【データサイエンティスト】株式会社マネーフォワードの求人/転職/採用情報(ITエンジニア) #253511

株式会社マネーフォワード

【アナリティクスエンジニア】データ活用を推進／データマート開発

  • 土日祝日休み
  • 年間休日120日以上
  • 服装自由
  • BtoC向け
  • BtoB向け
年収
581～950万円
働き方
一部リモート
最寄り駅
田町駅 (東京都)
職種
データサイエンティスト
言語
SQL
クラウド
AWS Google Cloud Platform

仕事内容について

■データ分析基盤の汎用データマートの設計・改修や安定運用への寄与
■データ活用プロジェクトが円滑に進むようにソースデータの調査や各種データの設計・実装やそのための各種支援
■既存のデータプロダクトの定常運用の包括的なリード、データ活用プロジェクトマネジメントの実行
■社内の様々なステークホルダーとコミュニケーションを行い、要件の取りまとめ
■データの品質担保の取組みやデータマネジメントの実践・仕組化

※これまでのご自身のご経験や意向、当社のプロジェクトの状況を踏まえ、関わって頂く業務をアサインさせて頂きます。

＜取組みの概要(一例)＞
社内のデータ活用の基礎データとなるコアデータ(=経営・事業の計数管理を可能にするデータ)の機能拡充やダッシュボード開発・改善等を通じたデータ活用支援の実行
利活用しやすいデータとは何か？を検討し、データモデリングの検討・実装も含みます。
社内のデータ分析基盤の開発環境(AI開発ツール含む)の整備や将来を見据えた可視化ツールの検討・検証
社内の各チーム(事業系/開発系/人事系など)と連携し、データやAI活用状況の可視化の推進・伴走

【仕事の特色】
■募集背景
Dataソリューション部 は「重要なビジネスデータの整備と分析を通じたインサイト提供により生産性を向上する」というミッションを掲げています。
組織の立ち上げ当初から、経営と現場の意思決定を支えるためのデータ分析基盤の構築、運用をデータサイエンティスト・データアナリスト(以下DS/DA)と協働して進めてきましたが、一方で、データの開発や基盤運用/改善・データ品質においてまだまだ課題があり、その課題の解消に向けて、私達アナリティクスエンジニアは日々取り組んでいます。

直近では、全社のAI戦略「Money Forward AI Vision 2025」を発表し、AIを活用し、社内の業務生産性を如何に向上させていくかが重要なテーマになっています。データの活用・整備開発・運用においても、AI活用は大きなテーマになっています。
今回募集している本ポジションは、AI活用による業務生産性のデータモデリング・可視化を行い、社内におけるデータとAI活用を強く後押しすることをことを主に行っていきます。
その取組みを更に拡大し、スピードを上げていくために、各ステークホルダーと連携し、社内のデータ・AI活用を推進するべく、データの整備開発・運用を推進頂ける方を募集しています。

■技術スタック
データウェアハウス: BigQuery
データモデリング: dbt、Dataform
オーケストレーション: dbt Cloud、Trocco、Cloud Composer
可視化: Looker、Looker Studio

■使用ツール
リポジトリ管理: GitHub
CI/CD: Github Actions
開発環境: VSCode、Cursor
リソース管理: Terraform
コミュニケーション: Slack

【仕事内容（変更の範囲）】
会社の定める業務

必須条件

データマートの開発プロジェクトへの参画経験(2年以上、設計/開発フェーズに関わっていることが望ましい)があること
データに関わる業務の実務経験2年以上: 具体的には以下を満たしていること
データ活用における要件定義、データ抽出・集計、可視化の一連の業務が一通りできること
SQLを用いたデータ抽出・加工・集計ができること

■求める語学力
英語：TOEIC700点相当以上
※ 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当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）

マネーフォワードのビジョンに共感していただける方
好奇心旺盛で、様々な領域に興味を持ち、積極的に問題発見・問題解決に取り組んでくれる方
データ分析基盤環境の整備に対してリーダーシップを持って取り組んで頂ける方
データ活用を支えるデータマート環境の整備、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頂ける方

歓迎要件

git/GitHub(又はGitLab)を利用した開発経験
dbtやdataform等のデータモデリングツールの利用経験(業務、プライベートでの利用は問わない)
AWS、GCP等のクラウドサービスを利用したDWH/データマート開発・運用の経験
ディメンショナルモデリング等のデータモデリングへの強い関心
AI開発ツール(CursorやClaudeCode等)を利用したデータマートの開発経験や実業務へのAI活用の組込み
Tableau、Looker等のBIツールを利用したダッシュボード構築の経験
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であり、将来的には全プロダクトにAIエージェントを導入する想定であるためです。

想定年収

581～950万円 （給与形態：月給）

■賞与・昇給
賞与：基本報酬とは別に、半期毎の評価を踏まえ、高評価者に対して「ハイパフォーマンス賞与」を支給することがあります。
※ハイパフォーマンス賞与は会社業績に応じて支給されない場合もあります。
昇給：年2回

■募集職種の年収例

※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

無料

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※企業に問い合わせ内容が伝わることはありません。

知りたい内容をお選びください（複数選択可）

募集要項

募集職・職位
  • データサイエンティスト
業界
  • IT・通信
  • インターネット/ソフトウェア/クラウドサービス/スマートフォンアプリ
雇用形態

正社員

予定勤務地
東京都港区芝浦3-1-21 msb Tamachi 田町ステーションタワーS 21F
予定勤務地
(変更の範囲)
会社の定める勤務場所
就業時間
09:30～18:30 
就業時間備考
※適用条件有、フレックスタイム制の可能性有
平均残業時間
10~30時間
年間休日
120日
服装
私服
リモート
ワーク

一部リモート

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

福利厚生

■保険制度
健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険 / 通勤手当 / 住宅手当 / 年末年始 / 夏季休暇 / 有給休暇

■制度
・近隣引越し祝金
・家賃給与控除制度（シャトク）
・健康診断・婦人科検診
・インフルエンザ予防接種
・書籍購入補助
・企業型確定拠出年金
・従業員持株会
・下記サービス利用時の優待（※当社契約の事業者に限る）
　- 賃貸仲介
　- 家事代行
　- ベビーシッター
　- オンライン英会話スクール

試用期間
3ヶ月
休日休暇

■休日制度
完全週休2日制（土・日）、祝、年次有給休暇、夏季休暇（3日）、年末年始休暇（12月31日～1月3日）、産休・育休、冬季休暇（2日）、特別休暇

手当

通勤手当（全額支給）、近隣住宅手当（上限2万円／月）

・近隣住宅手当：事業所から1.5km圏内もしくは通勤所要時間が15分圏内

選考場所

本社

検査・試験

リファレンスチェック

提出書類

履歴書、職務経歴書

選考方法備考

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

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株式会社マネーフォワードについて

設立年月日
2012年05月18日
代表者
代表取締役社長グループCEO 辻 庸介
資本金
2,670,186万円
企業HP
https://corp.moneyforward.com/
事業内容
インターネットサービス開発

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ご利用の流れ

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職種の説明

データサイエンティストの仕事は、企業が抱える膨大なデータを、統計学などを用いて構造化しながら整理し、そのデータを活かしてアクションを起こすために、解析結果を導きだすことです。 そのため、データを分析する手法について詳しく、ツールの操作に長けています。 データサイエンティストの求人をお探しの方は、ぜひ一度レバテックキャリアにご相談ください。


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