【データエンジニア】MFBC AIプロダクト開発本部_東京

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年収

640万円〜1,000万円

勤務地

東京都

職種

データエンジニア

リモートワーク
自社サービスあり
モダンな技術を採用
技術試験なし

求人情報

仕事内容

【募集背景】 マネーフォワードは「Money Forward AI Vision 2025」のもと、AIによる業務革新と国内No.1のAI企業を目指しています。その中核として人事系データを統合するデータマートの開発を本格化し、設計から運用まで担うデータエンジニアを募集。ビジネスニーズを理解し、最適なデータモデルと変換プロセスを構築できる方を求めています。 【主な業務内容】 統合データマートの設計・構築およびテスト運用におけるデータエンジニアリング業務全般 ・PdMやビジネスユーザーとの連携によるビジネス要件のヒアリングとデータマート設計(DB・テーブル構造) ・dbtを活用したSQLクエリの開発・最適化、およびデータ変換パイプラインの構築 ・データパイプラインの設計・管理、将来的なスケールを見据えたモデル運用方針やテスト戦略の立案・実装 ・データパイプラインの安定稼働を支える監視体制の構築・トラブルシューティングの実施 ・データ品質の維持・向上および、スケーラビリティ・パフォーマンスを考慮した基盤改善の提案と実行 【仕事のやりがい・得られる経験】 「Money Forward AI Vision 2025」の実現を支える人事系データマート開発に中核メンバーとして関わり、ビジネス要件の整理から設計・開発・運用・改善まで一貫して経験できます。dbtを活用した実践的なデータ基盤構築スキルや、データ品質管理・運用スキルが身につき、AI活用による業務革新を支える手応えと達成感を得られます。 【期待する役割】 人事系データを統合するデータマート開発の中核メンバーとして、以下の役割を担います: ・ビジネス要件の具体化:PdMやビジネスユーザーと連携し、要件を最適なデータマート設計に落とし込む ・データパイプラインの構築・運用:dbtを用いたクエリ開発・パイプライン構築を主導し、監視や障害対応も担う ・スケーラビリティと性能の確保:将来の拡張性を見据えたモデル運用方針やテスト戦略を設計・実装 ・データ品質の向上:継続的な品質チェックと改善により、高信頼なデータ提供を実現 ・技術的リード:専門知識を活かし、チームの技術力向上にも貢献 【期待するマインド】 ・主体性と責任感を持ち、ビジネス要件の理解から設計・運用まで一貫して責任を持って取り組む ・好奇心旺盛で新しい技術や手法に積極的に学び挑戦し、変化を恐れず柔軟に対応する姿勢 ・問題発見・解決志向を持ち、課題に対して論理的かつ建設的にアプローチし続ける ・チームや関係者と密にコミュニケーションを取り、協働しながら高品質な成果を目指す ・技術的な専門知識を活かしつつ、周囲の成長も促す技術的リーダーシップを発揮する
仕事内容の変更範囲
会社の定める業務

必須条件

・データモデリングやデータベース設計の実務経験 ・ビジネスユーザーとの連携による要件定義・ヒアリング経験 ・dbt等のデータモデリングツールを用いたデータ変換パイプラインの開発・運用経験 ・ビジネス要件を理解し、データモデルに落とし込む能力 ・データマートの設計・構築・運用経験 ・問題解決能力と論理的思考力 【求める語学力】 日本語:流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル 英語:TOEIC700以上+英語での会議・テキストのやりとりが入社早々対応可能なレベル ※ TOEIC 以外にも英語力がわかる資格や経験をお持ちの方はご相談ください 例:英検準1級、英検2級(英検CSEスコア1950以上)、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定 FCE など ※ TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考の過程で弊社指定の試験を受験いただきます。(原則、一次面接後を想定)
求める人物像
・マネーフォワードの理念に共感していただける方 ・好奇心旺盛で、様々な事業に興味を持ち、積極的に問題発見・問題解決に取り組んでくれる方 ・データモデリング、データマネジメント等を実践し、仕組みの構築に取り組んでくれる方

歓迎要件

・AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービス上でのデータ基盤の構築・運用経験 ・人事領域のシステム開発経験 ・ETL/ELTツールの使用経験 ・GoやPythonなどのプログラミング言語を用いた開発経験 ・大規模データ処理に関する知識・経験 ・AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験 ・Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため

想定年収

640万円〜1,000万円(給与形態:月給制)
想定年収補足
※所定・法定時間外および法定休日労働45時間分、深夜労働40時間分の固定残業手当を含む

おすすめポイント

★高成長を続ける国内Fintech市場 国内Fintech市場は年率約60%の高い成長が見込まれています。当社が既にサービス展開している領域は、2016年度から5年後には約10倍の360億円に達すると予測されています。また、情報分析・業務システム市場におけるSaaS市場規模は、2021年には現在の約2倍の約960億円に達すると予測されています。 ★クラウド会計市場の成長余地 特にクラウド会計市場では、中小企業の会計クラウドサービス利用率は9%に過ぎません。一方で、設立1年未満の企業の50%以上がクラウド型会計ソフトを利用しています。今後の成長余地は非常に大きいと考えられます。 ★お金と向き合うサービスの提供 当社は「お金と前向きに向き合い、可能性を広げることができる」サービスを提供することにより、ユーザーの人生を飛躍的に豊かにすることで、より良い社会創りに貢献していきます。「お金」は人生においてツールでしかありませんが、自身と家族の身を守り、夢を実現するために必要不可欠な存在でもあります。

ポジション

職種
・データエンジニア

開発環境

開発言語
Go、Python、TypeScript
DB・DWH
PostgreSQL
サーバ・API
Apache
クラウド
AWS、GCP、Azure
CI・CD
GitHub Actions
監視ツール
Cloudwatch、Datadog
構成管理ツール
Terraform
その他ツール、サービス
JIRA、miro

雇用形態

正社員
試用期間
あり(3ヶ月)

勤務形態

裁量労働制
就業時間
9:30〜18:30
就業時間補足
9:30 - 18:30(休憩時間60分)を基本とし、従業員の決定に委ねる ※所定時間を超える労働あり

残業時間

固定残業時間
月45時間

予定勤務地

〒108-0023 東京都港区芝浦3-1-2msb Tamachi田町ステーションタワーS 21F
勤務地補足
ハイブリッドワークスタイル ・原則、週2出社必須・週3以上の出社推奨(会社、業務状況により変動あり) ・出社曜日は所属チームにより異なる

リモートワーク頻度

一部リモート

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
健康・医療
定期健康診断、受動喫煙防止措置
健康・医療補足
・婦人科検診 ・インフルエンザ予防接種

制度

財産形成
社員持株会制度、企業型確定拠出年金
財産形成補足
・『マネーフォワード ME』プレミアム無料クーポン
職場環境
リモートワーク制度

休日・休暇

土日祝休み、有給休暇、年末年始休暇、夏季休暇
休日・休暇補足
・冬季休暇
育児・介護補足
・ベビーシッター

諸手当

住宅手当、引越し手当
諸手当補足
・近隣住宅手当・近隣引越し祝金

その他

書籍購入補助制度
その他補足
■家賃給与控除制度(シャトク) ・賃貸仲介 ・家事代行 ・オンライン英会話スクール

選考情報

選考内容

選考情報
・カジュアル面談あり ・面接 3回 ・リファレンスチェックあり
選考情報補足
カジュアル面談/書類選考 ↓ 一次選考(ポジションによっては面接前に技術課題がございます) ↓ 複数回選考(選考回数はポジションによって回数は異なります) ↓ 最終選考(面接前後にリファレンスチェックを実施いただく場合がございます) ↓ 内定・オファー面談 ※場合により、内容が変更となる可能性があります ■リファレンスチェックとは マネーフォワードでは、リファレンスチェックサービスツールを使用した、リファレンスチェックのご協力をお願いすることがございます。 選考の限られたお時間では相互理解の限界があると思いますので、これまで一緒にお仕事をされた同僚や上司の方からのご意見を参考にさせていただくことで、より確かなマッチングやご入社後早期のご活躍に繋がることを目指したいと考えています。 ※リファレンスチェックの内容のみで採用判断を行うことはありません ※当社へ選考中ということは、推薦者様には開示されません

株式会社マネーフォワードの企業情報

企業について

PFMサービスおよびクラウドサービスの開発・提供

会社情報

企業名
株式会社マネーフォワード
企業理念
お金を前へ。人生をもっと前へ。
設立年月日
2012年05月
本社所在地
〒108-0023 東京都港区芝浦3-1-21msb Tamachi 田町ステーションタワーS21F
資本金
18億6500万円
売上高
74億6000万円
上場
プライム
上場企業
社宅・家賃補助制度
持ち株会制度
従業員100名以上
育休取得
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株式会社マネーフォワードの募集中の求人

Border

株式会社マネーフォワード

【SDET(Software Development Engineer in Test)】マネーフォワード(コーポレートCQO室)_東京(田町)

■必須条件

■大卒以上 【求めるスキル・経験】 ・7年以上の開発実務経験、もしくは7年以上のスクリプト言語を用いたテスト自動化経験 ・ISTQB AL資格の保持者、もしくは同等の知識 ・情報処理系もしくはコンピュータサイエンス系の学士卒業、もしくは同等の知識(基本情報技術者試験等々) 【求める語学力】 ・日本語力:基礎/日常会話レベル(必要に応じて英語と交えながら面接に臨むことができる方) ・英語力:ビジネス基礎レベル(TOEIC700点相当以上) → 業務上、インド・ベトナム拠点メンバーとの共同プロジェクトがあるため、プロジェクトによっては、MTG・テキストでのやりとり含め、全て英語でのやりとりとなります ※TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考の過程で弊社指定の試験を受験いただきます。(原則、一次面接後を想定)

640万円〜1,000万円

テストエンジニア

株式会社マネーフォワード

【プロジェクトマネージャー(金融機関エンドユーザー向けfintech)】東京 ※マネーフォワードエックス株式会社へ在籍出向

■必須条件

■大卒以上 ・以下のいずれかの経験を5 年以上お持ちの方 ・SIer、ITコンサルティングファームでのPM、SE、プリセールス等のご経験 ・ウォーターフォールモデルでのシステム開発プロジェクトにおける一連のご経験(要件定義、設計、開発、テスト)

800万円〜1,200万円

プロジェクトマネージャー(PM)

こんな募集もおすすめ

Border

ソフトバンク株式会社

【データエンジニア(インフラ基盤エンジニア)】国内最大級の通信事業を展開/主軸事業を基盤とした様々な新規事業/年間休日最大140日

■必須条件

・SQLを用いたデータ抽出・集計・前処理経験 ・ETL/データパイプラインの設計・開発経験 ・GCP/AWS/Azure などのいずれかを用いたシステム構築経験 ・DWH/データレイクの導入・運用経験(BigQuery、Redshift、Snowflake、Databricksなど) ・顧客要件を理解し、技術的に落とし込める設計力・ドキュメンテーション力

636万円〜1,570万円

データエンジニア

株式会社ニジボックス

プロダクトグロースエンジニア

■必須条件

下記のすべてのご経験・スキルをお持ちの方 ●サーバーサイドアプリケーションまたは ETL 処理の開発・運用経験(実務経験 3 年以上) ●SQL を利用した開発経験(実務経験 3 年以上) ●Git を用いた開発経験(実務経験 3 年以上) ●3 名以上のチームでの開発経験(実務経験 3 年以上)

485万円〜1,640万円

データエンジニア, クラウドエンジニア, フルスタックエンジニア

株式会社ニジボックス

【<エキスパート>BIエンジニア】リクルート100%出資子会社/リクルートグループの安定基盤/年間休日140日/基本リモート/月残業時間は5時間/フレックスタイム制導入

■必須条件

SQLを用いた大規模データの抽出・加工経験(5年以上)、Gtihubなどを用いたコード管理とチーム開発経験且つ、 下記いずれかにおいて技術的にリードしたご経験 ・BIツールを用いたダッシュボード設計・運用経験(5年以上) ・Transformationツール(dbt / dataformなど)を用いたデータ処理・ETLの実装経験(5年以上) ・クラウド環境(GCP、AWS、Azureいずれか)でのデータ分析基盤構築経験(5年以上)

625万円〜1,539万円

データエンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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