⁨Tableau⁩関連の求人⁨20⁩選

私たちは、「人」と「テクノロジー」で新たな問いに挑戦し、価値を創造していく AIデジタル時代のベストパートナー を目指しています。 ワークスアイディは、AI、データ分析、ローコード支援といった時代の変化に即応した最先端のテクノロジーを駆使し、単なる「分析」や「システム実装」で終わることのない、真のDX変革を追求しています。 お客様の「変化と体験」（業務の変革と成功体験）を創造する真の伴走型パートナーとして、データサイエンスの力で変革をリードしています。 事業成果と内製化体制の構築など具体的な変革を追求したい——志高く、成長への意欲を持つ方にとって、あなたの力を存分に発揮できる環境です。 戦略を描くだけでなく、成果につなげる。それが私たちの役割です。 募集背景 データドリブン経営へのニーズが高まるなか、BIツールを活用したデータ可視化・分析基盤構築の案件が急増しています。 特にインフラ・不動産など業界を問わず「Tableauによるダッシュボード開発」の依頼が増えており、体制強化のため、Tableauの実務経験とお客様の課題をデータで解決する力を武器に、データ活用の推進に併走いただけるBIエンジニアを募集します。 業務内容 BIツール『Tableau』を用いて、お客様のデータ活用・可視化を支援し、データドリブンな意思決定を実現していただきます。お客様の業務データを深く理解したうえで、ダッシュボードの設計・開発から運用定着までを一貫して担当します。

業種業界問わずクライアント企業がデータドリブン経営をできるように、あるいはデータドリブン組織になれるように、コンサルティングからソリューション導入・構築・定着化・教育支援までを一気通貫で行なっていただきます。 具体的に、AI・BI・DataManagementのノウハウを駆使して、顧客企業のデータ活用・分析業務を支援します。Tableauによるダッシュボードの開発は当然として、近年Tableauは従来のデータ可視化機能を中心としたセルフBIだけでなく、AIを活用したアクションのインサイト創出や、自然言語による対話型の分析機能の提供など、次世代の分析ツールとして進化をしています。本チームではそれらを駆使したコンサル活動やデータマネジメントを含む環境の実装、あるいはAIエージェントの開発等を実施していただきます。 ＜具体的な職務内容＞ ・お客様課題のヒアリングおよび課題設定 ・データ加工方法の検討／構築 ・データの可視化／分析 ・分析結果を基にした施策立案と効果測定のサイクル検証 ・分析用データマートの構築／運用 ・分析用基盤（インフラ）の設計／構築／運用 ・AI、BIにおけるデータ活用人財育成 ・上記各プロジェクトのマネジメント

【背景】ティアフォーでは、「自動運転の民主化」の実現に向けて、自動運転システムの開発効率化と品質向上を支える大規模なデータ基盤を構築しています。 現在、車両からのデータ収集や検索システムのベース構築は進んでいますが、今後増大するデータ量への対応、リアルタイム性の高いストリーム処理、そして社内全体のデータ活用文化の醸成が急務となっています。 これまでは個別のバックエンド開発を中心に進めてきましたが、中長期的な視点で全社的なデータ戦略をリードし、Data Lakeやストリーミング処理の設計・運用、さらにはデータドリブンな意思決定を行う組織文化の構築を牽引できる、ハイレベルなエンジニア/アーキテクトを新たに募集します。 【仕事内容】自動運転開発におけるデータ基盤の技術責任者として、アーキテクチャ設計から組織への浸透までをリードしていただきます。単なる機能開発に留まらず、汎用的な分析の仕組みを用いて、社内の非効率な業務プロセスを改革し、ビジネスインパクトを生み出すことが求められます。 具体的な業務 ・全社データ戦略の策定とアーキテクチャ・ガバナンス 　- 全社的な技術委員会やアーキテクチャレビューボードへの参画を通じ、データプラットフォームの技術選定や戦略的意思決定をリードする。 　- データガバナンスおよびセキュリティ要件に基づいたアーキテクチャポリシーを策定し、組織全体への適用を推進する。 　- 上記戦略に基づき、Data Lakeおよびストリーミング処理基盤（AWS: Redshift, Glue, Kinesis, EMR等）の実装を主導し、スケーラビリティとコスト効率を両立させる。 ・経営・事業部門との連携およびデータ活用による事業課題の解決 　- 各事業部門（BU）の責任者と定期的なパートナーシップを組み、ビジネスの重要課題に対し、データドリブンで解決策を提案・実行する。 　- 単なる基盤提供に留まらず、現場の業務プロセス変革や、全社的なデータ活用文化（Data-Driven Decision Making）の定着を、経営層を含むステークホルダーと共に推進する。 　- エンジニアリングの枠を超え、データがビジネスインパクトを生み出すまでのサイクル全体に責任を持つ。 ・技術的意思決定とエンジニアリング水準の引き上げ 　- 高度な専門性に基づき技術選定の意思決定に強い影響力を行使し、既存のアーキテクチャやプラクティスの評価・改善を行う。 　- 組織横断的な技術課題に対してSenior ICとして解決策を提示し、全社的なデータ標準（Data Standards）の進化とベストプラクティス（DataOps/MLOps）の標準化を牽引する。 　- コードレビューやアーキテクチャ設計レビュー、メンタリングを通じて開発チーム全体の技術力を底上げし、自律的な組織成長を促す。 【チャレンジ- やりがい】 ・前例のない大規模データへの挑戦: 自動運転車両から生み出されるペタバイト級のデータ（画像、点群、ログ）は、一般的なWebサービスとは比較にならない量と複雑さを持ちます。この膨大な非構造化データを効率的に処理・検索・可視化するためのアーキテクチャをゼロベースで設計できる稀有な機会です。 ・組織を変える経験: 単に技術を提供するだけでなく、社内のデータ活用文化そのものを醸成する役割を担います。ビジネスサイドや運用チームを巻き込み、データドリブンな組織への変革をリードすることで、エンジニアリングの枠を超えた大きなビジネスインパクトを生み出せます。 ・自動運転社会への直接的な貢献: 構築したデータ基盤は、自動運転の安全性検証やAIモデルの改善に直結します。自らの技術が「自動運転の民主化」という社会的意義の大きいミッションを加速させる手応えを感じながら働くことができます。 ・技術的裁量とICキャリアの追求: マネージャーとしての管理業務に忙殺されることなく、Senior ICとして技術的難易度の高い課題に集中できます。技術選定やアーキテクチャ設計において大きな裁量を持ち、自身の技術ビジョンをプロダクトに反映させることができます。 【参考】 ・TIER IV Meetup Web.Auto編 自動運転クラウドサービス開発者のキャリアパス https://www.docswell.com/s/TIER_IV/K1J6W3-TIERIVMeetupWeb.Auto ・自動運転を支えるクラウドシステムとエンジニアリングチーム https://tier4.jp/media/detail/?sys_id=5KlJMexmAHQYhyBc1zD4wM&category=BLOG ・TIER IV TALKS #3 走れば走るほど賢くなるを実現する自動運転のMLOps基盤 - 大規模車両データの収集基盤 https://www.