PT_F_27-004｜データエンジニア（リード／リード候補）｜課題定義から設計・実装まで担い、データ・AI 基盤の標準をつくる

リードデータエンジニア｜ビッグデータ領域での最新技術へのチャレンジしたい方

仕事概要

本ポジションは「データエンジニアリングに強みを持つ リード／リード候補」です。データ基盤を軸に、BI・AI領域まで技術の幅を広げながら、案件の設計・実装をリードしていただきます。

■このポジションのポイント
・三井物産100%子会社のデータ・AIカンパニーで、案件の技術リードを担うポジションです。これからリードを目指す方も歓迎します。
・データ基盤からBI、機械学習、生成AIまで、多様化する顧客課題を整理し、技術選定・アーキテクチャ設計を主導しつつプレイヤーとしても手を動かして実装・検証まで実施いただきます。
・立ち上げ期の組織で、案件で得た知見を設計標準に変え、チームの技術力にしていけます。

〖MBKデジタルとは〗
株式会社MBKデジタルは、「データとAIの力で志をカタチに」をミッションに掲げ、「企業の意思決定を進化させる」会社です。単なる理想論ではなく、現場に深く入り込み、「分析」や「テクノロジー」はもちろん、「実装力」「伴走力」を強みとする私たちだからこそ実現できると思っています。

私たちは、データ分析し、改善施策を提案するだけの存在ではありません。重要なのは、その先で、現場の手触り感を大事にしながら“自分ゴト”として意思決定できる状態をつくることです。そのためには、戦略だけに寄らず、テクノロジーだけに偏らず、“実装までやり切る”ことに徹底的にこだわる組織である必要があります。

「意思決定が変われば、企業が変わる。」その瞬間を生み出すために、日本でもっともアツく、泥臭く、そしてプロフェッショナルに、意思決定を変えていく、それがMBKデジタルです。

◆事業概要
MBKデジタルは、企業の「意思決定の仕組み」を進化させるために、AIとデータの力を用いて、経営・事業・組織の三軸に対して総合的なソリューションを提供しています。私たちは単なる分析会社でも、広告代理店でも、SaaSベンダーでもありません。「志ある企業に伴走し、成果が出るまでやりきる」データカンパニーです。

私たちの事業は、大きく3つの柱で構成されています。

①経営と現場をつなぐ、データ活用コンサルティング・分析支援
DX戦略やデータ活用戦略の立案・実行を通じて、経営と現場の間に一貫性のある意思決定プロセスを構築します。KPI設計、ファクト分析、BI構築、ファネル分解などを用いて、現場の感覚に寄りすぎず、理屈に偏りすぎず、筋の通ったDX推進を実現します。

②LTV最大化に向けた、マーケティング施策実行・テクノロジー実装支援
広告運用やCRM施策、SNS活用に加えて、生成AIやBIツールといったプロダクトも活用しながら、新規顧客の獲得から既存顧客のエンゲージメント強化までを支援します。事業の持続的成長を現場レベルで実装していきます。

③組織を強くする、内製化支援・育成体制構築
分析や施策を外部に丸投げするのではなく、「自分たちの意思で意思決定できる状態」を目指し、データ活用やツール運用の内製化を支援します。現場の自走力を高めることで、中長期的にクライアント組織の変革を可能にします。

MBKデジタルのエンジニアは、課題に対して「仕組みで応える」存在です。データパイプラインやCDPの設計・構築から、BIツールや生成AIアプリの開発、プロダクト改善まで、“現場で使われるもの”をいかに早く、正しく届けるかにこだわっています。

私たちは、クライアントごとにスクラッチ開発を繰り返すのではなく、汎用性のあるプロダクト基盤を持ち、それをベースに効率的かつ柔軟に支援を展開しています。自社開発の「BI Suite」や「AI Craft」などを活用しながら、「使えるAI」「活きるデータ基盤」の設計・実装を主導できるエンジニアリング環境があります。

〖ポジションの募集内容〗
■募集背景
MBKデジタルでは、データ分析を活用した新規事業やサービス改善の需要が急速に拡大しています。現在、国内外を問わず多様なプロジェクトを同時進行で進めており、今後はさらにグローバル規模でのデータ活用案件が増える見込みです。

2025年4月の設立以来、私たちは案件ごとに生まれる知見を標準化し、組織の力に変えることに取り組んできました。データ基盤やパイプライン、BIの領域では知見の体系化が進み、他のクラウドへの横展開も進んでいます。
一方で、顧客の課題はデータ基盤にとどまらず、BI、機械学習、生成AIへと広がり、案件ごとに求められる技術の組み合わせも多様になっています。現在は、たとえば次のようなテーマに取り組んでいます。

・会話分析：音声・テキストの会話データを生成AIで構造化し、BIで分析できる状態まで届けるパイプライン
・意味設計：「売上」「顧客」の定義が部署ごとに違う状態から、全社で同じ意味で使えるセマンティックレイヤーへ
・データドリブン経営：経営指標と現場のKPIを一貫した指標体系として整理し、ダッシュボードが実際の会議で使われる状態をつくる
・エンタープライズAIエージェント基盤：利用者ごとの権限を保ちながら、BI・DWH・社内文書を横断して回答するAIエージェントを全社に展開する
・マルチプラットフォーム連携：閉域網の先にある基幹DBから複数のクラウドまで、設定の追加だけで連携先を増やせる共通基盤

いずれも、決まった正解のない課題です。上流の構想を描くだけでなく、「何を解決すべきか」を整理したうえで、データ基盤を軸にBI・AIまで視野を広げ、自ら手を動かして設計・実装・検証をやり切れる人材がまだ足りていません。

そこで、多様化する課題の現場で案件の技術責任を担い、自ら検証・実装しながら、その知見を次の標準へと変えていけるデータエンジニアを募集します。

〖このポジションのミッション〗
データ基盤を軸とした案件の技術責任を担い、そこで得た知見を組織の標準に変えていくこと。
正解の決まっていない課題に対して、実現可能な解決策を自ら形にし、チームが継続的に成果を出せる状態へ持っていくことを期待しています。そのために、次のサイクルを自ら回し、チームにも回せるようにしていただきます。

①何を解決すべきかを定義する：顧客や事業側と向き合い、課題の背景からゴールと進め方を決める
②技術方針を決める：未経験の技術領域にも踏み込み、必要な技術を見極め、選定とアーキテクチャの判断に責任を持つ
③実装し、運用に乗せる：決めた方針を自ら設計・実装・検証し、PoCで終わらせず本番導入と運用まで持っていく
④再現できる仕組みに変える：設計標準、レビュー体制、テンプレート、教材として組織の資産にする
⑤事業と組織の成果にする：仕組みを他の案件・メンバーへ広げ、チーム全体の技術力を底上げする

■業務内容
技術責任者でありながら、プレイヤーとして設計・実装・検証まで自ら手を動かすポジションです。リード経験者には案件の技術責任を、リード候補の方には担当領域の設計・実装から、経験に応じた役割をお任せします。

◆リードに期待すること
・案件の技術責任者として、技術選定・アーキテクチャ設計・非機能要件の判断を主導し、自ら実装・検証まで行う
・顧客の課題定義から関わり、技術的な解決策と導入計画を提案する
・案件で得た知見を、設計標準・レビュー観点・再利用可能なコンポーネントとしてチームに展開する
・メンバーの設計・実装を技術面から支援する

◆リード候補に期待すること
・担当領域の設計・実装・検証を自走し、本番導入まで持っていく
・自分が解決した課題を、テンプレート化やドキュメント化によってチームが再利用できる形にする
・案件の技術責任者を担える状態を目指し、技術選定や顧客との要件整理にも段階的に関わる

◆具体的な業務
・BigQueryなどを活用したデータ基盤の設計・開発・運用、性能・コスト・セキュリティを考慮したチューニングとアーキテクチャ改善
各種データソースからのデータ収集・連携・移行、ETL／ELTパイプラインの設計・実装
・データモデリング、データマート設計、データ品質・整合性の維持、ログ・メタデータの管理
・Lookerなどを活用した分析環境と、指標やデータ定義を共通化する仕組みの設計
・アナリスト、コンサルタントなど他職種と連携したデータ活用支援
・統計・機械学習・生成AIの活用に向けたデータ整備や技術検証
・開発プロセスの標準化・自動化、社内教材の整備
※すべてを担当する必要はなく、経験・専門性に応じて役割を決定します。

■入社後半年のイメージ
経験やスキルに応じて、案件の技術責任者、または担当領域の設計・実装からスタートします。
◆リードの場合
⚫︎1〜2ヶ月目：技術責任者として案件に入る
・社内の標準パターンを短期間で把握する
・アーキテクチャと技術選定を主導し、自ら実装・検証も行う
⚫︎3〜4ヶ月目：案件を前に進める
・顧客の課題定義から提案、PoC、本番導入までを推進する
・案件で得た知見を、設計標準やレビュー観点として整理する
⚫︎5〜6ヶ月目：チームの標準にする
・整理した標準をチームに展開し、メンバーの設計・実装を支援する

◆リード候補の場合
⚫︎1〜2ヶ月目：標準を理解して案件に入る
・社内の標準パターンを把握し、担当領域の設計・実装に入る
⚫︎3〜4ヶ月目：担当領域を自走する
・担当領域の設計・実装・検証を自走し、本番導入まで持っていく
⚫︎5〜6ヶ月目：チームに還元する
・自分が解決した課題をテンプレート化・ドキュメント化してチームに還元する
・技術選定や顧客との要件整理にも関わり始める
※経験やプロジェクトの状況によって異なります。

■ポジションの魅力と想定されるキャリアパス
・立ち上げ期の組織で、最新技術の導入や開発標準の策定など、技術基盤づくりに主体的に関われます。
・顧客の課題整理から技術選定、アーキテクチャ設計、実装まで、一貫して携わることができます。
・自社プロダクト「BI Suite」「AI Craft」などを活用し、再利用性や拡張性を意識した開発に取り組めます。
・EC、小売、製造、スポーツなど、幅広い業界のデータ活用プロジェクトや、LLMを活用した開発に携われます。
・CTOの岩尾やチームメンバーと連携しながら、テックリード、アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど、志向に応じたキャリアを目指せます。
・技術イベントへの参加・登壇やコミュニティ活動など、社外での技術発信も支援しています。
・今後は海外チームとの連携も予定しており、グローバルなデータ活用プロジェクトへの参画機会があります。

必須スキル

本ポジションは「データエンジニアリングに強みを持つ リード／リード候補」です。データ基盤を軸に、BI・AI領域まで技術の幅を広げながら、案件の設計・実装をリードしていただきます。

■このポジションのポイント
・三井物産100%子会社のデータ・AIカンパニーで、案件の技術リードを担うポジションです。これからリードを目指す方も歓迎します。
・データ基盤からBI、機械学習、生成AIまで、多様化する顧客課題を整理し、技術選定・アーキテクチャ設計を主導しつつプレイヤーとしても手を動かして実装・検証まで実施いただきます。
・立ち上げ期の組織で、案件で得た知見を設計標準に変え、チームの技術力にしていけます。

〖MBKデジタルとは〗
株式会社MBKデジタルは、「データとAIの力で志をカタチに」をミッションに掲げ、「企業の意思決定を進化させる」会社です。単なる理想論ではなく、現場に深く入り込み、「分析」や「テクノロジー」はもちろん、「実装力」「伴走力」を強みとする私たちだからこそ実現できると思っています。

私たちは、データ分析し、改善施策を提案するだけの存在ではありません。重要なのは、その先で、現場の手触り感を大事にしながら“自分ゴト”として意思決定できる状態をつくることです。そのためには、戦略だけに寄らず、テクノロジーだけに偏らず、“実装までやり切る”ことに徹底的にこだわる組織である必要があります。

「意思決定が変われば、企業が変わる。」その瞬間を生み出すために、日本でもっともアツく、泥臭く、そしてプロフェッショナルに、意思決定を変えていく、それがMBKデジタルです。

◆事業概要
MBKデジタルは、企業の「意思決定の仕組み」を進化させるために、AIとデータの力を用いて、経営・事業・組織の三軸に対して総合的なソリューションを提供しています。私たちは単なる分析会社でも、広告代理店でも、SaaSベンダーでもありません。「志ある企業に伴走し、成果が出るまでやりきる」データカンパニーです。

私たちの事業は、大きく3つの柱で構成されています。

①経営と現場をつなぐ、データ活用コンサルティング・分析支援
DX戦略やデータ活用戦略の立案・実行を通じて、経営と現場の間に一貫性のある意思決定プロセスを構築します。KPI設計、ファクト分析、BI構築、ファネル分解などを用いて、現場の感覚に寄りすぎず、理屈に偏りすぎず、筋の通ったDX推進を実現します。

②LTV最大化に向けた、マーケティング施策実行・テクノロジー実装支援
広告運用やCRM施策、SNS活用に加えて、生成AIやBIツールといったプロダクトも活用しながら、新規顧客の獲得から既存顧客のエンゲージメント強化までを支援します。事業の持続的成長を現場レベルで実装していきます。

③組織を強くする、内製化支援・育成体制構築
分析や施策を外部に丸投げするのではなく、「自分たちの意思で意思決定できる状態」を目指し、データ活用やツール運用の内製化を支援します。現場の自走力を高めることで、中長期的にクライアント組織の変革を可能にします。

MBKデジタルのエンジニアは、課題に対して「仕組みで応える」存在です。データパイプラインやCDPの設計・構築から、BIツールや生成AIアプリの開発、プロダクト改善まで、“現場で使われるもの”をいかに早く、正しく届けるかにこだわっています。

私たちは、クライアントごとにスクラッチ開発を繰り返すのではなく、汎用性のあるプロダクト基盤を持ち、それをベースに効率的かつ柔軟に支援を展開しています。自社開発の「BI Suite」や「AI Craft」などを活用しながら、「使えるAI」「活きるデータ基盤」の設計・実装を主導できるエンジニアリング環境があります。

〖ポジションの募集内容〗
■募集背景
MBKデジタルでは、データ分析を活用した新規事業やサービス改善の需要が急速に拡大しています。現在、国内外を問わず多様なプロジェクトを同時進行で進めており、今後はさらにグローバル規模でのデータ活用案件が増える見込みです。

2025年4月の設立以来、私たちは案件ごとに生まれる知見を標準化し、組織の力に変えることに取り組んできました。データ基盤やパイプライン、BIの領域では知見の体系化が進み、他のクラウドへの横展開も進んでいます。
一方で、顧客の課題はデータ基盤にとどまらず、BI、機械学習、生成AIへと広がり、案件ごとに求められる技術の組み合わせも多様になっています。現在は、たとえば次のようなテーマに取り組んでいます。

・会話分析：音声・テキストの会話データを生成AIで構造化し、BIで分析できる状態まで届けるパイプライン
・意味設計：「売上」「顧客」の定義が部署ごとに違う状態から、全社で同じ意味で使えるセマンティックレイヤーへ
・データドリブン経営：経営指標と現場のKPIを一貫した指標体系として整理し、ダッシュボードが実際の会議で使われる状態をつくる
・エンタープライズAIエージェント基盤：利用者ごとの権限を保ちながら、BI・DWH・社内文書を横断して回答するAIエージェントを全社に展開する
・マルチプラットフォーム連携：閉域網の先にある基幹DBから複数のクラウドまで、設定の追加だけで連携先を増やせる共通基盤

いずれも、決まった正解のない課題です。上流の構想を描くだけでなく、「何を解決すべきか」を整理したうえで、データ基盤を軸にBI・AIまで視野を広げ、自ら手を動かして設計・実装・検証をやり切れる人材がまだ足りていません。

そこで、多様化する課題の現場で案件の技術責任を担い、自ら検証・実装しながら、その知見を次の標準へと変えていけるデータエンジニアを募集します。

〖このポジションのミッション〗
データ基盤を軸とした案件の技術責任を担い、そこで得た知見を組織の標準に変えていくこと。
正解の決まっていない課題に対して、実現可能な解決策を自ら形にし、チームが継続的に成果を出せる状態へ持っていくことを期待しています。そのために、次のサイクルを自ら回し、チームにも回せるようにしていただきます。

①何を解決すべきかを定義する：顧客や事業側と向き合い、課題の背景からゴールと進め方を決める
②技術方針を決める：未経験の技術領域にも踏み込み、必要な技術を見極め、選定とアーキテクチャの判断に責任を持つ
③実装し、運用に乗せる：決めた方針を自ら設計・実装・検証し、PoCで終わらせず本番導入と運用まで持っていく
④再現できる仕組みに変える：設計標準、レビュー体制、テンプレート、教材として組織の資産にする
⑤事業と組織の成果にする：仕組みを他の案件・メンバーへ広げ、チーム全体の技術力を底上げする

■業務内容
技術責任者でありながら、プレイヤーとして設計・実装・検証まで自ら手を動かすポジションです。リード経験者には案件の技術責任を、リード候補の方には担当領域の設計・実装から、経験に応じた役割をお任せします。

◆リードに期待すること
・案件の技術責任者として、技術選定・アーキテクチャ設計・非機能要件の判断を主導し、自ら実装・検証まで行う
・顧客の課題定義から関わり、技術的な解決策と導入計画を提案する
・案件で得た知見を、設計標準・レビュー観点・再利用可能なコンポーネントとしてチームに展開する
・メンバーの設計・実装を技術面から支援する

◆リード候補に期待すること
・担当領域の設計・実装・検証を自走し、本番導入まで持っていく
・自分が解決した課題を、テンプレート化やドキュメント化によってチームが再利用できる形にする
・案件の技術責任者を担える状態を目指し、技術選定や顧客との要件整理にも段階的に関わる

◆具体的な業務
・BigQueryなどを活用したデータ基盤の設計・開発・運用、性能・コスト・セキュリティを考慮したチューニングとアーキテクチャ改善
各種データソースからのデータ収集・連携・移行、ETL／ELTパイプラインの設計・実装
・データモデリング、データマート設計、データ品質・整合性の維持、ログ・メタデータの管理
・Lookerなどを活用した分析環境と、指標やデータ定義を共通化する仕組みの設計
・アナリスト、コンサルタントなど他職種と連携したデータ活用支援
・統計・機械学習・生成AIの活用に向けたデータ整備や技術検証
・開発プロセスの標準化・自動化、社内教材の整備
※すべてを担当する必要はなく、経験・専門性に応じて役割を決定します。

■入社後半年のイメージ
経験やスキルに応じて、案件の技術責任者、または担当領域の設計・実装からスタートします。
◆リードの場合
⚫︎1〜2ヶ月目：技術責任者として案件に入る
・社内の標準パターンを短期間で把握する
・アーキテクチャと技術選定を主導し、自ら実装・検証も行う
⚫︎3〜4ヶ月目：案件を前に進める
・顧客の課題定義から提案、PoC、本番導入までを推進する
・案件で得た知見を、設計標準やレビュー観点として整理する
⚫︎5〜6ヶ月目：チームの標準にする
・整理した標準をチームに展開し、メンバーの設計・実装を支援する

◆リード候補の場合
⚫︎1〜2ヶ月目：標準を理解して案件に入る
・社内の標準パターンを把握し、担当領域の設計・実装に入る
⚫︎3〜4ヶ月目：担当領域を自走する
・担当領域の設計・実装・検証を自走し、本番導入まで持っていく
⚫︎5〜6ヶ月目：チームに還元する
・自分が解決した課題をテンプレート化・ドキュメント化してチームに還元する
・技術選定や顧客との要件整理にも関わり始める
※経験やプロジェクトの状況によって異なります。

■ポジションの魅力と想定されるキャリアパス
・立ち上げ期の組織で、最新技術の導入や開発標準の策定など、技術基盤づくりに主体的に関われます。
・顧客の課題整理から技術選定、アーキテクチャ設計、実装まで、一貫して携わることができます。
・自社プロダクト「BI Suite」「AI Craft」などを活用し、再利用性や拡張性を意識した開発に取り組めます。
・EC、小売、製造、スポーツなど、幅広い業界のデータ活用プロジェクトや、LLMを活用した開発に携われます。
・CTOの岩尾やチームメンバーと連携しながら、テックリード、アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど、志向に応じたキャリアを目指せます。
・技術イベントへの参加・登壇やコミュニティ活動など、社外での技術発信も支援しています。
・今後は海外チームとの連携も予定しており、グローバルなデータ活用プロジェクトへの参画機会があります。

歓迎スキル

◆リードとして特に期待する経験
・データ基盤やデータ活用プロジェクトで、技術選定・アーキテクチャ設計の意思決定を主導した経験
・顧客や事業部門と課題を整理し、技術的な解決策を提案・合意形成した経験
・PoCから本番導入・運用までを、技術責任者として推進した経験
・開発標準化、設計レビュー、教材整備などで、チームの品質や生産性を引き上げた経験
・メンバーの技術支援・育成、または採用に関わった経験

◆技術・その他
・BigQuery、Snowflake、DatabricksなどのDWH・データプラットフォームの利用経験
・Dataform、dbt、Airflow、Digdagなどによるデータ変換・ワークフローの開発経験
・Cloud Run、Dataflow、Pub/Sub、Workflowsなどを利用した開発経験
・Looker、TableauなどのBIツールの導入・開発、セマンティックレイヤーの設計経験
・統計・機械学習・生成AIを活用した開発・PoC経験
・事業会社などで、少人数または一人目としてデータ基盤やデータ活用を立ち上げた経験
・技術コミュニティでの活動や、登壇・執筆などの社外発信の経験
・海外チームとのやりとり、英語による業務経験

特定の製品やクラウドに精通していることよりも、技術の原理を理解し、目的に応じて適切な設計ができることを重視しています。データエンジニア以外の職種から、データ領域へキャリアを広げてきた方も歓迎します。

求める人物像

MBKデジタルは組織としてもつ共通の価値観として５つのバリューを、息を吸うように体現できるように意識しています。
＝＝＝
◆FIND THE WAY FORWARD｜常に前向きに、できる方法を考え抜こう
◆GIVE & GIVE｜どんな時も与える人であろう
◆ACT WITH SPEED｜スピード感持って成し遂げよう
◆FULL RESPECT｜周りの人を大切にしよう
◆AI FIRST｜AI Drivenに業務を変革し続けよう
＝＝＝

◆MBKデジタルで求めるマインドセット
・ミッションとバリューへの共感ができる人
・ただのキャリアアップでなく、これまでの経験を活かし何かを変えたい想いのある人
・好奇心に溢れていて、新ドメインにも積極的にチャレンジしたい人
・大きなプロジェクトで、（世界を変える規模で)インパクトのある成果を出したい人

◆ポジションで求める人物像
・誰も拾っていない課題を、自分から取りに行ける方：優先度が高いのに担当が決まっていない課題に対して、「自分がやります」と手を挙げられる方
・知らない技術を前にしても、まず形にしてみる方：経験がないことを理由に止まらず、必要な技術を学びながら叩き台をつくり、前に進められる方
・技術的な意思決定を引き受けられる方：トレードオフを整理して判断し、その理由を顧客やチームに説明して合意をつくれる方
・技術とビジネスの両方に関心がある方：技術的な正しさを追求しながら、それがどのような事業価値や利用者の変化につながるのかを考えられる方
・個人の成果をチームの成果に変えられる方：自分だけが解決できる状態で終わらせず、ノウハウの共有や仕組み化を通じて、チーム全体の生産性向上に貢献できる方

◆最後に
データエンジニアの仕事は、データを運ぶことや蓄積することだけではないと考えています。解くべき課題を見つけ、形にし、誰もが再現できる仕組みに変えていく。そうして、組織が継続的に成果を出せる状態をつくっていく仕事です。

リードとしてチームの技術力を引き上げていきたい方はもちろん、これからリードに挑戦したい方も歓迎します。今できることだけでなく、これから挑戦したいことも含めて、ぜひお話しできればと思います。

応募概要

給与

800万円〜1,200万円
※上記は一例です。現年収やご経験を考慮して決定します。

＜給与イメージ＞
年収 8,004,000 円 の場合
月給　 667,000 円

• 基本給　 485,391 円
• 定額残業手当（40時間相当分） 181,609 円

※超過分は別途支給

勤務地

リモートワークが可能です。
※毎週水曜は出社推奨Day
※月1度の全社会は基本出社

■本社
〒101-0047
東京都千代田区内神田2丁目3-4 S-GATE大手町北 2F

＜最寄駅＞
東京メトロ千代田線 大手町駅　徒歩5分
JR中央線・山手線・京浜東北線 神田駅　徒歩4分

雇用形態

正社員

勤務体系

■勤務時間
フレックス制（実働 7.5時間・休憩時間1時間含む）
コアタイムあり（コアタイム：11:00 - 16:30）

■休日・休暇
・完全週休2日制（土・日）
・祝日
・夏季休暇（7月〜9月の間で5日）
・年末年始休暇（12月28日～1月4日）
・年次有給休暇（入社日支給、前職在籍年数によってプラス支給　※規程あり）
・慶弔休暇
など

試用期間

あり（3〜6ヶ月）

福利厚生

・各種社会保険完備
・交通費全額支給　※規定あり
・資格取得費用補助有り