職種
データエンジニア年収
500万円 〜 1,000万円利用技術
こだわり条件
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
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：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
求めるスキル
必須スキル/経験
▼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
歓迎スキル/経験
▼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
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
仕事の魅力
■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。