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NEWfreee全社のデータ基盤を束ねるシニアデータエンジニア（部門長候補）募集！

1日前更新

データベースエンジニア

東京都

800-1200万円

正社員

GoPython

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

■業務内容詳細プラットフォームエンジニアリングチームのマネージャーとして、以下を担っていただきます。・Google Cloud/BigQueryを中心とした全社データプラットフォームのアーキテクチャ設計・開発・維持運用・データマネジメントソリューションの企画・運営（データのリスクコントロール、メタデータ管理、データオブザーバビリティ、MDM等）・プラットフォームエンジニアやアナリティクスエンジニア等で構成されるチームのマネジメント（目標設定、育成、採用、チームビルディング）・多様なデータ活用者（プロダクト、セールス、AIエンジニア等）の要求獲得と、複数部署・経営層とのステークホルダーマネジメント ※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

■必須スキル/経験・Google Cloud/Snowflake/Databricksなどクラウド型データウェアハウスの開発・維持・運用経験（5年以上）・Python/Goなどバックエンドのプログラム開発スキル（3年以上）・チームでのDevOps実践およびCI/CD構築・運用経験（3年以上）・複合データソースからのSQLパイプライン開発経験（3年以上）・複数ドメイン・複数プロダクトを束ねる全社もしくは領域を横断したデータプラットフォーム開発・運用経験・5名以上のエンジニアチームマネジメント経験・コンテキストとバックグラウンドの異なるステークホルダーとの利害調整や要求獲得を複数同時並行で遂行した実績

■歓迎スキル/経験・DMBOKの知識体系への理解と、データメッシュやセマンティックレイヤーの設計・運用経験・メタデータ管理、データカタログ、データオブザーバビリティの構築経験・マスターデータマネジメント（MDM）、データコントラクトの推進経験・生成AIを活用したデータマネジメントの経験・1〜2年先を見据えた戦略立案と経営層への提言・実行計画への落とし込み経験

■求める人物像・freeeの価値基準に深く共感し、高い目標に対して周囲を巻き込み漸進的に進められる方・経験のない分野や最新技術にも積極的にキャッチアップし、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、組織やチームにノウハウを還元することを厭わない方・相手の背景や心情に配慮した対話（EQ）を通じ、潜在的なニーズや本質的な課題を引き出せる方

勤務地・給与・その他情報

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休日・休暇

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: GoPython
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国内有数規模（1万以上のテーブル、月間100万以上のクエリ）かつ先進的なデータプラットフォームを全社スコープで設計・運用できる稀有な環境です。データマネジメントの経営優先度が高く、コストセンターではなくプロフィットセンターとして推進できます。戦略（企画・経営層とのコミュニケーション）と実装（アーキテクチャ・開発）の両輪を担い、自律性と生産性の高い組織を創り上げるシニアマネージャーとして大きな裁量を持ってキャリアを築くことができます。

事業内容の詳細

■Summary 「スモールビジネスを、世界の主役に。」を掲げる freee は、マルチプロダクト戦略のもと、数万のテーブルや月間100万以上のクエリ、数十のマイクロサービスDBなどを抱える国内有数のデータプラットフォームを有しています。本ポジションは、この全社スコープのデータプラットフォームおよびデータマネジメントを担うチームを統括するシニアマネージャーです。現在、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュへの変革期かつデータマネジメントの本格立ち上げフェーズにあり、Google Cloud / BigQueryを中心に、戦略と実装の両輪で全社のデータ活用を次のステージへ引き上げる役割を担います。現状の課題 / 今後取り組みたいこと生成AIの台頭やマルチプロダクト戦略により、プロダクトを横断した多様なデータ活用ニーズが急増しています。「AI Readyの正体はデータマネジメントである」という考えのもと、高品質なデータが構造化・管理されている状態を目指し、以下の全社プロジェクトを推進します。・データ発生源からの品質作りこみとGitOps/データコントラクト・リアルタイム・オブジェクト（マルチモーダル）データの統合・データのリスク評価と自動アクセスコントロール基盤の構築・全社マスターデータマネジメント（MDM）の推進・AIエージェントによるデータ活用の実現