職種/ポジション
データ分析基盤エンジニア
業務内容
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。 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。 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。 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。 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※
この求人の魅力
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 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
必須条件
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
歓迎条件
・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
給与
年収: 450~700万円 【内訳】①基本給+②稼働手当+③残業代 ①24万円~ 役職に応じて支給 ②約24万~29万円程度ースキルに応じた参画プロジェクトにより支給 ③実働分支給 平均15時間! ※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性もあります ※年収1,000万円を超える社員も在籍中! 賞与:入社2年目以降業績賞与年1回、ポジションにより特別賞与あり
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。
勤務地
藤沢本社, 東京都23区(新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など) 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
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)
福利厚生・諸手当
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
社会保険
各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)
選考フロー
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。
補足情報
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? 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!
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社名
株式会社分析屋
設立年月日
2011年8月15日
本社所在地
神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル 4階
代表者
溝口 大作
従業員数
315名
資本金
1,000万円
事業内容
データ分析 システムインテグレーション
企業の魅力
● 事業の成長性 ・データ管理・分析に関わる市場規模 (支出額):2022年実績は約1兆5000億円であったのに対し、2024年には2兆749億円 ・ AI システム市場規模(支出額):2023年6,858億7,300万円(前年比34.5%増) ● キャリア形成 ・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。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 ・業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 ・意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。 ・分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという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。 ●働き方/WLB/待遇 ・月平均残業時間15.0時間 ・在宅ワーク実績80%(フルリモートおよび一部リモート)、フル出社は20%
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この企業の別の求人
株式会社分析屋
【PM/PL募集】BIツールを活用したデータ分析プロジェクト推進
想定年収
500~900万円
勤務地
神奈川県藤沢市
業務内容
BIツール(Tableau・PowerBIなど)を活用し、クライアント企業のデータ活用推進をリードするポジションです。 分析環境の構築から課題整理、クライアントとの折衝、メンバーマネジメントまで、幅広い業務を担当いただきます。 クライアントと伴走しながらPJを拡大させていく“攻め”のマネジメントに挑戦できるポジションです。 プロジェクト事例・環境 ●特定の業界に限定せず、さまざまな業界のプロジェクトに参画いただけます。 (※直近では通信・金融業界の案件が多い傾向にあります) ●プロジェクト期間は基本的に中長期(2~3年程度)を想定していますが、ご入社直後は短期案件からスタートする可能性もございます。 ●原則として1つのプロジェクトをご担当いただきますが、ご活躍に応じて複数プロジェクトを並行してお任せする場合もあります。 ●自社メンバー1 ~3名ほどのチームを持ち、マネジメント業務にも携わっていただきます。 ●作業比率は「実務7割:マネジメント3割」ですが、今後はチーム拡大に伴い、マネジメント比率の向上も見込んでいます。 具体的な業務内容 ●顧客との折衝、要件定義、課題ヒアリング ●プロジェクト計画(スコープ、スケジュール、予算、リソース)の策定・管理 ●チームメンバーのマネジメント、タスク管理、進捗管理 ●プロジェクトにおけるリスク管理、課題管理 ●ドキュメント作成、報告書作成 ●納品、導入支援 ●必要に応じたデータ分析、可視化業務への参画 ●BIツールを活用したデータ分析・レポート作成 ●社内外のデータソースを統合し、可視化と業務効率化を推進 ●分析結果をもとにした業務改善の提案・実施 案件例 ●BIツールを活用したデータ分析・レポート作成 ●社内外のデータソースを統合し、可視化と業務効率化を推進 ●分析結果をもとにした業務改善の提案・実施 開発環境/使用ツール ・BIツール:Tableau / Power BI / Looker / Looker Studio など ・データベース:BigQuery、Snowflake、Redshift など ・プログラミング言語:Python(データ加工、ETL、自動化スクリプトなど)
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株式会社分析屋
データを元にビジネス課題解決を行っていきたい方
想定年収
450~700万円
勤務地
神奈川県藤沢市
業務内容
BIツールや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする洞察を提供します。 また、分析結果を分かりやすく可視化し、効果的に報告することでクライアントの課題解決に貢献します。 ●BIツール(Tableau、Power BIなど)を使用したデータの可視化と分析 ●基本的な統計分析や簡単な機械学習モデルの適用 ●データ分析結果に基づく洞察の抽出とレポート作成 ●クライアントへの分析結果のプレゼンテーションと提案 ●定期的なダッシュボードの作成とメンテナンス ●マーケティングデータの分析と顧客インサイトの抽出 ●A/Bテストの設計と結果分析 ●データ品質の検証とデータクレンジング ●他部門やクライアントとの連携によるデータ要件の定義 ●簡単なデータパイプラインの構築と管理 開発環境/使用ツール クラウド: AWS、GCP、Azure BI・分析ツール: Tableau、PowerBI、 データベース: Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks プログラミング言語・ツール: SQL、Python、R など 案件例 ●小売業:顧客セグメンテーション分析とターゲットマーケティング戦略の提案(チーム:3名、期間:3ヶ月) ●Eコマース:ウェブサイトのユーザー行動分析とコンバージョン率改善(チーム:2名、期間:4ヶ月) ●製造業:生産ラインの効率性分析と改善策の提案(チーム:3名、期間:5ヶ月) ●金融サービス:顧客の離反予測モデル構築と防止策の立案(チーム:4名、期間:6ヶ月) ●医療機関:患者の満足度調査分析と改善施策の提案(チーム:2名、期間:3ヶ月)
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株式会社分析屋
【ACR部(データアナリスト特化)】データサイエンティスト・データアナリスト/ミドル層
想定年収
450~600万円
勤務地
-
業務内容
エンジニア領域 ●目的のヒアリング&抽出データの設計 ●データ抽出/加工/集計 ●データ分析/結果考察/改善方針提案 経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。 将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義~分析実施~提案」の一連の業務をお任せします。 変更の範囲:会社が指定した業務 *<マーケティング領域例>* ●デジタルマーケティング ●地方自治体向け支援・調査・分析 ●リサーチ ●POSデータ分析 *<開発環境/使用ツール>* AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/Python/Rなど マネジメント領域 現場での業務に取り組みながら、配下メンバーのフォローや成長をサポートするポジションです。 数字的なノルマや負担を押し付けるのではなく、メンバーが安心して業務に取り組める環境を整え、チーム全体の成功を支える役割を担っていただきます。 具体的な業務は以下のとおりです。 *1. メンバーのサポート・育成* ●日常業務におけるアドバイスやフォロー ●個々のスキルやキャリア目標に応じた成長支援 *2. 現場業務の遂行* ●データ分析や課題解決に取り組み、現場での知見を活かした価値提供 ●チームメンバーと連携しながら成果を出すプロジェクト遂行 *3.チームマネジメント* ●1on1ミーティングを定期的に行い、メンバーのキャリア形成を支援 ●チーム内でのコミュニケーション促進と関係構築 マーケティング領域案件事例 *①外資系自動車メーカーでのCRM業務* 全世界に展開する外資系自動車メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援 顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当 CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現 *②自治体サービス支援:市立病院での改善施策具体化支援* 前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案 具体的なサービス改善のアクションプランの提供 *③飲食業における顧客分析* マーケティング戦略立案に対する支援 ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析 知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施 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し、「社員のやりたい」を尊重するべきだという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。 中途入社者の前職・入社後のキャリアの例 <2019年入社Tさん> 【前職/IT業界(交通関係PJ3年)にてSE】 ・集計方法の提案、SQL(SQLServer)からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート 【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】 ・SQL(BigQuery)からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析(決定木/クラスタリング/SHAP) ・分析設計 ・報告書作成 <2019年入社Aさん> 【前職/医療関係にて医療技師】 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア) データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成 <2019年入社Iさん> 【前職/自動車業界にて開発職】 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】 ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修 スキルアップの流れ *Step1 データ分析環境の理解* まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど *Step2 コーディング* データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど *Step3 データの可視化・分析* データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど *Step4 レポーティング・報告提案* データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word 研修制度・スキルアップサポート SQL・Python・BIツールなど、入社後1~3ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 部内での勉強会・研修を月数回実施(個人に合わせた研修プランも組み立てます) 有志によってテーマアップされた様々な勉強会の開催 社内チャットルーム等による質問フォロー ロールプレイング研修を行っていて、より実務に近い経験を行うことができます(例:観光協会向け提案資料作成&発表など) 不定期ではありますが、外部セミナー情報を配信しています
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【基盤運用構築部】データ分析基盤エンジニア/ミドル
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MyVisionがご支援する求職者様の7割はコンサル業界未経験の方です。わかりやすい業界/個社説明から始まり、最も難しい選考対策まで、コンサル転職を成功させるためのノウハウが蓄積されています。
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利用者様による高い評価
丁寧なキャリア相談、適切なコンサルティングファームの紹介、ここでしか受けられない選考対策。そうした質の高いサービスにご満足いただき、MyVisionは多くの求職者様から高い評価を頂いています。
※1 2025年2~4月に内定承諾し、弊社経由で年収アップを実現した方の平均値
※2 厚生労働省職業安定局 人材サービス総合サイトおよび各社決算資料より 2024年10~2025年3月におけるコンサル特化転職エージェントの支援実績数から弊社推計
※3 2025年9月16日時点