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NEWSaaSKPIのデータモデリングを推進するアナリティクスエンジニアを募集！

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フルスタックエンジニア、アプリケーションエンジニア

東京都（大崎駅）

500-750万円

正社員

Python

自社サービスありリモートワーク可服装自由オンライン選考可新技術に積極的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（2017年）をはじめ、名だたる賞を受賞

仕事内容

■業務内容詳細 ▽データモデリングの設計・開発事業観点・ビジネスロジックに基づき、dbt等を用いたデータウェアハウスおよびデータマートの整備を行います。

▽KPIの定義と磨き込み各部門のステイクホルダーと対話し、事業インパクトに直結するSaaS KPIの策定および継続的な改善をリードします。

▽データマネジメントの推進作成したデータのメタ情報や文脈を整理し、社内でのデータ利活用リテラシー向上を支援します。

※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・何かしらのプログラム言語の実務経験・gitコマンドの操作経験

▽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・エンジニア部署以外のメンバーとコラボレーションした上で開発を行った経験

▽技術・開発経験・実務でのSQL利用経験(1年以上) ・Pythonを用いたアプリケーション開発の経験がある方(1年以上) ・Cloud Formation や Terraformなどの構成管理ツールでのインフラ構築経験(1年以上) ・実務でチーム開発やスクラム開発を行った経験

▽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。）・DataLake, DWHのデータから、ビジネスロジックを取り入れてKPIや指標策定を推進した経験・技術スタック(dbt, Semantic Layer, LookML etc)への好奇心・未知の分野でも受け入れ、培ったスキルを周囲に還元できる方・エンジニア部署以外の人たちと文脈や前提を揃えながら、プロジェクトを成功に導くことができる方

・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

想定年収、待遇・福利厚生、
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勤務地
アクセス
勤務時間
想定年収
雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

■開発環境・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 BigQuery ・コンテナ：Docker, Cloud Run ・CI/CD：CircleCI, GitHub ・BI：Redash, Looker ・コミュニケーション：Slack, Github, JIRA ・Generative AI GPT, Claude, Geminiの各種基盤モデルClaude Code , Codex CLI, Roo CodeなどのAIAgentツール

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: Python
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 ▽「事業を動かす」手応え自分が構築したデータモデルが、全社の意思決定を左右する「SaaS KPI」として活用されるプロセスを肌で感じることができます。

▽国内屈指の複雑なデータ構造に挑める 1万テーブルを超える膨大なデータと、多様なSaaSビジネスが交差する環境で、難易度の高いモデリングに挑戦できます。

▽先進的な技術スタックの活用 BigQuery, dbt Cloudなどの最新ツールに加え、生成AIを実務に組み込む最先端の環境で業務が可能です。

▽自律的な組織文化「マジ価値」を追求するfreeeの文化のもと、エンジニアリング組織だけでなくビジネスサイドとも密に連携し、職種の壁を超えて本質的な課題解決に向き合えます

■このポジションで成長できることこのポジションでは、以下の観点で成長できると考えています。 1.事業・プロダクト双方を俯瞰したデータ設計能力： zuoraやsalesforceなど他社SaaSツールのデータモデルの理解、事業ドメインの複雑なビジネスロジックを理解し、再利用性の高いデータモデルを構築する経験が積めます。

2.「フルスタック」なデータ活用スキルの習得：単なる可視化だけでなく、dbtを用いたデータモデリングから、ビジネスサイドとの指標定義、さらには生成AIを見据えた次世代のデータ基盤構築まで、川上から川下まで一貫して携わることができます。

3.ステイクホルダーを巻き込む推進力：セールス、マーケ、サクセスなど多様な部門の有識者と議論を重ね、事業の「共通言語（KPI）」を磨き上げることで、組織横断のプロジェクトマネジメント能力が養われます。

4.変革期のデータ組織での立ち上げ経験：データアナリストとアナリティクスエンジニアが一体化したSteam Aligned Team体制へと移行し、デリバリー力の向上、事業課題に向き合うための基盤構築に向き合っています。先進的なデータプラットフォーム立ち上げ期から参画できます。

事業内容の詳細

■Summary SaaS企業において、事業指標を司るSaaS KPIがSingle Source of Truth (SSoT)化されていることは重要です。特にデータ分析を起点に事業インパクトを創出していくために、この前提を作り上げていくことは最重要であり、freeeではそれをデータモデリング観点からトライ/実現できる機会が、事業/プロダクト双方にあります。

本ポジションでは、事業観点かつビジネスロジック策定を交えたデータモデリングを担える人材を募集しています。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、セールス、マーケ、カスタマーサクセスなど多様な分析があり、事業インパクトある分析を推進させていく上で、SSoT化されたデータ分析基盤の構築、データモデリングができる人材の重要性が年々増しています。

SaaS KPIと一言に言っても、セールス、マーケ、サクセスと多数のステイクホルダーと共に多様なdimensionが必要で、一度作ったら終わりになることはなく、本ポジションでは、有識者に従事しながら、事業指標を利活用する側とも日々議論しながら、指標の磨き込みにもチャレンジしていくことができます。

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。データ分析の力を引き上げ、事業へのインパクトを最大化させる役割として、「事業」と「基盤」の架け橋となり、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？

■なぜ募集しているのか？ freeeは現在、複数のプロダクトを展開するマルチプロダクト戦略を加速させています。これに伴い、プロダクト、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった多様な部門でデータ活用ニーズが急増している環境下で、部門を横断したSSoTとなるデータ基盤の構築と、それに基づくビジネスロジックの整備が急務となっています。

データ分析を起点に真の事業インパクトを創出するためには、データを整理するだけでなく、事業観点から最適なデータモデルを設計できる人材が必要です。本ポジションとは別に「アソシエイトアナリティクスエンジニア（システム）」や「データアナリスト」も募集しておりますが、それぞれの関係性は以下となっています。 ▽アソシエイトアナリティクスエンジニア（システム）・インフラ構築含めた技術スタック特化型として、DataLake~システムロジックを取り入れたDWH構築を主戦場として経験を積み、大規模データモデリングを牽引

▽アソシエイトアナリティクスエンジニア（ビジネス）・DWH~ビジネスロジックを取り入れたDatamart構築を主戦場として経験を積み、セマンティックレイヤー構築などの指標構築も牽引

▽データアナリスト・担当領域(プロダクト/事業)の課題特定/分析イシュー創出、担当領域データとSSoT化された事業データを掛け合わせたデータ分析推進、事業貢献できるドライバーの探索/KPI策定

現在、データプラットフォームの変革期、そして生成AI活用の高まりという重要な局面において、この「データモデリング×事業成長」を推進する体制を強化するため、新たなメンバーを募集します。

■現状の課題/今後取り組みたいこと ▽指標のSSoT化の完遂例えば、事業のSaaSKPIを司る基盤がSSoT化できても、指標のSSoT化にはセマンティックレイヤー構築推進が必要など、ビジネスサイド/エンジニアサイド双方の意思決定高速化に貢献できるための基盤進化が必要です。

▽事業実績管理から拡張した用途への利活用進化確固たる事業実績の基盤があることで、事業の着地見込みの精度を向上させたり、着地見込み基盤自体を、顧客ビジネス活動の振り返りにダイレクトに用いていくなど、展望を色々描いており、その実現に向けてPDCAを回していきたいです。

▽生成AIを活用した開発生産性の向上正解データがある上での差分検証/コードレビュー観点での生成AI活用はもちろん、新規開発においても生成AIを是とした開発を進めていけるためのガバナンスの効いた高品質なデータモデリングを実現していきます。