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全社のデータモデリングに貢献するアナリティクスエンジニアを募集！

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サーバーサイドエンジニア、ネットワークエンジニア

東京都

500-1000万円

PythonKubernetesRuby

自社サービスあり服装自由オンライン選考可新技術に積極的残業月20時間未満上場企業女性エンジニアが活躍中裁量労働制あり

事業概要

■ 会計や人事労務関連業務を効率化するためのクラウドサービス『freee会計』『freee人事労務』を開発、運営

■ グッドデザイン賞や総務省後援の「ASPIC IoT・AI・クラウドアワード」のベンチャー大賞をはじめ、名だたる賞を受賞

仕事内容

■Summary マルチプロダクトの事業を展開するfreeeにおいて、プロダクト分析、セールス・マーケ分析など多様なデータドメインの利用者が正しくデータを利用・意思決定するためのデータモデリング、データウェアハウス、データマートの整備を行うことでデータを事業のインフラに昇華するラストワンマイルに貢献するポジションです。

「スモールビジネスを、世界の主役に。」というMISSIONのもと、freeeはマルチプロダクト戦略をとっており、会計、人事労務を始め様々なプロダクトを世の中に提供しています。プロダクトを通じた顧客との複数の接点があるということは、それだけデータを活用するドメインが存在します。

SaaSプロダクトのための分析や、セールス•マーケティングのための分析などモニタリングし意思決定に繋げる指標はそれぞれ異なりますが、残念ながら多様なドメイン全てにデータウェアハウスやデータモデリングを整備する事が出来ていない状況です。重要なドメインに対しては、データモデリング・データウェアハウス整備を行うことで、利用者が素早く正しい値を利用できることは、データによる意思決定の高速化と誤った意思決定の防止に繋がるため非常に重要と考えています。

本ポジションでは経験者に従事しながら、データ利用者とコラボレーションしながらデータモデリング・データウェアハウスを整備することで、アナリティクスエンジニアの経験を積みキャリアを形成することが可能です。

freeeのデータプラットフォームは現在、変革期を迎えているフェーズです。生成AIの活用期待も高まって来ており、データモデリングのニーズは日増しに高まっています。是非、一緒にデータプラットフォーム・データ活用を盛り上げませんか？

■現状の課題/今後取り組みたいこと freeeのデータ活用は主にデータ分析が主軸でした。しかし、生成AIの台頭などによりデータを資源とした活用のニーズはより多様化し、複雑化しています。また、マルチプロダクト戦略もあり、複数のプロダクトを通じた顧客との接点。プロダクトをまたがったデータの活用ニーズも発生してきております。

そのような状況の中で、現行のデータ基盤はこれらのニーズを叶えきれていませんでした。そこで、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュアーキテクチャが適切と考え、現在プラットフォームの立ち上げを行っています。

アナリティクスエンジニアとしては、全社に展開するデータウェアハウス・データマートをドメイン毎に整備し、社内のPM、PdM、Engineerやセール・マーケなどの多様なデータ利用者にデータを届ける役割を持った環境の整備を実行します。

■業務内容詳細 ▼freee においてプロダクト、財務・CSなどのドメイン毎のデータモデリングをアナリスト、データ利用者とコミュニケーションしながら開発、運用経験者に従事し、小規模なタスクから実行し成長度合いに応じて、仕事の幅を広げる想定です。 ▼モデリングしたデータを定期的に更新するためのデータパイプラインや継続的にデリバリするためのCICDの開発、運用データモデリング整備の中で作成したデータに関するメタ情報や文脈を整理し、データマネジメントのメンバーとコラボレーションしながら情報をアップデート

※会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります。

求められるスキル・人物像

▼技術・開発経験実務でのSQL利用経験(2年以上) 何かしらのプログラム言語の利用経験ビジネスや利用者が求めるデータ集計処理の開発経験

▼ソフトスキルビジネスや利用者の課題を理解、言語化し着実にタスクを実行出来る方

▼技術・開発経験データ分析経験 SQLを用いて分析設計〜可視化までのプロセスを主導した経験可視化した結果を踏まえ意思決定や行動変容のアクションを促すコミュニケーションまで実現出来ると尚良いです。 Pythonを用いたアプリケーション開発の経験がある方(2年以上) データウェアハウス・分析環境の設計・運用経験がある方スタースキーマやディメンショナルモデルなどのデータモデリングが適用された現場での開発、運用経験 dbt や dataformなどのtransformに関するソフトウェアでの開発、運用経験

▼ソフトスキル（全てを満たす必要性は無く、どれか一つでも経験がある方は歓迎要件を満たします。）課題や仮説を定義し、不確実性の高いProjectでもチーム内外とコミュニケーションしながらアウトプットの実現が可能な方具体と抽象をコントロールし、プロジェクトや開発に関わるドキュメンテーションを記載することが出来る方

freeeの価値基準への理解と共感様々な職種とコミュニケーションを図り、適切に期待値を調整しながら時には泥臭く、高い目標に対して漸進的に進められる方経験がない分野・技術でも積極的にキャッチアップを図り、アウトプットに繋げられる方心理的安全性の本質を理解し、課題に対して文脈を共有しながらもあるべき姿を議論・定義し実現できる方組織、チームに得られたノウハウや経験を還元する行為を厭わない方

勤務地・給与・その他情報

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勤務地
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想定年収
雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

データ処理：SQL, Python, 一部 Apache Spark ワークフローエンジン：Digdag, Cloud Workflows Transform: dbt DWH：Athena, BigQuery コンテナ：Docker, Cloud Run CI/CD：CircleCI, GitHub BI：Redash, Tableau, Looker Studio コミュニケーション Slack, Github, JIRA Generative AI Github copilot, OpenAI など

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: PythonRuby
フレームワーク・ライブラリ: Ruby on Rails
ミドルウェア・ツール: DockerKubernetes
クラウド: GCP
プロジェクト管理: JIRA
コミュニケーションツール: Slack
支給PC: 現場で選択可能（Windows/Mac）

得られる経験・キャリアパス

■当該ポジションで働く魅力 ▼大規模かつ先進的なデータプラットフォームの開発に従事出来る点複数のプロダクトかつ複数の利用部署があるため、ニーズもデータも多様です。要件と価値を捉えながら具体的なソリューションに落とし込むことは他の企業では中々できない機会だと考えます。また、プロダクトが複数存在しますがバックオフィスに関連したサービスが中心となるため、相互利用・横断的な利用ニーズがあり、大規模かつ再利用性が高い仕組みを検討するモチベーションがあることも特徴と言えます。

▼最新のクラウドサービスやツールを利用しデータプラットフォーム開発が可能な点 AWSやGoogle Cloud などのクラウドプラットフォームやdbtなどの最新のソフトウェアを扱ったデータモデリングの開発に従事が可能です。

▼プロダクトやビジネスサイドと距離が近く、データ活用のProjectを四半期毎のマイルストーンを置きながら漸進的に進められる点データ活用は、エンジニアだけでは完結せず利用者サイドと価値を追い求める必要があります。freeeの価値基準にも繋がりますが、課題がそこにありムーブメントが巻き起こったときはかなり素早く成果まで導く力があることが、データモデリングにおいてもモチベーション・原動力になり得ると思います。

▼組織を跨いだトポロジー型組織での業務に従事出来る点ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュアーキテクチャに移行することで、組織を緩やかにトポロジー型組織に移行しています。単体のチームで全て実現出来ることは少ないですが、チーム間の摂理面とコミュニケーションプランを設計しながら、自律性と生産性が高い組織にアップグレードしています。企業やプロダクトの規模が大きいからこその経験になるかと思います。