NEWリードデータエンジニアを募集！

1日前更新

フルスタックエンジニア

東京都

650-1100万円

正社員

自社サービスあり服装自由オンライン選考可フレックス制度あり新技術に積極的上場企業裁量労働制あり

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（2017年実績）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（2020年実績）をはじめ、名だたる賞を受賞

フリー株式会社について

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、プロダクト開発、セールス・マーケティング、アナリスト、AIエンジニアなど多様なデータ利用者を支えるプラットフォームの開発・運用を行います。「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。本ポジションでは、データ活用の一丁目一番地を担う、データプラットフォームおよびデータ統合の開発・運用を行うロールです。このプラットフォームを事業のインフラとして安定的に統合するのは勿論、高いセキュリティレベルを維持しながらも安心してデータの利用者に活用する必要があります。データエンジニアは、事業のインフラを維持し高めるという矜持を持ちながらも高みを目指せるロールです。 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。freeeがSaaS is Deadと言うモメンタムを乗り越え、”AIから最も使いやすいSaaS”へ変革するのと同時に、プロダクト・ビジネス・社内のデータをAIが最も扱いやすい環境を実現するために、データエンジニア・データプラットフォームを一緒に盛り上げてみませんか。

■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

求められるスキル・人物像

【必須要件】（Must） ▼技術・開発経験・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) ・実務でのSQL利用経験(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・外部サービスを含めた複数のデータソースを統合するシステムの開発経験がある方 ▼マインド・ソフトスキル・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

【歓迎要件】（Want） ▼技術・開発経験・AWS. Google Cloud. Azure, Snowflake,Databricksなどのクラウドネイティブなデータウェアハウスでの開発、運用経験・0->1でのデータ活用のプロジェクトを立ち上げた経験 ▼プロダクトマネジメントなど、顧客の潜在化・顕在化した課題に対して優先度を決め機能開発をコントロールした経験。・プラットフォーム機能を開発するという観点においては、データ活用者が求めるソリューションの最適解を探り実現することが必要なためです。 ▼Webアプリケーションの開発経験がある方・プラットフォーム機能として、データ活用用のWebアプリケーションを開発する場合があるためです。 ▼API によるプロダクトレベルのエンドポイントを開発した経験があるかた・データプロダクトの提供形態として、APIエンドポイントでの提供があるためです。 ▼マインド・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。）・組織・チームの立ち上げおよびマネジメントの経験がある方・メンバーのスキルや成長意欲をとらまえて、適切なProjectアサインや成長に向けたアドバイスなどメンタリングを実行した経験がある方・領域における、1-2年先を見据えた戦略立案および経営レイヤーもしくはそれに準じる方とのコミュニケーションを経て、実行計画まで落とし込む経験がある方・領域において、現状の課題を言語化し新たなアーキテクチャを０から立ち上げた経験を有する方

【求める人物像】 ▼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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想定年収
雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

■開発環境・バックエンド開発：Python, Ruby ・データベース：MySQL, Aurora, NoSQL ・データ処理：Glue, Apache Spark, Embulk, Python, SQL ・ワークフローエンジン：Digdag, Cloud Workflows, Stepfunctions ・権限管理：IAM , Lake Formation(AWS）・DWH：Athena, BigQuery ・IaC：Terraform ・コンテナ：Docker, ECS, Fargate, Cloud Run ・CI/CD：CircleCI, GitHub ・BI：Redash, Looker Cloud Core, Dataportal ▼コミュニケーション・Slack, Github, JIRA ・開発環境・ClaudeCode, Codex

技術スタック

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・運用に従事出来る点・複数のプロダクトかつ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。・特に、再現性と横展開を睨んだ機能や基盤開発が常に求められます。場合によっては、数百人や数ドメインを跨ぐ利用規模になるため、その機能の適切さや展開の容易性。安定性を満たすためにはプラットフォームエンジニアリングの考えが必要となります。 ▼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が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、データプラットフォーム開発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。