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東京
(
とうきょう
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】
福利
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ふくり
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厚生
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こうせい
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じゅうじつ
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しごと
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東京
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とうきょう
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福利
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ふくり
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厚生
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こうせい
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充実
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じゅうじつ
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!データアナリストのお
仕事
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しごと
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制度
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せいど
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じゅうじつ
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(
にゅうしゃ
)
後
(
ご
)
もスキルアップができる
環境
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かんきょう
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です!
入社
(
にゅうしゃ
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祝金
(
いわいきん
)
あり
仕事情報
(
しごとじょうほう
)
business_center
職種
(
しょくしゅ
)
IT・クリエイティブ / その
他
(
た
)
insert_drive_file
働
(
はたら
)
き
方
(
かた
)
正社員
(
せいしゃいん
)
location_on
働
(
はたら
)
く
場所
(
ばしょ
)
・
東京
(
とうきょう
)
都
(
と
)
品川
(
しながわ
)
区
(
く
)
×
attach_money
給与
(
きゅうよ
)
年収
(
ねんしゅう
)
3,000,000
~
4,500,000
円
(
えん
)
❌ 現金(げんきん)手渡(てわた)し不可(ふか)
募集要項
(
ぼしゅうようこう
)
日本語
(
にほんご
)
スキル
日常会話
(
にちじょうかいわ
)
英語
(
えいご
)
スキル
ビジネス
□
最低週
(
さいていしゅう
)
5
日
(
か
)
、 1
日
(
にち
)
8
時間
(
じかん
)
はたらける
方
(
かた
)
□
日本語
(
にほんご
)
の
会話
(
かいわ
)
:
文章
(
ぶんしょう
)
で
話
(
はな
)
せる
□
日本語の
(
にほんご
)
読
(
よ
)
み
書
(
か
)
き: ひらがなカタカナのみ
可
(
か
)
□
下記
(
かき
)
のいずれかの
経験
(
けいけん
)
がある
方
(
かた
)
□ ・
顧客
(
こきゃく
)
企業
(
きぎょう
)
への
提案
(
ていあん
)
資料
(
しりょう
)
作成
(
さくせい
)
・
提案
(
ていあん
)
□ ・
各種
(
かくしゅ
)
マーケティング
業務
(
ぎょうむ
)
□ ・データ
抽出
(
ちゅうしゅつ
)
・
加工
(
かこう
)
業務
(
ぎょうむ
)
(SQL, Hadoop, Redshift
他
(
た
)
)
□ ・R、Python、SPSS Modeler、Tableau、SASの
使用
(
しよう
)
□ ・
何
(
なん
)
らかのプログラミング、
機械
(
きかい
)
学習
(
がくしゅう
)
の
経験
(
けいけん
)
□ ・
各種
(
かくしゅ
)
AIスクール
卒業
(
そつぎょう
)
□
□ ※
本職
(
ほんしょく
)
種
(
たね
)
は1
年
(
ねん
)
以上
(
いじょう
)
の
就業
(
しゅうぎょう
)
経験
(
けいけん
)
ある
方
(
かた
)
を
前提
(
ぜんてい
)
としております。
□ (AI、データに
関
(
かか
)
わらない
業務
(
ぎょうむ
)
で
構
(
かま
)
いません)
応募
(
おうぼ
)
する
対象
(
たいしょう
)
のビザ
永住者
日本人の配偶者等
永住者の配偶者等
定住者
ワーキングホリデー
技術{ぎじゅつ}・人文知識・国際業務
留学
家族滞在
日本国籍
特別永住者
勤務内容
(
きんむないよう
)
▼
業務内容
(
ぎょうむないよう
)
1.データ
分析
(
ぶんせき
)
/データアナリスト
課題
(
かだい
)
に
対
(
たい
)
し、ビッグデータの
抽出
(
ちゅうしゅつ
)
・
活用
(
かつよう
)
をしながら、データ
分析
(
ぶんせき
)
や
施策
(
しさく
)
立案
(
りつあん
)
~
提案
(
ていあん
)
までおこないます。
2.AI
開発
(
かいはつ
)
/
機械
(
きかい
)
学習
(
がくしゅう
)
エンジニア
AIエンジン
開発
(
かいはつ
)
、アプリ
化等
(
かとう
)
を
経
(
へ
)
て、
画像
(
がぞう
)
解析
(
かいせき
)
をはじめとする
自社
(
じしゃ
)
AIプロダクト
開発
(
かいはつ
)
や、AIによるお
客様
(
きゃくさま
)
の
課題
(
かだい
)
解決
(
かいけつ
)
/
受託
(
じゅたく
)
開発
(
かいはつ
)
をおこないます。
今後
(
こんご
)
は
時系列
(
じけいれつ
)
解析
(
かいせき
)
、
自然
(
しぜん
)
言語
(
げんご
)
解析
(
かいせき
)
等
(
など
)
、
領域
(
りょういき
)
を
広
(
ひろ
)
げていく
予定
(
よてい
)
です。
3.
自社
(
じしゃ
)
サービス
開発
(
かいはつ
)
機械
(
きかい
)
学習
(
がくしゅう
)
、AIを
用
(
もち
)
いた
各種
(
かくしゅ
)
サービス
開発
(
かいはつ
)
をおこないます。
▼
給料
(
きゅうりょう
)
年収
(
ねんしゅう
)
:300
万
(
まん
)
円
(
えん
)
~450
万
(
まん
)
円
(
えん
)
【
昇給
(
しょうきゅう
)
・
賞与
(
しょうよ
)
・
各種
(
かくしゅ
)
手当
(
てあて
)
】
・
賞与
(
しょうよ
)
/6
月
(
がつ
)
、12
月
(
がつ
)
・
給与
(
きゅうよ
)
改定
(
かいてい
)
/
年
(
ねん
)
2
回
(
かい
)
・
交通
(
こうつう
)
費
(
ひ
)
支給
(
しきゅう
)
(5
万
(
まん
)
円
(
えん
)
/
月
(
つき
)
まで)
・
時間
(
じかん
)
外
(
がい
)
手当
(
てあて
)
・テレワーク
手当
(
てあて
)
・
通信
(
つうしん
)
手当
(
てあて
)
・
役職
(
やくしょく
)
手当
(
てあて
)
【
年収
(
ねんしゅう
)
例
(
れい
)
】
年収
(
ねんしゅう
)
500
万
(
まん
)
円
(
えん
)
【モデル1/メンバー】
月給
(
げっきゅう
)
35
万
(
まん
)
円
(
えん
)
(
経験
(
けいけん
)
4
年
(
ねん
)
/28
歳
(
さい
)
)
年収
(
ねんしゅう
)
700
万
(
まん
)
円
(
えん
)
【モデル2/マネージャー】
月給
(
げっきゅう
)
48
万
(
まん
)
円
(
えん
)
(
経験
(
けいけん
)
10
年
(
ねん
)
/35
歳
(
さい
)
)
定員
(
ていいん
)
▼
契約期間
(
けいやくきかん
)
契約
(
けいやく
)
期間
(
きかん
)
の
定
(
さだ
)
めなし
▼
勤務日数
(
きんむにっすう
)
・
時間
(
じかん
)
9:30~18:00/1
日
(
にち
)
7.5h
※フレックス
制度
(
せいど
)
あり(コアタイム10:00~15:00)
※
時間
(
じかん
)
年休
(
ねんきゅう
)
制度
(
せいど
)
(1h
単位
(
たんい
)
で
有給
(
ゆうきゅう
)
取得
(
しゅとく
)
可能
(
かのう
)
)
▼
時間外労働
(
じかんがいろうどう
)
記載
(
きさい
)
なし
▼
休日
(
きゅうじつ
)
・
休暇
(
きゅうか
)
・
年間
(
ねんかん
)
休日
(
きゅうじつ
)
125
日
(
にち
)
・
完全
(
かんぜん
)
週休
(
しゅうきゅう
)
2
日
(
にち
)
制
(
せい
)
(
土日
(
どにち
)
祝
(
いわい
)
)
・
夏季休暇
(
かききゅうか
)
3
日
(
にち
)
(6
月
(
がつ
)
~10
月
(
がつ
)
)
・
年末
(
ねんまつ
)
年始
(
ねんし
)
休暇
(
きゅうか
)
・
有給
(
ゆうきゅう
)
休暇
(
きゅうか
)
(
入社
(
にゅうしゃ
)
3か
月
(
げつ
)
後
(
ご
)
付与
(
ふよ
)
)
・
時間
(
じかん
)
年休
(
ねんきゅう
)
制度
(
せいど
)
(1
時間
(
じかん
)
単位
(
たんい
)
で
有給
(
ゆうきゅう
)
取得
(
しゅとく
)
が
可能
(
かのう
)
)
・
産休
(
さんきゅう
)
育休
(
いくきゅう
)
取得
(
しゅとく
)
実績
(
じっせき
)
(
復職
(
ふくしょく
)
率
(
りつ
)
100%)
・
記念
(
きねん
)
日
(
び
)
休暇
(
きゅうか
)
・
子
(
こ
)
の
看護
(
かんご
)
休暇
(
きゅうか
)
・
介護
(
かいご
)
休暇
(
きゅうか
)
・
慶弔
(
けいちょう
)
休暇
(
きゅうか
)
★
産前
(
さんぜん
)
産後
(
さんご
)
休暇
(
きゅうか
)
★
復職
(
ふくしょく
)
率
(
りつ
)
100%!
★
育児休暇
(
いくじきゅうか
)
★
男性
(
だんせい
)
の
取得
(
しゅとく
)
実績
(
じっせき
)
あり!
★
有給
(
ゆうきゅう
)
休暇
(
きゅうか
)
★
取得
(
しゅとく
)
率
(
りつ
)
77%!
▼
研修期間
(
けんしゅうきかん
)
・
試用期間
(
しようきかん
)
2
ヶ月
(
かげつ
)
程
(
ほど
)
の
研修
(
けんしゅう
)
後
(
ご
)
、スキルに
応
(
おう
)
じた
業務
(
ぎょうむ
)
からスタート。
その
後
(
あと
)
、
成長
(
せいちょう
)
に
応
(
おう
)
じてデータ
分析
(
ぶんせき
)
や
仮説
(
かせつ
)
検証
(
けんしょう
)
、
改善
(
かいぜん
)
提案
(
ていあん
)
などをおこないます。
・SQLを
使
(
つか
)
ったDBからのデータ
抽出
(
ちゅうしゅつ
)
・
集計
(
しゅうけい
)
・
基礎的
(
きそてき
)
なPythonのコーディング
・AIプロダクト
開発
(
かいはつ
)
など
▼
会社
(
かいしゃ
)
の
場所
(
ばしょ
)
東京都
(
とうきょうと
)
新宿区
(
しんじゅくく
)
西
(
にし
)
新宿
(
しんじゅく
)
▼はたらく
場所
(
ばしょ
)
東京都
(
とうきょうと
)
本社
(
ほんしゃ
)
もしくはクライアント
先
(
さき
)
(
都内
(
とない
)
)/
在宅
(
ざいたく
)
勤務
(
きんむ
)
▼
加入保険
(
かにゅうほけん
)
各種
(
かくしゅ
)
社会
(
しゃかい
)
保険
(
ほけん
)
あり
▼
福利厚生等
(
ふくりこうせいとう
)
・
社会
(
しゃかい
)
保険
(
ほけん
)
完備
(
かんび
)
(
関東
(
かんとう
)
IT
組合
(
くみあい
)
健康保険
(
けんこうほけん
)
)
・
交通
(
こうつう
)
費
(
ひ
)
支給
(
しきゅう
)
(
月
(
つき
)
5
万
(
まん
)
円
(
えん
)
まで)
・
在宅
(
ざいたく
)
勤務
(
きんむ
)
制度
(
せいど
)
・テレワーク
手当
(
てあて
)
・フレックス
制
(
せい
)
(コアタイム10~15
時
(
じ
)
)
・
副業
(
ふくぎょう
)
制度
(
せいど
)
・
確定
(
かくてい
)
拠出
(
きょしゅつ
)
年金
(
ねんきん
)
制度
(
せいど
)
・
定期
(
ていき
)
健康診断
(
けんこうしんだん
)
会社
(
がいしゃ
)
負担
(
ふたん
)
・スタッフケア
制度
(
せいど
)
・インフルエンザ
予防接種
(
よぼうせっしゅ
)
・
社員
(
しゃいん
)
紹介
(
しょうかい
)
制度
(
せいど
)
・ビジネス
系
(
けい
)
研修
(
けんしゅう
)
(トーマツイノベーション Biz CAMPUS)
・オンライン
学習
(
がくしゅう
)
サービス(schoo WEB-campus)
・
資格
(
しかく
)
取得
(
しゅとく
)
制度
(
せいど
)
・
書籍
(
しょせき
)
購入
(
こうにゅう
)
補助
(
ほじょ
)
・
慶弔
(
けいちょう
)
見舞金
(
みまいきん
)
制度
(
せいど
)
・
結婚祝金
(
けっこんいわいきん
)
制度
(
せいど
)
・
産休
(
さんきゅう
)
・
育休
(
いくきゅう
)
制度
(
せいど
)
(100%
復帰
(
ふっき
)
)
・
敷地
(
しきち
)
内
(
ない
)
禁煙
(
きんえん
)
(
屋外
(
おくがい
)
喫煙
(
きつえん
)
可能
(
かのう
)
場所
(
ばしょ
)
あり)
▼
受動喫煙防止措置
(
じゅどうきつえんぼうしそち
)
記載
(
きさい
)
なし
応募
(
おうぼ
)
する
企業情報
(
きぎょうじょうほう
)
Endo Outsourcing
Website
open_in_new
"
外国人
(
がいこくじん
)
と
日本人
(
にほんじん
)
の
境界線
(
きょうかいせん
)
をなくす"
Guidableのサービスを
通
(
つう
)
じて、
外国人
(
がいこくじん
)
と
日本人
(
にほんじん
)
の
境界線
(
きょうかいせん
)
をなくすことで、
日本
(
にほん
)
を
世界
(
せかい
)
で
最
(
もっと
)
も
魅力的
(
みりょくてき
)
な
国
(
くに
)
にします。
似
(
に
)
ている
仕事
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しごと
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Guidable Jobs エージェント
【2026年新卒留学生 & 第二新卒対象!】【東京, 渋谷区】未経験歓迎のインフラエンジニア募集!
月給
(
げっきゅう
)
193,000
円
(
えん
)
~
正社員
(
せいしゃいん
)
渋谷
(
しぶや
)
区
(
く
)
(
東京
(
とうきょう
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)
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