募集背景
当社は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してまいりました。日々高まるデータ活用の需要に対応しつつ、2034年には売上100億円企業を目指し、さらなる成長を見据えて事業を拡大しています。その実現に向け、次世代のリーダーやマネジメント候補となるデータ分析基盤エンジニア（クラウドエンジニア）を募ることとなりました。
当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略を提案・実現し、持続可能なソリューションを提供しています。今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。将来的にはチームを率いてデータ分析を駆使し、顧客の課題解決をリードし、当社の成長をともに実現していく意欲をお持ちの方をお待ちしております。
ご自身のスキルを最大限に発揮し、企業や周囲メンバーの一緒に成長を遂げませんか？
ポジション概要
当社はAI活用・データ活用に特化したSHIFTグループ企業として、
お客様のデータ活用を支える データ分析基盤の設計・構築・運用 を担っています。
本ポジションでは、
データパイプライン（ETL/ELT）構築、DWH設計、クラウド基盤整備 を中心に、
分析者・事業サイドと連携しながらデータ活用の土台づくりを推進していただきます。
＼ キャリアチェンジ歓迎 ／
バックエンド・インフラからデータ基盤へ移行したい方や、
分析業務から基盤整備側へキャリアを伸ばしたい方も活躍しています。
仕事内容
私たち分析屋は、「データ分析に特化した専門会社」です。
企業がデータを “使える資産” に変えるために、基盤づくりから活用支援まで一貫して担うことを強みとしています。
あなたには、データが蓄積・整備・活用されるための分析基盤の設計・構築・改善をお任せします。
単にデータ基盤を作るだけでなく、 お客様と一緒に“どう活かすか”を考える仕事 です。
業務内容
データ活用プロジェクトにおける 要件定義〜設計〜実装〜運用 の全工程に、
案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。
（1）データ分析基盤の構築・運用
・ データパイプライン（ETL/ELT）の設計・実装
・ DWH / データマート設計
・ BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築
・ 可観測性・パフォーマンスの改善
・ データ品質管理・運用ルール設計
（2）クラウド基盤（AWS/GCP）の設計・整備
・ サーバレスアーキテクチャの設計
・ モニタリング、ログ設計、CI/CD整備
・ セキュリティ・運用改善
（3）ビジネスサイドとのコミュニケーション
・ データ要件の整理、実現方式の検討
・ 分析者・事業部門との連携（課題のヒアリング〜改善提案）
・ AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援
・ データ構造の最適化提案
業務イメージ）AWS環境の分析基盤案件での対応例
・既存のワークフローエンジンをAWS StepFunctionsへ移行
・AWS CodeBuildでのCI/CD構成の設計実装
・脆弱性対応に伴い、Amazon ECSで使用するコンテナイメージやロジックの改修対応
案件特性により変動しますが、
全体として ビジネス（顧客折衝）3割：エンジニアリング（設計・実装）7割 程度となります。
顧客折衝の割合
ウォーターフォール型案件：
ビジネス1割：実装9割（技術寄り・構築フェーズ中心）
アジャイル型案件：
ビジネス4割：実装6割（分析者・事業部との対話が多い）
※応募者に「実務のイメージが湧きやすいように」明確に記載しています。
※ご希望やご経験に応じて、技術寄り / ビジネス寄りのどちらにも寄せていくことが可能です。
■ このポジションで得られるスキル
・ クラウド × 大規模データの基盤構築スキル
・ DWH設計、データモデリング
・ ETL/ELTパイプライン設計・構築
・ 分析者・事業部門と協働する要件整理スキル
・ AI/BI領域のデータ基盤知識
・ 0→1構築／改善／運用の全フェーズ経験
案件事例
分析屋では、特定の業界に偏らず、幅広い業界のデータ活用支援に携われます。
それぞれの業界が抱えるビジネス課題をデータで解決していく中で、
「どんなデータを、どう活かせば成果につながるか」 という実践的な知見が蓄積されます。
1つの業界に閉じず、複数領域に関われるからこそ、
技術スキルだけでなく“データを使ってビジネスを動かす力 が磨かれていく環境です。
データ基盤エンジニアとしての視野を広げ、どんな企業課題にも対応できる“データアーキテクト”へ成長できます。
・ 大手物流企業： AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築
・ 小売メーカー： 既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化
・ 家電メーカー： 顧客データを一元化し、マーケティング施策へ活用できる基盤を構築
・ コスメブランド： 売上・顧客データの分析基盤を構築し、マーケティング施策に活用
・ 小売業： アプリデータと購買データを組み合わせた施策検討・効果検証を実施
・ ソーシャルゲーム企業： 離脱率改善のためのログデータ分析基盤を設計し、ビッグデータ解析から施策立案まで支援
使用ツール・開発環境
・ クラウド環境 ： AWS、GoogleCloud、Azure
・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 ： Snowflake、Databricks、SQL、Python
※すべての技術を使える必要はありません。入社後の研修・実務を通じて学べます。
入社後の流れ
入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。
ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。
入社時研修について
①導入研修（1〜2ヶ月）
入社後はまず、SQL・Python・BIツール（Tableau／PowerBI）など、データ分析・データ基盤で使う基本スキルを学ぶところからスタートします。
開発・インフラ出身で「分析はこれから」という方でも入りやすい内容です。
②実案件にアサイン（研修後）
研修が終わったら、実際のプロジェクトに入っていただきます。
最初は設計された内容の構築やデータ整備など、取り組みやすいタスクから始めて、
慣れてきたら「要件をどう整理するか」「このお客様にはどの基盤がよいか」など、上流にも関わっていきます。
③定期的なフォロー・キャリア相談
月次の面談などで、今後やりたい領域（基盤寄せ／BI寄せ／顧客折衝多め など）をすり合わせていきます。
「次は設計から入りたい」「Snowflake触れる案件に行きたい」などの希望もここで相談できます。
④キャリアの方向性
・ データ基盤の設計を極めるスペシャリスト
・ 顧客と直接やり取りするPL／PM
どちらのルートも選べるので、現場で手を動かしながら少しずつ広げていくイメージです。
★ポイント
ボトムアップな文化なので、「このツール使いたい」「こう改善したい」は自分から発信してOKな環境です。
応募条件
＜必須要件＞
下記のいずれかを用いた集計・開発の実務経験1年以上
・クラウド（AWS/GoogleCloud/Azure）
・Databricks
・Snowflake
・SQL
・Python
＜歓迎要件＞
・要件定義や問合せ対応など顧客折衝ができる
・データ分析プロジェクトのご経験（分析基盤の構築・機械学習実装など）
＜求める人物像＞
・積極的に情報収集し、新しい領域を理解していく自走力がある方
・顧客のニーズを汲むコミュニケーションが取れる方
メッセージ
データが溢れ、AIが高速に分析を行う時代。
それでも、**「何を目的に」「誰のために」「どう活かすか」**を考えられるのは、人の感性です。
私たち分析屋は、
AIに負けない“人の思考力とおもてなしの心”でデータを価値に変える専門集団。
それを私たちは 「おもてなし分析」 と呼んでいます。
お客様の想いに寄り添い、
データの裏にある“人の意図”を読み解き、
課題を解決へ導く——その先にあるのは、単なる分析ではなく共創の体験です。
あなたが設計する基盤が、
企業の意思決定を支え、社会を少しずつ変えていく。
AIに負けない構想力と、おもてなし分析の精神で、
データの未来を一緒に創っていきましょう！
| 職種 / 募集ポジション | 【基盤運用構築部】データ分析基盤エンジニア／ミドル |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 契約期間 | 期間の定め無し |
| 給与 |
|
| 勤務地 | 案件により勤務地が異なります。 受託：藤沢本社 SES：一都三県のプロジェクトに参画します。転居の必要はございません。 東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など） リモート勤務についてもプロジェクトにより異なります。 変更の範囲：会社が指定した場所 |
| 勤務時間 | 9：00～18：00 ※勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります。 |
| 受動喫煙対策 | 本社：屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り 常駐：勤務先により異なる |
| 待遇・福利厚生 | ＜手当・福利厚生＞ 通勤手当(実費)※月上限3万円／時間外勤務手当※固定残業無し／在宅手当／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 ＜その他 労働環境＞ ・経産省健康優良法人2020~2025（中小規模法人部門）に認定 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・リモートワーク可（リモート及び出勤の案件割合はフルリモート及び一部リモートが約80%、フル出社約20%です。案件により出勤形態が異なります） ・社内懇親会を活用した社員同士の交流あり ・私服勤務OK ※プロジェクトによる ・資格取得支援制度あり ・産休・育休取得率 女性100%／男性：50%（希望者においては100%実績） 社歴や役職関係なく、希望者については、育休がとりやすい環境得です 他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催 |
| 休日・休暇 | ■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） |
| スキルアップへのサポートも充実 | 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給いたします。 ＜対象資格＞ 統計検定 /統計調査士 /専門統計調査士 / データサイエンス基礎（DS基礎） / データサイエンス発展（DS発展） / データサイエンスエキスパート（DSエキスパート） /データサイエンティスト検定™リテラシーレベル（DS検定™ ★）など また、入社後1~2か月の間、データ分析基礎スキルの習得を目的とした研修も用意しております。 いずれも、データ分析案件を想定した実践的な研修となっております。 ＜研修内容＞ ・SQL研修 ・Python研修 ・BIツール（Tableau）研修 |
| 個人の働き方に合わせたキャリアパス | 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース（総合職） 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース（技術職） 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 ※今回求人では対象外となります※ |
| 選考プロセス | 1.書類選考 2.面接（1～2回） 3.内定 4.内定後面談（選考FB、条件提示など） ※状況により異なります。 現在基本的にはオンラインにて選考を完結しております。 |
| 会社名 | 株式会社分析屋 |
|---|---|
| 代表者 | 溝口 大作 |
| 設立 | 2011年8月15日 |
| 資本金 | 1000万円 |
| 売上高 | 19億9,300万円（2025年8月期）※継続成長中 |
| 従業員数 | 315名（2025年9月1日現在） 平均年齢：32.2歳 |
| 本社・拠点 | ◆分析屋本社 〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4階 ◆サテライト利用可 （SHIFT東京本社） 〒106-0041 東京都港区麻布台1-3-1 麻布台ヒルズ 森JPタワー （SHIFT新宿オフィス） 〒151-0053 東京都渋谷区代々木3-22-7 新宿文化クイントビル |
| 主な株主 | 株式会社SHIFT（プライム市場上場） |
| 主要取引先 | 大手メーカー、広告代理店、リサーチ会社、自治体 等 |
| 事業内容 | データ分析専門企業として、データ分析領域全般に対応しております。 主な事業分野 ・データ分析・活用支援 ・AI・機械学習モデル開発 ・システムインテグレーション |
| 企業理念・方針 | 【Mission】 すべての意思決定に人間らしさを 【Vision】 「分析」の第一想起になる 【Value】 おもてなし分析 |
| 企業文化 | 1. ボトムアップの組織風土 分析屋は創業時から トップダウンではなくボトムアップ を重視。 指示を待つのではなく、自ら考え行動することで「人間らしい活躍」が可能になります。 指示命令で動くよりも、個人の主体性を発揮できる 自分の考えをベースに仕事を進められるため、成長実感が大きい その分、自律が求められる環境 2. 「合理」と「情理」の共存 データ分析の会社でありながら、数字だけではなく“人間らしさ”を尊重。 合理8：情理2 のバランスで意思決定を重視 「失敗＝減点」ではなく「失敗＝学びの種」 人に仕事を当てはめるのではなく、人の強みに合わせて組織をつくる 3. おもてなし分析 日本文化に根付く「おもてなし」をデータ分析に取り入れた独自のコンセプト。 言語化されていない潜在ニーズを汲み取り、先回りして提案 データだけでなく、直感や事情も考慮して「納得できる意思決定」を支援 著作権登録済みの「おもてなし分析」という造語を掲げ、企業文化の中心に据えている 4. 健康経営・働きやすさ 数年連続で健康経営企業として認定。 平均残業時間：15時間／月 リモート率：80％ 男女ともに育休取得実績あり（男性53％、女性100％） 年功序列ゼロ、実績と過程をバランスよく評価 5. 多様性と人間力 データサイエンティストは内向型が多いが、外向型メンバーと支え合うことでバランスの良い組織を形成 MBTIで見ると「INFP」「INTP」「ENFJ」など多様なタイプが在籍 コミュニケーションは活発で、思いやりを持ったやり取りが根付いている。 |
| 事業部 | ▶データ利活用部（一都三県勤務） 分析屋の「入り口」として、幅広い案件に対応する部門。 SQLやExcelスキルからチャレンジでき、IT未経験からでもキャリアを築けるのが特徴です。 キャリア魅力：基礎から実務を経験し、分析領域へのステップアップが可能。 ▶AIビジネス部（一都三県勤務） 最先端のAI技術を駆使し、ビジネス課題を解決に導く部門。 SQL＋Pythonを武器に、機械学習やAIモデルを活用した提案・実装を行い、顧客の成果創出を直接支援します。 キャリア魅力：高度な分析スキルとビジネス視点を兼ね備えた“次世代リーダー人材”へ成長できる環境。 ▶ACR部（一都三県勤務） データアナリストに特化し、SQLを用いて幅広い分析・レポーティング・改善提案を行う部門。 現場のデータを深掘りし、ビジネス課題を数値から解決に導きます。 キャリア魅力：データから価値を生み出し、企業変革を支える分析のプロへ成長可能。 ▶基盤運用構築部（一都三県勤務） データ基盤の設計・構築・運用を担い、大規模なデータ活用を支える部門。 SQLやクラウド経験を活かし、安定した分析環境を整備します。 キャリア魅力：インフラの専門性とデータ活用の最前線を掛け合わせたスキルが身につく。 ▶BI推進部（一都三県勤務） BIツールを用いたデータ可視化やダッシュボード構築を専門とする部門。 SQLに加えてTableauやPowerBIなどの経験が活かせ、企業のデータ活用を加速させます。 キャリア魅力：“見える化”を通じて経営・現場にインパクトを与える実感を得られる。 ▶SAC部（藤沢本社勤務） 上流工程・コンサルティングに特化した部門。 SQL＋Pythonに加え、課題抽出・顧客折衝力を活かし、意思決定を支える提案型の仕事を担います。 キャリア魅力：単なる分析者ではなく「顧客課題を解決するパートナー」として活躍。 |