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■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。また、シニアポジションとなるため、全社に影響するアーキテクチャや指針の設計。メンバーの成長に向けた指導など専門家として、経験と知識を還元し組織全体を高める役割も期待されています。
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。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。
詳細な課題背景はこちらで登壇しております。
https://datatech-jp.connpass.com/event/337374/
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事に整備し、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、運用する。
・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
・B2B SaaS企業における最適なデータモデリングを探索し、設計手法やモデリング手法の言語化。チーム内へのレクチャーを実施する
・dbtなどのtransformソフトウェアのトレンドや最新のソリューションをキャッチアップし、常にアップグレードを実行もしくは啓蒙し続けることで全体的なデータモデリングのメンテナビリティ・生産性向上を実現する
・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する
■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。
■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
freeeは「スモールビジネスを、世界の主役に」を掲げ、日本の99.7％を占める中小企業や個人事業主を支える統合型経営プラットフォームを開発。創業11年で1200名超に成長し、2027年に売上500億円を本気で狙う急成長企業です。8年連続「働きがいのある会社」TOP10に選出され、理想ドリブン・Hack Everythingなど独自カルチャーの中で、エンジニアが裁量大きく挑戦できる環境があります。