ワークスアイディ株式会社 求人の検索結果一覧
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【東京】データサイエンティスト
業務内容 お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。 コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、経験や知識に応じて業務をお任せします。 ■データクレンジング データを集め、必要な部分を抽出・加工し、集計します。データを理解しやすい形にし、業務に活用できるようにします。効率化できそうな業務を分析し、最終的には自動化することで業務改善も実現します。 ■データ基盤の構築・運用 分析に必要なデータを、プログラミングしながら変換し整理していきます。データを蓄積する保存場所（DWHなど）の設計、構築、実装作業を行います。 ■ビックデータの分析 データクレンジングされた情報を元にデータを分析を行います。PythonやRで組み立てたプログラムや分析ツールを使用します。分析した数値を元に、業務改善などの支援も行います。 ■分析結果の可視化 Tableau、PowerBIなどの可視化ツールを用いて分析結果をグラフなどに置き換えお客様にお伝えします。 ■データサイエンス養成講座の運用 企業向け研修の提案・研修、スクールの教材作成や講師業務を行います。 プロジェクト例 工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。 【小売業界某企業】 ■導入目的 商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい。 ■導入効果 ・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった。 ・その結果、キャンペーンの効果(売上)が10％アップし、廃棄ロスも減少。 ■分析の流れ ・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討。 ・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする。 【IT業界某企業】 ■導入目的 多くの業種業態で取られている顧客アンケートから特徴のある顧客タイプを見つけ出し、それらをセグメント化することでそれぞれに適切な施策・戦略を打ち出したい。 ■導入効果 購入層が限定されるような商品の対象顧客についてセグメント化した結果を基に、販売促進のためのプロファイリングを実施。一見似ている顧客グループ同士でも明確な違いを見つけ出し、それぞれ異なるマーケティング戦略を打ち出すことに成功。 ■分析の流れ ・テキストデータを形態素解析し、単語の頻度や文章のつながりの傾向に関する分析結果から、クラスタリングによって顧客セグメント化を行う。 ・セグメント化された顧客タイプを一つの座標上で比較することで、個々のタイプの特徴を明確に示す。 環境 ・開発言語：Python、R、SQL、他 ・使用ツール：Tableau、PowerBI、Snowflake、SAS、Azure、GCP、AWS ※上記は、業務に入られてから十分学んでいくことができます。 必須要件 以下のいずれかのご経験をお持ちの方 ◆何らかの開発/データ分析の実務経験1年以上（Python、R、SQLなど） ◆BIツールを用いたダッシュボード作成経験が1年以上（Tableau、PowerBIなど） データサイエンティストやデータエンジニアのご経験がある方は、優遇いたします。 求める人物像 ・チームで物事を進めることが好きな方 ・当事者意識を持って行動できる方 ・積極的にコミュニケーションを取れる方
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【福岡】データサイエンティスト
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。 業務内容 「戦略から実行まで、一気通貫で変革をリード」 お客様が抱える本質的な課題をデータの力で深く特定し、解決へと導きます。 ■課題特定と分析ロードマップの設計 顧客の経営課題や業務データをヒアリングし、潜在的な課題まで掘り下げ、実行を前提とした分析ロードマップを設計。 ■データ基盤の構築・運用 DWHやクラウド環境を活用し、分析に必要なデータ基盤を設計・構築・運用。 ■ビッグデータ分析とモデル構築 PythonやRを用いて予測モデルや統計的手法を適用し、業務改善や需要予測を支援。 ■分析結果の可視化と提案 TableauやPowerBIなどのBIツールを用いて結果を分かりやすく可視化し、顧客に最適な意思決定を促す。 ■データサイエンス人材育成支援 企業向け研修や教材作成、講師業務を通じて、顧客の内製化を支援。 私たちが扱うテクノロジー / ソリューション（提案例） ■データ収集・整備 ⇒ データクレンジング、ETL処理、ログデータ収集、構造化・非構造化データの前処理 ■データ基盤構築・運用 ⇒ DWH（データウェアハウス）、データレイク、クラウド環境（AWS/Azure/GCP）、SQLによるデータモデリング ■統計解析・機械学習 ⇒ 回帰分析、クラスタリング、分類モデル、需要予測、自然言語処理（NLP）、時系列解析 ■AI・生成モデル活用 ⇒ 生成AIによるデータ拡張、予測モデルの精度向上、異常検知、レコメンドシステム構築 ■データ可視化・意思決定支援 ⇒ Tableau、PowerBI、Python可視化ライブラリ（Matplotlib、Seaborn）、ダッシュボード設計・運用 ■業務改善・自動化支援 ⇒ 分析結果を基にした業務プロセス改善、RPA連携、データ駆動型の意思決定支援 ■人材育成・内製化支援 ⇒ データサイエンス研修、教材作成、企業内データ活用スキルの定着支援 プロジェクト例 工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。 【小売業界某企業】 ■導入目的 商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい。 ■導入効果 ・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった。 ・その結果、キャンペーンの効果(売上)が10％アップし、廃棄ロスも減少。 ■分析の流れ ・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討。 ・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする。 【IT業界某企業】 ■導入目的 多くの業種業態で取られている顧客アンケートから特徴のある顧客タイプを見つけ出し、それらをセグメント化することでそれぞれに適切な施策・戦略を打ち出したい。 ■導入効果 購入層が限定されるような商品の対象顧客についてセグメント化した結果を基に、販売促進のためのプロファイリングを実施。一見似ている顧客グループ同士でも明確な違いを見つけ出し、それぞれ異なるマーケティング戦略を打ち出すことに成功。 ■分析の流れ ・テキストデータを形態素解析し、単語の頻度や文章のつながりの傾向に関する分析結果から、クラスタリングによって顧客セグメント化を行う。 ・セグメント化された顧客タイプを一つの座標上で比較することで、個々のタイプの特徴を明確に示す。 このお仕事で得られるもの ■戦略から実行まで一気通貫で主導する経験 データ収集から分析・可視化・提案まで責任を持ち、真のDX変革をリード。 ■次世代データサイエンスリーダーとしての市場価値 先端技術（AI、機械学習、クラウド）と事業成果を直結させる経験が大きな価値に。 ■組織と事業を内側から創るやりがい お客様の内製化支援や新たなデータソリューションの企画・立ち上げを主導することによる達成感。 求める人物像 私たちは、「試行錯誤を重ねながらキャリアを築いてきたが、志高く、成長したい」と願う方を歓迎します。大変な仕事でも、それを楽しめるマインドと、成果にコミットする情熱を最も大切にします。 ■課題解決志向で主体的に動ける人 顧客の本質的な課題を深く掘り下げ、データを活用して解決に導ける。 ■最新テクノロジーに関心を持ち、学び続ける人 AI・機械学習・クラウドなど新しい技術を積極的に吸収し、分析に活かせる。 ■チームと顧客を巻き込み、成果を創出できる人 プロジェクトリードとして周囲を牽引し、伴走型で顧客と共に変革を実現できる。 募集背景 生成AIやデータ活用を自社で効果的に進められるよう、仕組みづくりの伴走支援に対するお客様のご要望が益々高まっています。 より多くの期待に応えるべく、今回の募集を行います。 必須要件 ■Python、R、SQLなどを用いた開発／データ分析の実務経験 ■BIツール（Tableau、PowerBI等）の使用経験 歓迎要件 ■機械学習モデル構築や統計解析の経験 ■データ基盤（DWH、クラウド環境）の構築経験 ■コンサルティングファームやSIerでの就業経験 ■論理的思考力と提案力に自信のある方 私たちの想い DXの難しい領域にも果敢に挑み、泥臭くても本質的な課題解決に向き合い、お客様と成功を分かち合う。そんな想いに共感し、「大変だけど面白い！」と感じられる情熱を持つ方のご応募をお待ちしています。
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【東京】PM/PL（データサイエンス）
業務内容 データ分析/解析/可視化およびデータ基盤の設計・開発に関わるプロジェクト案件にて、 プロジェクトマネージャー/プロジェクトリーダーとして、 プロジェクトマネジメント業務に従事いただきます。 ＜具体的には＞ ・企画提案 RFPに基づき見積作成、提案書作成、プレゼンテーション ・クライアント折衝 定例会議の運営、要求・要件定義、KPI設定、データ分析設計 ・進捗管理、課題管理、品質管理、レビュー ・納品後フォロー、保守運用等 環境 ・開発言語：Python、R、SQL、他 ・使用ツール：Tableau、PowerBI、Spotfire、Azure、AWS、GCP他 必須要件 ・プロジェクトマネジメントやリーダー経験がある方 ・言語/フレームワーク問わずデータ分析のご経験や、機械学習モデルの構築/実装のご経験、システム開発のご経験（いずれかのご経験で問題ありません） ・基本設計/詳細設計のご経験 ・メンバー/クライアントと積極的にコミュニケーションを取る事ができる方 求める人物像 ・チームで物事を進めることが好きな方 ・当事者意識を持って行動できる方 ・積極的にコミュニケーションを取れる方
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【大阪】データエンジニア
業務内容 様々なプロジェクトにおいて、大量のデータを活用した分析やサービス開発が進められています。これらのプロジェクトを支えるデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 具体的な業務内容としては、以下のようなものが挙げられます。 ■データ収集・抽出: 多様なデータソース（データベース、API、ファイルなど）から、分析に必要なデータを抽出 ■データクリーニング: 抽出されたデータの品質向上のため、欠損値の補完、異常値の検出、データの標準化 ■データ変換: 分析に適した形式に変換するために、データの構造化、正規化、集計 ■データ格納: データウェアハウスやデータレイクにデータを格納、管理 ■データモデリング: データの構造を設計し、データベースを作成 これらの業務を通して、データ基盤を強化し、データドリブンな意思決定を支援します。 環境 ・OS: Linux (CentOS, Ubuntuなど) ・プログラミング言語: Python ・データベース: SQL、PostgreSQL, MySQL, Redshift, BigQuery ・クラウド環境: AWS, Azure, GCP 必須要件 ■データベース設計や構築に携わった経験が実務で1年以上ある方 例：リレーショナルデータベース（MySQL、PostgreSQLなど）の設計・構築経験 SQLを用いたデータ抽出・分析経験 クラウド環境（AWS、GCPなど）上のデータベース運用経験 ビジネス要件を分析し、適切なデータモデルを設計 データ分析基盤の構築（サーバー構築/設計などの経験・知識） 歓迎スキル ・Office365のPowerPlatform経験がある方（PowerBI、PowerAutomete、PowerApps優遇） ・データ可視化ツール（Tableau、Power BIなど）の利用経験 ・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）の利用経験 ・機械学習モデルの構築経験 求める人物像 ・データ分析に興味があり、新しい技術を学ぶことに意欲的な方 ・チームメンバーと協力し、目標達成に向けて取り組める方 ・変化の激しい環境でも、柔軟に対応できる方
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【福岡】PM/PL（データサイエンス）
業務内容 データ分析/解析/可視化およびデータ基盤の設計・開発に関わるプロジェクト案件にて、 プロジェクトマネージャー/プロジェクトリーダーとして、 プロジェクトマネジメント業務に従事いただきます。 ＜具体的には＞ ・企画提案 RFPに基づき見積作成、提案書作成、プレゼンテーション ・クライアント折衝 定例会議の運営、要求・要件定義、KPI設定、データ分析設計 ・進捗管理、課題管理、品質管理、レビュー ・納品後フォロー、保守運用等 環境 ・開発言語：Python、R、SQL、他 ・使用ツール：Tableau、PowerBI、Spotfire、Azure、AWS、GCP他 必須要件 ・プロジェクトマネジメントやリーダーのご経験（業種問わず） ・言語/フレームワーク問わずデータ分析のご経験や、機械学習モデルの構築/実装のご経験、システム開発のご経験（いずれかのご経験で問題ありません） ・基本設計/詳細設計のご経験 ・メンバー/クライアントと積極的にコミュニケーションを取る事ができる方 求める人物像 ・チームで物事を進めることが好きな方 ・当事者意識を持って行動できる方 ・積極的にコミュニケーションを取れる方
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【福岡】BIエンジニア
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。 業務内容 「データはある。でも、使いこなせていない」という顧客の悩みを解消する。 綺麗なグラフを作ることがゴールではありません。現場の人間が「明日から何をすべきか」を迷わず判断できる状態を作ることが、私たちのミッションです。 ■「何を測るべきか」の定義から入る 現場のヒアリングを通じ、ビジネス課題を整理。意思決定に本当に必要なKPIを設計します。 ■「即戦力として機能する」データ基盤の整備 バラバラな形式の生データをSQLで叩き、DWH（Snowflake / BigQuery等）へ統合。 単にデータを溜める箱を作るのではなく、誰もが必要な時にすぐ分析を始められる実戦的なデータマートへと仕立て上げます。 ■「思考を止めない」ダッシュボード構築 TableauやPower BIを用い、直感的に深掘りできる画面を設計。 「なぜ売上が下がったのか？」の答えに数クリックで辿り着けるUIを追求します。 ■データ活用の「民主化」を支援 導入して終わり、にはしません。勉強会の開催や運用の伴走を通じて、顧客企業の社員が自らデータを武器に戦える組織へと変貌させます。 この仕事の「しんどさ」と「面白さ」 BIエンジニアの仕事は、「地道な最適化」作業の連続です。 データの不備を見つけ、SQLを書き直し、現場の「やっぱりこう見たい」という要望に応える。 しかし、自分が整えたデータが、企業の数億円の投資判断を支えたり、現場の働き方をラクにしたりする。その「手応え」は、他の職種では味わえない格別なものです。 キャリアパス BIエンジニアとして経験を積んだ後は、あなたの志向に合わせて幅広いキャリアパスを選択することも可能です。 ■専門性の深化: データ設計、クレンジング、分析、可視化といったスキルをさらに磨き、より複雑かつ高度なデータプロジェクトを牽引する専門家を目指せます。 ■マネジメントへの挑戦: プロジェクトリーダー（PL）やプロジェクトマネージャー（PM）として、チームやプロジェクト全体のマネジメントに携わる道もあります。 ■データサイエンティストへのキャリアチェンジ: データ分析で培ったスキルをベースに、機械学習や統計解析などの専門知識を習得し、データサイエンティストとして予測モデル構築やAI開発など、さらに高度なデータ活用領域で活躍することも可能です。私たちのプロジェクトを通じて、データサイエンティストに必要な知見や経験を積む機会も豊富にあります。 必須要件 ■SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験（1年以上） ■BIツール（Tableau、Power BI、Looker等）のいずれかを使ったダッシュボード構築経験 歓迎要件 ■dbtなどを用いたモダンなデータモデリングの経験 ■エンジニア以外の部署（営業や企画）と協力してプロジェクトを進めた経験 求める人物像 ■「綺麗なコード」より「役立つ数字」に執着できる方 ■仕様書通りに作るより、ユーザーと対話しながら作り上げたい方 ■散らかったデータを見ると、つい整理したくなってしまう方 私たちの想い DXの難しい領域にも果敢に挑み、泥臭くても本質的な課題解決に向き合い、お客様と成功を分かち合う。そんな想いに共感し、「大変だけど面白い！」と感じられる情熱を持つ方のご応募をお待ちしています。
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【東京】未経験データサイエンティスト（IT経験者限定）
業務内容 お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。 コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、今ままでのご経験や知識に応じて業務をお任せします。 定期的なチーム会の開催、業務に必要な技術レクチャーなど、 チーム交流やフォローも行われているので、 データサイエンス領域のご経験がない方も安心です！ ■データクレンジング データを集め、必要な部分を抽出・加工し、集計します。データを理解しやすい形にし、業務に活用できるようにします。効率化できそうな業務を分析し、最終的には自動化することで業務改善も実現します。 ■データ基盤の構築・運用 分析に必要なデータを、プログラミングしながら変換し整理していきます。データを蓄積する保存場所（DWHなど）の設計、構築、実装作業を行います。 ■ビックデータの分析 データクレンジングされた情報を元にデータを分析を行います。PythonやRで組み立てたプログラムや分析ツールを使用します。分析した数値を元に、業務改善などの支援も行います。 ■分析結果の可視化 Tableau、PowerBIなどの可視化ツールを用いて分析結果をグラフなどに置き換えお客様にお伝えします。 ■データサイエンス養成講座の運用 企業向け研修の提案・研修、スクールの教材作成や講師業務を行います。 プロジェクト例 工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。 【小売業界某企業】 ■導入目的 商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい。 ■導入効果 ・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった。 ・その結果、キャンペーンの効果(売上)が10％アップし、廃棄ロスも減少。 ■分析の流れ ・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討。 ・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする。 【IT業界某企業】 ■導入目的 多くの業種業態で取られている顧客アンケートから特徴のある顧客タイプを見つけ出し、それらをセグメント化することでそれぞれに適切な施策・戦略を打ち出したい。 ■導入効果 購入層が限定されるような商品の対象顧客についてセグメント化した結果を基に、販売促進のためのプロファイリングを実施。一見似ている顧客グループ同士でも明確な違いを見つけ出し、それぞれ異なるマーケティング戦略を打ち出すことに成功。 ■分析の流れ ・テキストデータを形態素解析し、単語の頻度や文章のつながりの傾向に関する分析結果から、クラスタリングによって顧客セグメント化を行う。 ・セグメント化された顧客タイプを一つの座標上で比較することで、個々のタイプの特徴を明確に示す。 環境 ・開発言語：Python、R、SQL、他 ・使用ツール：Tableau、PowerBI、Snowflake、SAS、Azure、GCP、AWS ※上記は、業務に入られてから十分学んでいくことができます。 必須要件 以下、いずれも必須 ◆ITエンジニアのご経験が2年以上ある方（業界/領域不問） ・開発エンジニア、インフラエンジニア、データエンジニアなど ◆データサイエンス・データ領域の自己学習をされてらしゃる方（実務経験不問） 求める人物像 ・チームで物事を進めることが好きな方 ・当事者意識を持って行動できる方 ・積極的にコミュニケーションを取れる方
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