【アナリティクスエンジニア】マネーフォワードホームカンパニー(DataForward室)_東京 (田町)

マネーフォワードの使命

マネーフォワードが創業時から大切にしている想いを込めておりますので、まずはご覧ください。
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募集背景

マネーフォワード ホームカンパニーでは、1,200万人以上が利用する自動家計簿・資産管理アプリ「  マネーフォワード ME  」を中心とするサービス群を「お金を前へ。人生をもっと前へ。」というミッションのもと運営しております。

個人向け事業：PFM（Personal Financial Managementの略）領域では直近2年間で「 固定費の見直し（保険）   」、「 固定費の見直し（電気） 」、「 固定費の見直し（通信） 」、「 マネーフォワード お金の相談 」など数多くの新サービス・新規事業を生み出してきました。

DataForward室は「データをサービス作りに生かし、よりUserFocusな顧客体験を実現すること」「AI・MLを活用した非連続的な提供価値を創りだすこと」をミッションとし、2022年8月に立ち上がることとなりました。

マネーフォワード ホームカンパニーでは、家計簿・資産管理サービスだからこその「お金に関するデータ」が多く集まっています。日常の購買情報や収入、貯蓄はもちろん、金融商品（保険や株）のデータも集まっています。

このようなデータを活用し、上記ミッションを実現していくべく、立上げ期を牽引してくださる仲間を募集しています！

主な業務内容

新規サービスを中心としたプロダクトのアナリティクスエンジニアとして、マーケティングやセールスチームと協力して、データ分析の分析設計や企画・実行しながら事業成長を推進していただくのがミッションとなります。

• データパイプライン及びデータウェアハウスの構築と運用
• データ分析に必要な要件定義とデータマートの設計及び実装
• データ分析環境の提案と構築
• データ分析チームと連携して、新たなセグメント開発やAI/MLのデータ実装

※DataForward室の紹介記事　

ポジションの魅力

• 多様なデータ分析のチャンス
  • MoneyForward MEは家計簿のデータが豊富に揃っています。その範囲は銀行、証券会社の金融データから小売の購買データまで、幅広くカバーしています。データ分析によるインサイトを多岐にわたる業界・分野で生み出す機会があります。
    対象とする連携サービス例：https://moneyforward.com/active_services
• やりがい
  • 事業会社だからこそ、分析結果はユーザー体験の向上や売上への直接的な貢献につながります。分析の成果が明確であり、その効果が具体的に見える環境では、達成感ややりがいを感じることができます。
  • DataForward室はtoC領域のデータ活用に力を入れていくべく、昨年立ち上げたばかりの新しいチームとなります。どのような組織にしていくのか？というところから一緒に考えていただきながらチームの成長やサービスの成長を支えていただきます。
• 新たなソリューションの創出
  • 分析を通じて新たな知見や視点を得ることで、ユーザーにとってより有益なサービスを提供するためのソリューションを創出することが可能です。
• 成長機会
  • 当室ではAIを始め常に新しい知識を吸収し、専門性を高めることで、さらなる成長を続けることができます。
  • DataForward室以外にもデータを取り扱うチームがいくつかあるため、DataForward室を超えて情報共有やそこからの学びを得ることが可能です。

求めるスキル・経験

■必須条件

• 二年以上の関連性の高い職務経験
• SQL・Pythonを用いたデータ処理・可視化・分析スキル
• BigqueryやRedshiftなどのクラウドの分散データベース上での開発・運用経験
• ビジネス側要求を整理し、分析に落とし込むスキル・経験
• 他社や社内の意思決定者への分析結果のレポーティング経験
• 広告系のデータ分析のご経験

■歓迎条件

• Apache Airflow等のデータワークフローシステムを用いたデータパイプラインの開発・運用経験
• 統計検定等の資格を取得をしていて、統計の知見がある

求める語学力

• 日本語スキル
  • ネイティブ or 日本語能力試験（JLPT）のN1
• 英語スキル
  •  不問
  • 英語を学ぶことに関してポジティブな方

こんな方に仲間になってほしい

・チームワークを大切にし、向上心をもって仕事に励んでいただける方
・業務上の課題を主体的に解決できる方
・技術的な向上心が強く、業務の中でも技術的チャレンジをしていきたい方

技術スタック

・インフラ：GCP,AWS
・データ分析:BigQuery, Looker, Datastudio, Redshift
・Machine Learning：TensorFlow, PyTorch, Vertex AI, networkX, scikit-learn
・言語：Python,SQL

使用ツール（エンジニア）

・リポジトリ管理：GitHub
・コミュニケーション：Slack, Zoom, Kibela, Google Sheets, Google Slides, Google Docs, miro
・プロジェクト管理：ZenHub

働き方

ハイブリッドワークスタイル

• 現状週2回以上の出社をお願いしております。(週3以上の出社を推奨)
• 出社曜日は所属チームにより異なる
• 会社、業務状況により変動あり

選考フロー

カジュアル面談／書類選考
↓
面接2~3回（最終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、back checkというサービス上で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
※弊社へ選考中ということは、推薦者様には開示されません

環境

マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。

• 開発環境/スペック：MacBook Pro / MacBook Air / iMac / Windows
  MacBook Pro / MacBook Air / iMacに関しては、 ハイスペックPCを標準支給し、Apple最新に合わせ常にアップデートしていきます。開発環境は、つねに最強スペックを維持しますし、特別構成にも対応しています。
• 快適開発環境支援：業務上必要な備品は、品目の制限なく、会社費用で購入可能です。
• MF図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。
• リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。
• カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を会社が負担します。

参考URL

• マネーフォワードCTOが考えていること（2022年3月） | Engineers' Blog
• マネーフォワード ホームカンパニーの未来
• カンパニーCTOから見たマネーフォワード ホームカンパニーの未来
• 経営学部のためのSaaSとサブスクリプションのデータ分析入門