データサイエンス
データエンジニア / 第二新卒
■主な仕事内容
データ活用を前提に、クライアントと密に連携をとりながら、データを収集・整理・管理したりするデータ活用基盤の設計・構築・運用・定着化させていきます。
■具体的には
・分析を前提としたデータベースの要件定義
・パブリッククラウド基盤(AWS/GCP)へのシステム構築
・DWHシステム開発
・データパイプラインの設計・開発・運用
・多次元データベースの開発・テスト・チューニング
・データ分析基盤システム運用
・BIツールやダッシュボードの開発、運用
・技術動向の調査／検証
など
◎開発環境
・Docker
・Google Cloud Platform
・AWS
・Azure
・Snowflake
・Databricks
・CDP（TreasureData）
・Tealium
・Dagster
・dbt
・Airflow
【データ領域の専門家へ】
データの領域専門家になっていただくため、領域に特化した研修をご用意しています。
また日々新しい技術やツールが生まれるため、自己研鑽の姿勢が欠かせません。この基本姿勢を磨くため、研修は「自己学習」をベースとしたカリキュラムとなっています。また質問・相談はオープン&カジュアルにできるので、「調べても分からない」時はすぐに先輩のサポートを受けられます!
▼サポート体制
基礎研修では、先輩社員がメンター担当となってしっかりサポートします。安心の環境の中で、データ活用のプロとしての道に挑戦できます。
また基礎研修後にOJT期間が3ヶ月ほどありますので、先輩社員についてしっかり学べます。
▼カリキュラム例
データ活用に必要となる統計学・数学（線形代数・微積分）や、データ加工・分析に必要なプログラミング（Python・SQL）など、データエンジニアに必要なスキルを幅広く身につけます。
【エスタイルの魅力】
◎コウキシンを刺激する環境！
当社は「個の成長が事業・会社の成長に繋がる」と考え、社員がさらなるスキルアップを目指せる制度を用意。ハイクラス研修【ESTYLE U】を始め、資格試験・外部研修費用にあてられる【コウキシン50】など、メンバーの成長をサポートします。
◎自由かつ柔軟な働き方！
研修期間を終えた後は、出社と在宅（出社も選択可）を交互に行う仕組みを採用。働きやすい環境です。 常駐：非常駐の割合は「１：９」となっており、多くの社員がエスタイルへの出社・在宅のハイブリッド勤務をしています。
データサイエンス
データサイエンティスト / 第二新卒
・データ要件の整理、利用可能なデータ、分析環境の確認
・データ前処理
・データ分析プロジェクトの目的や各種制約条件、運用を踏まえた分析アプローチの設計
・統計解析・因果推論などの統計モデリング
・データ活用状況や新たなビジネス要求を踏まえた分析モデルの改善
・各種パフォーマンス評価・検証
・分析レポート作成、分析結果の報告
など
【案件例】
大手事業会社を始め、多種多様なプロジェクトにアサインされています。数字やデータ、AI・機械学習を通じて、社会・ビジネスにインパクトを与えるものに特化しています。
■製薬：創薬や予防に影響のあるデータの分析・探索
■金融：データ分析による債務回収業務の効率化支援
【導入研修】
日々新しい技術が生まれるため、自己研鑽の姿勢が欠かせません。導入研修では、この基本姿勢を磨くため、「自己学習」をベースとしたカリキュラムとなっています。質問・相談はオープン&カジュアルにできるので、「調べても分からない」時はすぐに先輩のサポートを受けられます!
【エスタイルの魅力】
◎コウキシンを刺激する環境！
当社は「個の成長が事業・会社の成長に繋がる」と考え、社員がさらなるスキルアップを目指せる制度を用意。ハイクラス研修【ESTYLE U】を始め、資格試験・外部研修費用にあてられる【コウキシン50】など、メンバーの成長をサポートします。
◎自由かつ柔軟な働き方！
研修期間を終えた後は、出社と在宅（出社も選択可）を交互に行う仕組みを採用。働きやすい環境です。 常駐：非常駐の割合は「１：９」となっており、多くの社員がエスタイルへの出社・在宅のハイブリッド勤務をしています。
