会や知識共有のためのドキュメントを通じて、組織全体で知識を分かち合い、お互いを高め合える環境が整っています。
・若いメンバーも多く、新しいことへ挑戦しやすい雰囲気があります。

【お仕事内容】

データサイエンティストとして、お客様の課題解決をサポートするお仕事です。

【具体的な業務内容】

・プロジェクトの管理とお客様とのコミュニケーション
プロジェクトマネージャーとして、計画の策定、実行、そしてリスクの管理を主体的に進めていただきます。
お客様の抱える課題を丁寧にヒアリングし、分析を通じて企画を設計します。
専門的な技術内容も、ビジネスの視点から分かりやすく説明し、目標達成に向けた円滑なプロジェクト運営をお任せします。

・高度な技術の実行と新しい技術の探求
技術的な実行主任として、オンプレミス環境やクラウド環境の構築、データ分析、モデルの実装(PythonやRを使用)といった技術的な業務を主体的に行います。
最新の技術(ベイズ統計、深層学習、LLMなど)を自ら学び、実用化に向けて未開拓の分野へ挑戦したり、新しいモデルやサービスのロジックを構築したり、技術の探求にも携わっていただきます。

【このお仕事の魅力】

・当社の持つ豊富な消費者パネルデータやカスタムリサーチデータを活用し、様々な業界のお客様のマーケティング課題(市場予測、消費者の理解を深めるための構造分析、広告効果の測定など)に寄り添って解決へと導くことができます。

・プロジェクトマネジメントと高度な技術実行の両方を経験することで、データサイエンスの中心的な人材として、幅広いスキルを身につけられます。

・配属される部署には、多くのデータサイエンティストやデータエンジニアが在籍しています。
定期的な勉強会や知識共有のためのドキュメントを通じて、組織全体で知識を分かち合い、お互いを高め合える環境が整っています。

・若いメンバーも多く、新しいことへ挑戦しやすい雰囲気があります。



変更の範囲:有
会社の定める業務
必要な経験 必須経験
・データサイエンスプロジェクトの推進実績:
プロジェクトマネージャー(PM)または技術的実行主任として、要件定義からビジネスへの実装・運用まで、全工程に主体的かつ一貫して関与した経験
・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
・数理統計基礎とモデリング実装力:統計検定準1級相当の数理統計基礎。
特にMMMや因果推論、ベイズ統計など、高度な分析手法の理解。
Python/Rなどを用いた各種統計手法、機械学習モデルの理解と実装、評価、運用できる能力。
・クラウド基礎知識とデータ処理能力:クラウド(AWS/Azure/GCP)の基礎知識と、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。
DWH(Snowflake等)の理解。
・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。
・企画、要件定義、コミュニケーション:顧客課題のヒアリング、構造的な把握・言語化、分析企画の設計・説明・レポーティングができる論理的思考力。
技術的な専門知識を非専門家にも分かりやすく説明できる翻訳能力。
必須経験
・データサイエンスプロジェクトの推進実績:
プロジェクトマネージャー(PM)または技術的実行主任として、要件定義からビジネスへの実装・運用まで、全工程に主体的かつ一貫して関与した経験
・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
・数理統計基礎とモデリング実装力:
統計検定準1級相当の数理統計基礎。
特にMMMや因果推論、ベイズ統計など、高度な分析手法の理解。
Python/Rなどを用いた各種統計手法、機械学習モデルの理解と実装、評価、運用できる能力。
・クラウド基礎知識とデータ処理能力:
クラウド(AWS/Azure/GCP)の基礎知識と、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。
DWH(Snowflake等)の理解。
・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。
・企画、要件定義、コミュニケーション:
顧客課題のヒアリング、構造的な把握・言語化、分析企画の設計・説明・レポーティングができる論理的思考力。
技術的な専門知識を非専門家にも分かりやすく説明できる翻訳能力。
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
  • 柔軟に働きたい

    「自由を求めるあまり、自己管理や責任感が薄いのでは」と誤解されがちですが、自律性を強調すると好印象でしょう。「場所や時間に捉われず、成果に責任を持つための工夫」を伝えるのが、信頼を得るコツといえます。

  • 成果相応に稼ぎたい

    「お金のみが動力源」と思われると協調性に疑念を持たれてしまうかも。チームで成果を最大化する視点もあると伝えたいですね。「自身の目標達成が、周囲や組織の利益に繋がった」エピソードがあると◎

  • スキル経験を活かしたい

    「現状維持」と捉えられ意欲を疑われてしまわないように、実績を数字で伝えつつ「即戦力として貢献しながら、貴社でさらに磨きたいスキルがある」と付け加えると、成長意欲も伝わり好印象に繋がる場合が多いです。

【データの引用・算出について】
※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。

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  • ご登録

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    キャリアカウンセリング

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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。

  • 書類作成・応募・推薦

    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。

  • 面接・選考

    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。

  • 内定・入社

    STEP06

    内定・入社

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