株式会社分析屋

お問い合わせ番号：639449　最終確認日：2026年03月27日

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応募の流れ

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/6ヶ月
給与	[想定年収] 346 ～ 576 万円 [月給] 24 ～ 38万円 [給与形態] 固定給制(月給制)
勤務地	[勤務地1] 東京都 23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋等） [変更の範囲] 有会社の定める勤務地 [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 ～ 18:00（実働：8時間00分）休憩時間：60分 [平均残業時間] 15時間/月 [みなし残業] みなし残業なし
休日・休暇	[年間休日] 123日 [年次有給休暇] ～20日土曜日日曜日祝日年末年始慶弔特別産休育児 ■完全週休2日制（土日）■祝日■創立記念日（8月15日）■年末年始休暇■年次有給休暇■慶弔休暇■産前・産後休暇■育児休暇 ■サポート休暇（有給取得前3日間付与） ■完全週休2日制（土日）■祝日■創立記念日（8月15日）■年末年始休暇■年次有給休暇■慶弔休暇■産前・産後休暇■育児休暇 ■サポート休暇（有給取得前3日間付与）
手当・福利厚生	退職金通勤手当残業手当・休日勤務手当　・深夜勤務手当　・組織貢献手当※2年目以降　・子ども手当　・各種社会保険完備（雇用、労災、健康、厚生年金）・退職金制度（確定拠出年金）　・社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担　・資格取得支援制度・健康保険組合「TJK」の各種サービス（各種チケット割引など）　・湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス・休日勤務手当　・深夜勤務手当　・組織貢献手当※2年目以降　・子ども手当　・各種社会保険完備（雇用、労災、健康、厚生年金）・退職金制度（確定拠出年金）　・社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担　・資格取得支援制度・健康保険組合「TJK」の各種サービス（各種チケット割引など）　・湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス
昇給・賞与	[昇給]年2回 [賞与]年1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】皆様のスキルに合わせて、以下のようなプロジェクトにご参加いただきます。【プロジェクト事例】・生成AIを活用した検索システムの開発・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発・お客様のAI人材育成をサポートする伴走支援・通信業界での在庫最適化や予測モデルの開発、改良・Eコマース分野におけるAIを使ったターゲティング最適化、予測モデルの開発、MLOpsの運用・サービス業での顧客満足度調査集計システムの開発・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発【使用する開発環境やツール】・AWS ・Azure ・GCP ・Python ・Docker 【お仕事の魅力】お客様に「最適な意思決定のための材料」をお届けするために、データの信頼性やAIのあり方など、品質や精度にも配慮しながらサービスを提供しています。その結果、お客様のビジネスを大きく発展させることができます。【研修について】 AIビジネス部では、レベルに応じた独自の研修をご用意しております。研修内容は、データ分析やAIプロジェクトを想定した実践的な内容です。ご希望に応じて、研修内容を柔軟に調整することも可能です。【研修メニューの例】・Excel研修・SQL研修・Python実務研修・pandas研修・AIエンジニア研修 ※研修の途中でプロジェクトへの参加が決まる場合もございますが、研修を続けて受講することもできます。【お仕事内容】皆様のスキルに合わせて、以下のようなプロジェクトにご参加いただきます。【プロジェクト事例】・生成AIを活用した検索システムの開発・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発・お客様のAI人材育成をサポートする伴走支援・通信業界での在庫最適化や予測モデルの開発、改良・Eコマース分野におけるAIを使ったターゲティング最適化、予測モデルの開発、MLOpsの運用・サービス業での顧客満足度調査集計システムの開発・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発【使用する開発環境やツール】・AWS ・Azure ・GCP ・Python ・Docker 【お仕事の魅力】お客様に「最適な意思決定のための材料」をお届けするために、データの信頼性やAIのあり方など、品質や精度にも配慮しながらサービスを提供しています。その結果、お客様のビジネスを大きく発展させることができます。【研修について】 AIビジネス部では、レベルに応じた独自の研修をご用意しております。研修内容は、データ分析やAIプロジェクトを想定した実践的な内容です。ご希望に応じて、研修内容を柔軟に調整することも可能です。【研修メニューの例】・Excel研修・SQL研修・Python実務研修・pandas研修・AIエンジニア研修 ※研修の途中でプロジェクトへの参加が決まる場合もございますが、研修を続けて受講することもできます。変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	＜必須要件＞※以下全てを満たす方・機械学習・AI・生成AIの学習経験又は実務経験・プロジェクトを円滑に進める上でのコミュニケーション能力・プロジェクト上の課題にアプローチするための論理的思考力（ライブラリとしてTensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandas/ LangChainなどを利用）＜求める人物像＞・データ分析を活用して社会の課題解決をしたい方・ITスキルを活かしてデータ分析領域にチャレンジしたい方・現状に満足せず自己研鑽をしている方・AIエンジニアを目指している方	＜必須要件＞※以下全てを満たす方・機械学習・AI・生成AIの学習経験又は実務経験・プロジェクトを円滑に進める上でのコミュニケーション能力・プロジェクト上の課題にアプローチするための論理的思考力（ライブラリとしてTensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandas/ LangChainなどを利用）＜求める人物像＞・データ分析を活用して社会の課題解決をしたい方・ITスキルを活かしてデータ分析領域にチャレンジしたい方・現状に満足せず自己研鑽をしている方・AIエンジニアを目指している方
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問

企業情報

企業名	株式会社分析屋
企業HP	http://analytics-jp.com/
本社所在地	〒2510052 神奈川県藤沢市藤沢 484-1 藤沢アンバービル4階
事業内容	【ライフサイエンス部門】～技術革新で人々の生活を豊かにする～・治験、臨床研究、製造販売後調査等の統計解析・センサーデータ解析（解析アルゴリズム開発、アプリ開発）【マーケティング部門】～リサーチ・分析で新しい価値を創造する～・商品・サービスの分析／施策提案（マーケティングリサーチ等）・企業の経営課題の可視化（業務最適化に向けた分析等）・デジタルマーケティング支援　　WEB広告出稿支援と効果測定　サイトやアプリのユーザ行動データ活用／分析／施策提案（GA分析など）　SNSのホットワード分析（テキストマイニング等）【分析部門】～データを正確に分析し、未来を予測する～・機械学習による予測モデル・AI開発	【ライフサイエンス部門】～技術革新で人々の生活を豊かにする～・治験・臨床研究・製造販売後調査等の統計解析・センサーデータ解析（解析アルゴリズム開発、アプリ開発）【マーケティング部門】～リサーチ・分析で新しい価値を創造する～・商品・サービスの分析／施策提案（マーケティングリサーチ等）・企業の経営課題の可視化（業務最適化に向けた分析等）・デジタルマーケティング支援 WEB広告出稿支援と効果測定サイトやアプリのユーザ行動データ活用／分析／施策提案（GA分析など） SNSのホットワード分析（テキストマイニング等）【分析部門】～データを正確に分析し、未来を予測する～・機械学習による予測モデル・AI開発
設立年月日	2011年 8月15日
代表者	溝口　大作
資本金	1000万円
従業員数	248名（平均年齢：32歳）