{"id":34227,"state":"published","closed_at":0,"company_name":"jmdc","company":{"id":14634,"name":"株式会社JMDC","user_name":"jmdc","company_name":"jmdc","number_of_employee":431,"number_of_developer":120,"icon_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/14634/72d9c0f761fd13d0fb07916edf1eef62.jpg","avatar_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/14634/72d9c0f761fd13d0fb07916edf1eef62.jpg","thumbnail_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/14634/72d9c0f761fd13d0fb07916edf1eef62.jpg","article":{"id":120,"title":"ビジョン：健康で豊かな人生をすべての人に","body":"当社は「健康で豊かな人生をすべての人に」をミッションに2002年創業。独自の匿名化処理技術とデータ解析力をもとに、健康保険組合や医療機関を支援してまいりました。そして約20年の活動を通じ、業界のパイオニアとして現在では約2,000万人（総人口約15％）を超える医療ビッグデータを保有するに至っています。\n\nそれら医療ビッグデータを活用し、「生活者個々のヘルスリテラシー向上（PHR/パーソナル・ヘルス・レコード実現）」「医師の貴重な医療スキル・リソースの最適配分」に繋げることで、医療費の健全化を目指しています。\n","sort_order":1}},"team_gender_composition":{"id":25851,"number_of_male":7,"number_of_female":4,"number_of_other":null},"service_and_product":"# 募集背景\r\n\r\nJMDCは、国内最大規模の医療ビッグデータ (健診結果やレセプトなど) をフル活用した製薬企業の事業変革を通じ、医療従事者によるより良い医療の提供と、患者さん含むすべての人たちの健康増進を目指す企業です。\r\n\r\n製薬会社での医療ビッグデータの利活用が拡大する中で、当社に対して、マーケティング・営業企画推進・ビジネスインテリジェンスなどの様々な部署からデータを活用した新しい側面からのビジネスインパクトの創出に向けた相談が増加しています。\r\n\r\n当部門では、製薬企業に対しヘルスビッグデータ、および分析ツールのご提供と、データを活用したコンサルティング支援を行っています。 ヘルスビッグデータは既に新薬開発やマーケティング、患者様の治療実態把握等、幅広い用途で活用されていますがデータ活用は奥が深く、専門的な知見が必要とされる分野のため、JMDCに対しマーケティング精緻化／ R\u0026Dオペレーション改善／データベース研究／新ヘルスケアサービス企画など、データを活用した新しい側面からのビジネスインパクトの創出に向けた相談が増加している状況です。 また私たち自身も、製薬企業におけるデータ活用ポテンシャルはまだ拡げていけると考えています。\r\n\r\nそのため「製薬会社のあらゆる課題を解決する圧倒的No.1のパートナー」を目指し、コンサルタント／医師／データサイエンティスト／データ抽出スペシャリストなどが専門性を結集し、製薬企業の課題に対してソリューションを提案・実行しています。\r\n\r\nこの流れを踏まえ、クライアントからの依頼やご相談が増加したことに応えていきたく、組織体制強化となります。 データ抽出のスペシャリストとしてデータへの理解を深め、将来的にはSQLの作成だけではなく、データやデータ活用に対する相談を受けることのできる存在になっていただきたいと考えています。\r\n\r\n\r\n# 仕事内容\r\n\r\nデータ解析部門において、SQLを用いたデータ抽出業務を担当いただきます。 現在はクライアントから依頼された案件に対しコンサルタントが要件定義し、定義書に沿って対応することがメインとなっていますが、事業部としてコンサルタントがデータを基にクライアントへ提案を積極的にする方向に動いており、コンサルタントが分析するためのデータ提供型の抽出案件も増える見込みです。\r\n\r\n■具体的には・・・\r\n・クライアントのニーズにあった自社ヘルスビッグデータの集計、加工、抽出\r\n　- 抽出データのクロスチェック：2名でペアを組み、抽出データのWチェックを行います\r\n\r\n■仕事の進め方\r\n・フロントメンバーから依頼を受け、要件定義書を基にデータ抽出を行います。2人1組で案件を担当し、要件定義の解釈が曖昧な場合は都度確認を行い、解釈が異ならないようにそれぞれがデータ抽出した結果が一致するまで修正、確認を繰り返します。\r\n・1つの案件は、平均して2～3日で対応\r\n\r\n＜本ポジションの魅力＞\r\n・抽出したデータを基に、コンサルタントが提案を行うことで売上拡大に繋がります。\r\n・クライアントを通じて、新薬開発などの社会貢献に寄与することができます。\r\n\r\n＜開発環境＞\r\n・OS：Linux、Windows\r\n・言語：SQL\r\n・DBサーバー：RedShift\r\n\r\n# 応募条件\r\n【必須経験】\r\n※1～3のいずれか\r\n1．SQLを用いたデータ抽出業務のご経験\r\n2．DB（SQL）を利用した開発または保守・運用実務経験 \r\n3．システム開発のご経験（言語問わず）：3年以上\r\n\r\n【歓迎経験】\r\n・ヘルスビッグデータ活用へのご興味・関心\r\n\r\n【求める人物像】\r\n・正解がない難しさを楽しめる方\r\n・要件定義からSQLを作成し、結果の一致をパズルのような気持ちで楽しめる方","required_experience_and_skills":null,"preferred_experience_and_skills":null,"desired_personality":null,"message_for_candidates":null,"working_condition":"■勤務時間\r\nフレックスタイム制、コアタイム11:00~15:00\r\n標準労働時間 1日8時間、休憩60分\r\n\r\n■休日・有給休暇・特別休暇\r\n・土日祝日\r\n・年始年末（12月29日～翌1月3日）\r\n・5月1日、5月2日\r\n・有給休暇\r\n（入社年度は入社日に5日、半年経過後にプラス5日付与。翌年12日追加。以後2日ずつ増加し、最大20日。前年度支給分のみ繰越可能。）\r\n・1週間休暇制度（各年度1回利用可能）：土日を含め、最大9連休の取得が可能","insurance":"■福利厚生\r\n健康保険（関東ITソフトウェア：保養施設・レストラン等利用可能）、厚生年金、雇用保険、労災保険\r\n\r\n■制度\r\n・企業型DC（企業型確定拠出年金制度）：あり\r\n・産前産後休業、育児休業制度（取得実績多数有）\r\n・介護休業制度\r\n・慶弔金規程（結婚祝金、出産祝金等）\r\n・従業員持株会（奨励金有）\r\n\r\n■諸手当\r\n通勤手当 （月額上限15万円まで）\r\n\r\n■試用期間\r\n入社日より3ヶ月。（但し、会社が必要と認めた場合は、さらに3ヶ月を限度として延長することがある。 期間中同条件）\r\n\r\n■その他\r\n健康年齢インセンティブ\r\n（実年齢と比較して若い場合はインセンティブ支給）\r\nクラブ活動支援\r\n（社員自らが発足し活動。活動費の一部を支援）\r\nメンタルヘルスケア\r\n（ストレスチェック実施、フォローアップ面談実施）\r\n過重労働防止対策\r\n（残業時間、業務量の確認）","primary_base_salary":{"id":149499,"unit":"year","min_value":500,"max_value":700},"technology":{"practical_skilltags":{"データベース":[{"id":3205,"name":"amazon-redshift","created_at":"2013-09-06T14:52:04+09:00","updated_at":"2026-05-15T17:38:49+09:00","has_image":false,"formal_id":3205,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":3}],"情報共有ツール":[{"id":844,"name":"confluence","created_at":"2012-04-13T23:25:52+09:00","updated_at":"2026-05-22T19:00:50+09:00","has_image":true,"formal_id":844,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":7},{"id":3807,"name":"slack","created_at":"2014-07-30T01:01:13+09:00","updated_at":"2026-05-23T00:33:12+09:00","has_image":false,"formal_id":3807,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":7}],"その他":[{"id":400,"name":"windows","created_at":"2012-03-26T18:10:58+09:00","updated_at":"2026-05-22T19:06:07+09:00","has_image":null,"formal_id":400,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5913,"name":"google-meet","created_at":"2019-09-30T11:39:32+09:00","updated_at":"2026-05-23T00:33:16+09:00","has_image":false,"formal_id":5913,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5240,"name":"zoom","created_at":"2018-05-02T21:32:29+09:00","updated_at":"2026-05-21T16:33:20+09:00","has_image":false,"formal_id":5240,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":404,"name":"linux","created_at":"2012-03-26T18:10:59+09:00","updated_at":"2026-05-22T19:06:07+09:00","has_image":true,"formal_id":404,"popular":true,"real_name":"Linux","skilltag_category_id":5},{"id":5669,"name":"sql","created_at":"2018-10-04T18:38:54+09:00","updated_at":"2026-05-22T17:59:14+09:00","has_image":null,"formal_id":5669,"popular":false,"real_name":"","skilltag_category_id":5}]},"not_practical_skilltags":{}},"login_for_visitor":{"class_for_ga":"ga-track-with-more-read-for-skills"},"job_environment_categories":[{"id":15,"name":"事業・組織規模","environments":[{"id":61,"name":"在籍しているエンジニアの人数：11名〜29名"},{"id":64,"name":"エンジニアの業務委託比率が20％以下で構成されている"}]},{"id":14,"name":"キャリアパス","environments":[{"id":44,"name":"エンジニアの人事評価にエンジニア経験者が関わっている"}]},{"id":5,"name":"ワークフローの整備","environments":[{"id":20,"name":"全てのコードをバージョン管理ツールで管理している"},{"id":21,"name":"各メンバーが実装したコードのマージは 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