株式会社マネーフォワード MLエンジニア の求人一覧
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【AIソリューションエンジニア】AX推進本部 AIソリューション部_東京
募集背景 マネーフォワードは、日々進化するAIの活用を加速させ、DXからAX（AI Transformation）の会社へと進化することで、国内No.1のバックオフィスAIカンパニーを目指しています。その中でもAX推進本部では、AIとDataのテクノロジーを掛け合わせたソリューション開発、プロセス構築/標準化/AI-UX、ナレッジ共有基盤等の従業員向け提供/利活用を推進しており、マネーフォワード社内の生産性向上を実現し、企業としての競争力を高めることを目指しています。現在、本取り組みが軌道に乗り規模が拡大しているため、この挑戦を共に進める新たな仲間を募集します。 主な業務内容 マネーフォワードの社内業務効率改善を目的に、AIを活用した課題解決手法の提案・検証・開発及びプロジェクトマネジメントに取り組んで頂きます。 具体的には、人事・労務、経理、経営企画といった従業員向け社内共通業務について、最先端AIを活用したAIソリューションの提案・開発・活用支援を推進していくことを担っていただきます。 仕事のやりがい・得られる経験 企業成長への貢献 社内業務プロセスを革新し、1人あたりの業務効率を向上させるようなプロジェクトに携われ、直接的に企業の成長を加速させる実感を得られる 最新技術に触れながら成長できる環境 AIエージェントや生成AIなど、最先端の技術を用いたプロジェクトに携わることができる 自由と裁量のある環境 少数精鋭のチーム体制のため、アイデアをスピーディーに形にし、プロダクトに反映することができる エンジニアの提案が尊重される文化の中、自身の取り組みが事業成長に直結する手応えを感じられる キャリアの選択肢を広げる成長機会 多岐にわたる社内の業務改善プロジェクト経験を通じて、技術者としての深い専門性を育むことが出来る 新規プロジェクトを推進するためのビジネススキルも身につけられる 多様な出身国・拠点から構成された開発チームでグローバルな開発を経験できる 期待する役割 AIソリューションエンジニアとして開発をリードしつつ、少人数で構成されるプロジェクトチームをリードする役割を期待します。 期待するマインド マネーフォワードのMVVCに共感している 自律的に行動できる 挑戦を楽しめる 責任感がある 求めるスキル・経験 生成AIやLLM、AIエージェントを活用したソリューション開発経験 プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP等の開発スキル 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 ソフトウェア開発に関する経験と理解 小規模なプロジェクトリード・マネジメント経験 AWS/GCP/Azureなどのクラウド利用経験 上記に加えて、以下いずれのかのご経験をお持ちの方 AI／機械学習の実応用（課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用）経験 数学・統計学の基礎的な知識、Pythonなどを使ったデータ分析、可視化の経験 事業やビジネスを理解した上で、分析や提案を行った経験 あると望ましいスキル・経験 経理、会計、人事など、企業のバックオフィス業務への深い理解、経験 チームによるソフトウェア開発に関する深い理解 MLOpsの実践経験 求める語学力 日本語：ビジネスレベル（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） こんな方に仲間になってほしい チームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方 技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方 データとテクノロジーだけでなく、ユーザーを意識して取り組める方 データから新しい価値を生むためには様々なチャレンジと失敗が必要です。失敗も楽しめる、という方 柔軟な発想で問題解決に向けた議論に参加できる方 営業・バックオフィスの生産性向上やDXに強い興味関心がある方 技術スタック AI：Python、各種LLM API インフラ：AWS, GCP, Azure サーバーサイド：Python フロントエンド：React、TypeScript 使用ツール リポジトリ管理：GitHub CI/CD：CircleCI、GitHub Actions 開発環境:Docker、Terraform Enterprise 監視： Datadog、Sently コミュニケーション：Slack、Zoom チケット管理:Jira、Asana 参考URL https://www.youtube.com/watch?v=Mv9b-zjDq4s https://note.moneyforward.com/n/n67c863107f4b https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2410/24/news073.html 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。 支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能 開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。 マネーフォワード図書館：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一部会社が負担します。 続きを見る
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【シニアAIソリューションエンジニア】プロダクトAIソリューション部_東京
募集背景 マネーフォワードは、「AI Vision 2025」において掲げる「No.1のバックオフィスAIカンパニー」の実現を目指しています。 生成AIの力でバックオフィスの生産性を根本から変革し、ユーザー体験を次の次元へ引き上げていくこと。それが、私たちが描くAIの未来です。 これまで当社は、個人事業主から上場企業まで幅広いお客様に向けて、経理財務・人事給与・経費精算など多岐にわたるバックオフィス向けSaaSを提供し、企業の業務効率化を支えてきました。 現在では、サービス間の連携やデータ活用の重要性が急速に高まり、AI技術の実装がプロダクト価値を決定づける時代へと突入しています。 こうした背景を受け、マネーフォワードでは、生成AIやRAG（Retrieval-Augmented Generation）などの最新技術を活用し、バックオフィス業務の課題解決を目的としたAIソリューションの企画・開発を推進しています。 ユーザーの業務を深く理解し、課題を定義し、AIによる最適な解決策を設計・実装する。その上流工程から事業価値の創出に携わるのが、私たちのミッションです。 この取り組みの中核を担うのがAIソリューションエンジニアです。 プロダクトマネージャーや業務担当者と密に連携し、ユーザー視点での課題定義からAIソリューションの設計・実装・運用までを一貫して推進します。 「AIで業務が変わる」瞬間を、最前線で形にしていくポジションです。 私たちは、AIを単なる技術ではなく事業成長と社会変革のエンジンと捉えています。この大きな挑戦を共に進め、テクノロジーで新しい価値を創り出していける仲間を求めています。 主な業務内容 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 業務プロセスの分析・可視化を踏まえたAI適用領域の検討 課題解決に向けたAIソリューション（生成AI・RAG・機械学習モデルなど）の提案・検証 プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 セキュリティやデータガバナンスを考慮したAI利用設計 品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく—— そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 このポジションの魅力 バックオフィスの未来を、AIで変革する マネーフォワードでは、生成AIをはじめとするAI技術を活用し、企業のバックオフィス業務のあり方そのものを再定義することに挑戦しています。AIソリューションエンジニアは、経理・人事・経費精算などの領域で、AIをプロダクトに実装し、業務プロセスや意思決定の効率化を実現する役割を担います。業務改善にとどまらず、働く体験そのものを進化させるプロジェクトを推進できるポジションです。 最先端技術とともに成長できる環境 生成AI、RAG、自然言語処理、機械学習などの最先端技術を活用しながら、要件定義から設計、検証、運用までを一貫してリードできます。AIの価値を事業やユーザー体験へとつなげる過程に深く関わることで、技術的なスキルだけでなく、AIを事業に活かす力を実践的に磨くことができます。 裁量とスピード感のある挑戦環境 少数精鋭のチームで構成されています。エンジニア一人ひとりが裁量を持ち、課題発見から実装・検証までを自律的に進められる環境です。自らのアイデアをすぐに形にできるスピード感と、プロダクトや事業に直接影響を与える手応えを感じられます。挑戦を歓迎する文化のもと、積極的に新しい技術やアプローチを試すことができます。 キャリアの広がりと専門性の深化 AIを活用したプロダクト開発だけでなく、業務改善やAI戦略など、多様なプロジェクトを経験できるため、ビジネスと技術の両面からキャリアを形成できます。また、プロダクトマネージャーやデータサイエンティストなど、多様な専門性を持つメンバーと協働しながら、AIを社会実装する経験と知見を積み重ねていくことができます。 未来を変える仲間と共に ここでの仕事は、単なる開発ではありません。“働く”という人の営みそのものを、より豊かにする挑戦です。AIの可能性を信じ、社会を前進させたい。そんな想いを持つ仲間と共に、未来の当たり前をつくっていける環境です。 求めるスキル・経験 生成AIを活用して課題解決・成果創出をされたご経験 Webアプリケーションの開発経験（Python、クラウド環境、API連携など） プロダクトマネージャーや業務担当者との協働による要件定義・設計の経験 SQLを用いたデータ分析・検証の基礎スキル AIソリューションにおける品質・セキュリティ・運用設計に関する基本的な理解 あると望ましいスキル・経験 バックオフィス領域（会計、人事、経理など）の業務知識やシステム開発経験 LLMOpsやAIシステムの運用設計・監視・テスト設計の実務経験 クラウド環境（AWS／Azure／GCP）でのAI実装・データパイプライン構築経験 機械学習・統計学の基礎知識と、Pythonによるデータ分析経験 チーム開発経験（GitHubやCI/CD環境などの利用経験） 求める人物像 ユーザー課題を深く理解し、AIを通じて業務やプロダクトの変革を実現したい方 自ら課題を設定し、仮説検証を主体的にリードできる方 新しい技術を積極的に取り入れ、事業価値へとつなげる探求心と実行力を持つ方 チームや職種を越えて協働し、AIの社会実装を推進していける方 求める語学力 ビジネス基礎レベルの英語力（TOEIC700点相当以上） 英検 準1級、もしくは英検 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 ※その他、英語力がわかる資格や経験については応相談 ※TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考プロセス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） 技術スタック AI：Azure OpenAI Service、AWS Bedrock、Google ADK、Langchain、等 クラウドサービス：AWS、Azure、GCP Webサーバーサイド：Python、Go、Ruby on Rails、Kotlin Webフロントエンド：React、TypeScript、Next.js データベース：MySQL、DynamoDB、BigQuery 使用ツール リポジトリ管理：GitHub CI/CD：CircleCI、bitrise、Argo CD、CodeBuild、GitHub Actions 開発環境:Vagrant、Docker、Terraform Enterprise 監視： Datadog、Rollbar、Bugsnag、Sently、New Relic コミュニケーション：Slack、Zoom チケット管理:Jira、Asana、Backlog 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。 支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OCへのリプレイスも可能 開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。 マネーフォワード図書館：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一部会社が負担します。 こんな方に仲間になってほしい サービス全体感を意識した構築にチャレンジしたい方 チームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方 技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方 マネーフォワードが持つデータを利用するサービスに可能性を感じて頂ける方 データとテクノロジーだけでなく、利用ユーザーを意識して取り組める方 データから新しい価値を生むためには様々なチャレンジと失敗が必要です。失敗も楽しめる、という方 柔軟な発想で問題解決に向けた議論に参加できる方 SaaSマーケット、事業に強い興味がある バックオフィスの生産性向上や、BtoB領域のDXに強い興味関心がある方 自らが自社サービスのファンであり、その成長に情熱を込められる方 サービスを育てることを楽しみ、主体性を持って取り組める方 Culture Speed 意思決定のスピードを上げ、最速で行動に移し、最速でやり遂げよう。 Pride 絶えず成長し、最高の結果を出すために、プロとして高い意識をもってやり抜こう。 Teamwork One for all, All for one.の精神を大切に、ひとつのチームとなって目標を成し遂げよう。 Respect 感謝と尊敬を忘れずに、誰に対しても誠実であり続けよう。 Fun 仕事を楽しみ、成長を楽しみ、人生を楽しもう。 続きを見る
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【AIソリューションエンジニア】プロダクトAIソリューション部_東京
募集背景 マネーフォワードは、「AI Vision 2025」において掲げる「No.1のバックオフィスAIカンパニー」の実現を目指しています。 生成AIの力でバックオフィスの生産性を根本から変革し、ユーザー体験を次の次元へ引き上げていくこと。それが、私たちが描くAIの未来です。 これまで当社は、個人事業主から上場企業まで幅広いお客様に向けて、経理財務・人事給与・経費精算など多岐にわたるバックオフィス向けSaaSを提供し、企業の業務効率化を支えてきました。 現在では、サービス間の連携やデータ活用の重要性が急速に高まり、AI技術の実装がプロダクト価値を決定づける時代へと突入しています。 こうした背景を受け、マネーフォワードでは、生成AIやRAG（Retrieval-Augmented Generation）などの最新技術を活用し、バックオフィス業務の課題解決を目的としたAIソリューションの企画・開発を推進しています。 ユーザーの業務を深く理解し、課題を定義し、AIによる最適な解決策を設計・実装する。その上流工程から事業価値の創出に携わるのが、私たちのミッションです。 この取り組みの中核を担うのがAIソリューションエンジニアです。 プロダクトマネージャーや業務担当者と密に連携し、ユーザー視点での課題定義からAIソリューションの設計・実装・運用までを一貫して推進します。 「AIで業務が変わる」瞬間を、最前線で形にしていくポジションです。 私たちは、AIを単なる技術ではなく事業成長と社会変革のエンジンと捉えています。この大きな挑戦を共に進め、テクノロジーで新しい価値を創り出していける仲間を求めています。 主な業務内容 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 課題解決に向けたAIソリューション（生成AI・RAG・機械学習モデルなど）の提案・検証 プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく—— そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 このポジションの魅力 バックオフィスの未来を、AIで変革する マネーフォワードでは、生成AIをはじめとするAI技術を活用し、企業のバックオフィス業務のあり方そのものを再定義することに挑戦しています。AIソリューションエンジニアは、経理・人事・経費精算などの領域で、AIをプロダクトに実装し、業務プロセスや意思決定の効率化を実現する役割を担います。業務改善にとどまらず、働く体験そのものを進化させるプロジェクトを推進できるポジションです。 最先端技術とともに成長できる環境 生成AI、RAG、自然言語処理、機械学習などの最先端技術を活用しながら、要件定義から設計、検証、運用までを一貫してリードできます。AIの価値を事業やユーザー体験へとつなげる過程に深く関わることで、技術的なスキルだけでなく、AIを事業に活かす力を実践的に磨くことができます。 裁量とスピード感のある挑戦環境 少数精鋭のチームで構成されています。エンジニア一人ひとりが裁量を持ち、課題発見から実装・検証までを自律的に進められる環境です。自らのアイデアをすぐに形にできるスピード感と、プロダクトや事業に直接影響を与える手応えを感じられます。挑戦を歓迎する文化のもと、積極的に新しい技術やアプローチを試すことができます。 キャリアの広がりと専門性の深化 AIを活用したプロダクト開発だけでなく、業務改善やAI戦略など、多様なプロジェクトを経験できるため、ビジネスと技術の両面からキャリアを形成できます。また、プロダクトマネージャーやデータサイエンティストなど、多様な専門性を持つメンバーと協働しながら、AIを社会実装する経験と知見を積み重ねていくことができます。 未来を変える仲間と共に ここでの仕事は、単なる開発ではありません。“働く”という人の営みそのものを、より豊かにする挑戦です。AIの可能性を信じ、社会を前進させたい。そんな想いを持つ仲間と共に、未来の当たり前をつくっていける環境です。 求めるスキル・経験 生成AIまたは機械学習を活用したアプリケーション開発のご経験 （PoCを含む） Webアプリケーションの開発経験（Python、クラウド環境、API連携など） プロダクトマネージャーや業務担当者との協働による要件定義・設計の経験 SQLを用いたデータ分析・検証の基礎スキル AIソリューションにおける品質・セキュリティ・運用設計に関する基本的な理解 あると望ましいスキル・経験 バックオフィス領域（会計、人事、経理など）の業務知識やシステム開発経験 LLMOpsやAIシステムの運用設計・監視・テスト設計の実務経験 クラウド環境（AWS／Azure／GCP）でのAI実装・データパイプライン構築経験 機械学習・統計学の基礎知識と、Pythonによるデータ分析経験 チーム開発経験（GitHubやCI/CD環境などの利用経験） 求める人物像 ユーザー課題を深く理解し、AIを通じて業務やプロダクトの変革を実現したい方 自ら課題を設定し、仮説検証を主体的にリードできる方 新しい技術を積極的に取り入れ、事業価値へとつなげる探求心と実行力を持つ方 チームや職種を越えて協働し、AIの社会実装を推進していける方 求める語学力 ビジネス基礎レベルの英語力（TOEIC700点相当以上） 英検 準1級、もしくは英検 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 ※その他、英語力がわかる資格や経験については応相談 ※TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考プロセス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） 技術スタック AI：Azure OpenAI Service、AWS Bedrock、Google ADK、Langchain、等 クラウドサービス：AWS、Azure、GCP Webサーバーサイド：Python、Go、Ruby on Rails、Kotlin Webフロントエンド：React、TypeScript、Next.js データベース：MySQL、DynamoDB、BigQuery 使用ツール リポジトリ管理：GitHub CI/CD：CircleCI、bitrise、Argo CD、CodeBuild、GitHub Actions 開発環境:Vagrant、Docker、Terraform Enterprise 監視： Datadog、Rollbar、Bugsnag、Sently、New Relic コミュニケーション：Slack、Zoom チケット管理:Jira、Asana、Backlog 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。 支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OCへのリプレイスも可能 開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。 マネーフォワード図書館：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一部会社が負担します。 こんな方に仲間になってほしい サービス全体感を意識した構築にチャレンジしたい方 チームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方 技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方 マネーフォワードが持つデータを利用するサービスに可能性を感じて頂ける方 データとテクノロジーだけでなく、利用ユーザーを意識して取り組める方 データから新しい価値を生むためには様々なチャレンジと失敗が必要です。失敗も楽しめる、という方 柔軟な発想で問題解決に向けた議論に参加できる方 SaaSマーケット、事業に強い興味がある バックオフィスの生産性向上や、BtoB領域のDXに強い興味関心がある方 自らが自社サービスのファンであり、その成長に情熱を込められる方 サービスを育てることを楽しみ、主体性を持って取り組める方 Culture Speed 意思決定のスピードを上げ、最速で行動に移し、最速でやり遂げよう。 Pride 絶えず成長し、最高の結果を出すために、プロとして高い意識をもってやり抜こう。 Teamwork One for all, All for one.の精神を大切に、ひとつのチームとなって目標を成し遂げよう。 Respect 感謝と尊敬を忘れずに、誰に対しても誠実であり続けよう。 Fun 仕事を楽しみ、成長を楽しみ、人生を楽しもう。 続きを見る
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Senior Data Engineer, Digital Bank, Tokyo
Overview Under the mission of "Money Forward. Move your life forward," Money Forward aims to resolve the financial concerns and anxieties of individuals and businesses through the power of technology. We have partnered with Sumitomo Mitsui Financial Group, Inc. and Sumitomo Mitsui Banking Corporation to establish a new company in preparation for the launch of a new digital bank. We are currently seeking candidates for the position of Senior Data Engineer as part of this initiative. *Based on the press release announced on April 16, 2025. ※ This position involves employment with Money Forward, Inc., and a secondment to the new company (SMBC Money Forward Bank Preparatory Corporation). The evaluation system and employee benefits will follow the policies of Money Forward, Inc. Responsibilities and Duties Design and implement data pipelines to ingest data from multiple source systems using Databricks native tools, as well as REST APIs Build and maintain Bronze/Silver/Gold layer transformations on Databricks ensuring data quality, consistency, and performance. Implement data quality checks and cross-system reconciliation logic. Develop and optimize SQL queries and transformations using dbt or similar tools. Design and implement data models for analytics and reporting use cases (ALM, ERM, regulatory reporting). Build REST APIs or data serving layers for downstream consumers. Participate in architecture decisions for data platform components. Write unit tests, integration tests, and data quality tests for pipelines. Monitor data pipeline performance, troubleshoot failures, and implement improvements. Optimize query performance through partitioning strategies, Z-ordering, and query tuning. Implement infrastructure as code for data platform components using Terraform. Set up CI/CD pipelines for automated testing and deployment of data pipelines. Mentor mid-level engineers and conduct code reviews. Contribute to documentation and best practices for the team. Collaborate with backend engineers to define API contracts and data schemas. Work with Technical Lead on platform design and technology selection decisions. Lead features and initiatives within the data platform. Required Skills and Experience 5+ years of experience in data engineering with data focus or analytics engineering. Strong proficiency in SQL and Python. Hands-on experience building data pipelines using modern tools (Databricks, Spark, dbt, or similar). Experience with databricks development and with AWS cloud environments Strong understanding of data modeling techniques including dimensional modeling, data vault, or event-driven architectures. Experience with data quality validation and testing frameworks. Proven ability to debug and optimize slow queries and data processing jobs. Experience with version control (Git) and CI/CD pipelines. Understanding of data governance concepts: access control, audit logging, data lineage. Strong problem-solving skills and ability to work independently. Experience mentoring junior or mid-level engineers. Excellent communication skills for collaborating with cross-functional teams. Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, or a related field, or equivalent practical experience. Preferred Skills and Experience While not specifically required, tell us if you have any of the following. Experience in financial services, fintech, or other regulated industries. Knowledge of banking domain concepts: core banking systems, payment processing, regulatory reporting, AML/transaction monitoring. Experience implementing data platforms that comply with regulatory requirements (FISC Security Guidelines, FSA/BOJ reporting, GDPR, APPI). Experience implementing cross-system reconciliation for financial data. Experience with performance tuning: partitioning strategies, query optimization, cost management. Experience building REST APIs with Python (FastAPI, Flask, or similar) for data serving. Knowledge of streaming data pipelines (Kafka, Kinesis, or similar). Experience with Terraform. Contributions to open-source data engineering projects. Experience with BI tools (QuickSight, Tableau, Looker, PowerBI). Experience leading technical initiatives from design through implementation. Track record of improving data platform performance or reducing costs (provide specific metrics). Experience in AI development and/or experience in using AI tools to improve development processes. Money Forward recently announced our AI Strategy roadmap which focuses on improving AI-driven operational efficiencies, as well as integrating AI agents into our products to deliver better value to our users. (More information here) Language Requirements Japanese: Business Level (Fluent, capable of handling communication with clients in Japanese) English: TOEIC score of 700 or above (Note: If you have other qualifications or experiences demonstrating English proficiency, such as EIKEN Pre-1, EIKEN 2nd Grade (CSE score 1950+), TOEFL iBT 60+, IELTS 5.0+, or Cambridge FCE.), feel free to discuss with us) For those without a TOEIC 700+ equivalent score, they will be asked to take a designated test during the interview process (generally after the first interview). Technology Stack Cloud Infrastructure: AWS (primary cloud platform in Tokyo region) S3 for data lake storage with VPC networking for secure connectivity AWS IAM for security and access management Data Lakehouse Architecture: Modern lakehouse architecture using Delta Lake for ACID transactions, time-travel, and schema evolution Columnar storage formats (Parquet) optimized for analytics Bronze/Silver/Gold medallion architecture for progressive data refinement Partition strategies and Z-ordering for query performance Unity Catalog for centralized governance and metadata management Orchestration & Processing: Databricks Workflows for managed workflow orchestration Distributed data processing with Apache Spark on Databricks clusters Serverless compute and auto-scaling clusters for cost optimization Streaming and batch ingestion patterns with Databricks AutoLoader Data Transformation: dbt (data build tool) for SQL-based analytics engineering Delta Live Tables for declarative ETL pipelines with built-in data quality SQL and Python for data transformations Incremental materialization strategies for efficiency Query & Analytics: Databricks SQL for high-performance analytics queries Serverless and auto-scaling SQL warehouses for variable workloads Auto-scaling compute for variable workloads Query result caching and optimization REST APIs for data serving to downstream consumers Data Quality & Governance: Automated data quality with Delta Live Tables expectations and Great Expectations Cross-system reconciliation and validation logic Fine-grained access control with column/row-level security using Unity Catalog Automated data lineage tracking for regulatory compliance Audit logging and 10-year data retention policies Business Intelligence: Amazon QuickSight and/or Databricks SQL Dashboards Integration with enterprise BI tools (Tableau, PowerBI, Looker) Tools Used Version Control : GitHub CI/CD : GitHub Actions Infrastructure as Code : Terraform Monitoring : Databricks monitoring, AWS CloudWatch integration AI-Assisted Development : Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT Development Structure We operate in a small, agile team while collaborating closely with partners from the banking industry. The MIDAS team is growing rapidly, aiming for more than 10 data engineers within this year. Work Environment At Money Forward, we provide an environment where we can create world-class services together, and we are looking forward to welcoming you. Provided PC Specs: We provide PCs equipped with the latest CPUs (MacOS or Windows). Custom-made PCs tailored to business requirements and replacements with the latest OS are also possible. Money Forward Library: We have a library system where you can freely borrow books, ranging from technical books to management books. Desired books can be purchased at the company's expense. Referral Driven: We cover the cost of recruitment meals. There is a referral reward system. Conference Participation Support: The company partially covers participation in domestic and international conferences, such as RubyKaigi and Google I/O. 続きを見る
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Data Hub Tech Leader, Digital Bank, Tokyo
Overview Under the mission of "Money Forward. Move your life forward," Money Forward aims to resolve the financial concerns and anxieties of individuals and businesses through the power of technology. We have partnered with Sumitomo Mitsui Financial Group, Inc. and Sumitomo Mitsui Banking Corporation to establish a new company in preparation for the launch of a new digital bank. We are currently seeking candidates for the position of Data Hub Tech Leader as part of this initiative. *Based on the press release announced on April 16, 2025. *This position involves employment with Money Forward, Inc., and a secondment to the new company (SMBC Money Forward Bank Preparatory Corporation). The evaluation system and employee benefits will follow the policies of Money Forward, Inc. Background of the Recruitment As a Technical Leader for the MIDAS (Management Integration & Data Analytics System) Data Platform Team, you will lead the design and implementation of the core data hub that connects key systems within one of Japan’s innovative digital banks. You will architect and drive the development of a modern cloud-based data platform that ingests data from multiple banking systems, applies complex business logic, and serves downstream use cases such as enterprise management, regulatory reporting, and risk management. Operating in a highly regulated banking environment, you will guide the team through complex data engineering challenges including data quality, cross-system reconciliation, time-critical processing, regulatory compliance, and full data traceability. This is a technical leadership role where you will define the platform architecture, make critical technology decisions, mentor engineers across levels, and establish best practices that shape the platform’s long-term evolution. Main Responsibilities Lead the design and implementation of the MIDAS data platform architecture, making critical technology selections to build our data hub in a simple, safe and maintainable way despite complex business requirements Acquire deep domain knowledge in digital banking data flows, including deposits, loans, payments, AML transaction monitoring, regulatory reporting, and Japanese payment systems Define and implement data architecture patterns for Bronze/Silver/Gold layers, ensuring data quality, lineage tracking, and auditability for regulatory compliance Lead the team as technical architect, mentoring colleagues about technology usage and best architectural approaches Design and implement data governance frameworks including access control, PII protection, audit logging, and retention policies aligned with FISC Security Guidelines Establish ingestion and ETL patterns for end-of-day data collection and batch processing workflows Design data models and APIs to serve downstream consumers Drive technical selection roadmap considering cost optimization, scalability, performance requirements, and cloud migration flexibility Conduct technical reviews and establish engineering best practices for data pipeline development Set up and monitor cost, security, and performance metrics for the data platform Collaborate with Product Owner and Project Manager to translate business requirements into technical solutions Work with backend engineering teams to define API contracts for data ingestion from core banking, customer management, and loan origination systems Implement data quality reconciliation across multiple source systems Lead incident response for data pipeline failures and establish SLAs for data availability Champion best practices for data security, privacy, and compliance in a regulated banking environment Required Skills and Experience 8+ years of experience in data engineering, data architecture, or analytics engineering with at least 2 years in technical leadership roles Proven track record of designing and implementing large-scale data platforms using Databricks on AWS Strong understanding of data modeling techniques: dimensional modeling, data vault, and event-driven architectures Hands-on experience with Databricks Workflows Experience implementing data governance, security, and compliance controls in regulated industries (financial services, healthcare, or similar) Knowledge or hands-on experience in at least one banking domain area: core banking systems, payment systems, regulatory reporting, AML/transaction monitoring, or accounting Proven ability to make architecture decisions considering trade-offs between cost, performance, scalability, and maintainability Experience leading and mentoring engineering teams (3-10 people), conducting code reviews, and establishing engineering best practices Strong programming skills in SQL and Python Experience with Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) and CI/CD pipelines for data platforms Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Data Engineering, or a related field, or equivalent practical experience Preferred Skills and Experience While not specifically required, tell us if you have any of the following. Experience building data platforms in Japanese financial institutions, with knowledge of FISC, FSA, and BOJ requirements Knowledge of Japanese payment systems (Zengin, BOJ-NET) and settlement processes Knowledge of data quality frameworks and cross-system reconciliation for financial data Understanding of banking data models (GL, trial balance, customer 360, product catalogs, etc.) Experience designing secure REST APIs with authentication, rate limiting, and SLA management Experience with data lineage tracking and data catalog solutions Knowledge of data privacy regulations (GDPR, APPI) and data masking/anonymization techniques Proven ability to optimize infrastructure costs while maintaining performance Experience with DataOps practices, including testing, observability, and incident response Ability to clearly explain technical decisions to non-technical stakeholders and executives Experience in AI development and/or experience in using AI tools to improve development processes.Money Forward recently announced our AI Strategy roadmap which focuses on improving AI-driven operational efficiencies, as well as integrating AI agents into our products to deliver better value to our users. (More information here) Language Requirements Japanese: Business level English: Business level (TOEIC score of 700 or above) Technology Stack Cloud Infrastructure AWS (primary cloud platform in Tokyo region) S3 for data lake storage with VPC networking for secure connectivity AWS IAM for security and access management Data Lakehouse Architecture Modern lakehouse architecture using Delta Lake for ACID transactions, time-travel, and schema evolution Columnar storage formats (Parquet) optimized for analytics Bronze/Silver/Gold medallion architecture for progressive data refinement Partition strategies and Z-ordering for query performance Unity Catalog for centralized governance and metadata management Orchestration & Processing Databricks Workflows for managed workflow orchestration Distributed data processing with Apache Spark on Databricks clusters Serverless compute and auto-scaling clusters for cost optimization Streaming and batch ingestion patterns with Databricks AutoLoader Data Transformation dbt (data build tool) for SQL-based analytics engineering Delta Live Tables for declarative ETL pipelines with built-in data quality SQL and Python for data transformations Incremental materialization strategies for efficiency Query & Analytics Databricks SQL for high-performance analytics queries Serverless and auto-scaling SQL warehouses for variable workloads Auto-scaling compute for variable workloads Query result caching and optimization REST APIs for data serving to downstream consumers Data Quality & Governance Automated data quality with Delta Live Tables expectations and Great Expectations Cross-system reconciliation and validation logic Fine-grained access control with column/row-level security using Unity Catalog Automated data lineage tracking for regulatory compliance Audit logging and 10-year data retention policies Business Intelligence Amazon QuickSight and/or Databricks SQL Dashboards Integration with enterprise BI tools (Tableau, PowerBI, Looker) Tools Used Version Control : GitHub CI/CD : GitHub Actions Infrastructure as Code : Terraform Monitoring : Databricks monitoring, AWS CloudWatch integration AI-Assisted Development : Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT Development Structure We operate in a small, agile team while collaborating closely with partners from the banking industry. The MIDAS team is growing rapidly, aiming for more than 10 data engineers within this year. 続きを見る
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【データエンジニア (ミドル)】 デジタルバンク_東京※新会社に在籍出向
募集背景 「お金を前へ。人生をもっと前へ。」というミッションのもと、マネーフォワードはテクノロジーの力で個人や企業の金融に関する悩みや不安を解消することを目指しています。 この度、三井住友フィナンシャルグループおよび三井住友銀行と提携し、新しいデジタル銀行設立に向け新会社を立ち上げました。 今回、本取り組みにおける【データエンジニア】を募集いたします。 ※2025年4月16日発表のプレスリリースに基づきます。 ※本ポジションは、株式会社マネーフォワードで雇用し、新会社（株式会社SMBCマネーフォワード銀行準備会社）への出向となります。人事評価制度や福利厚生は株式会社マネーフォワードの制度に準じます。 主な業務内容 MIDAS（Management Integration & Data Analytics System）データプラットフォームチームのミドルレベルデータエンジニアとして、日本で最も革新的なデジタルバンクの一つにおける、ほぼすべてのシステムを接続する中央データハブのスクラッチ構築および保守を担当していただきます。 最新のクラウドベースのデータ技術を用いて、様々な銀行システムからのデータ取り込み、複雑なビジネスロジックの適用を行い、経営管理、規制報告、リスク管理、その他多くのアプリケーションの下流システムへのデータ提供を行います。 銀行ドメインにおける高い要求水準に応えるため、データ品質、システム間の照合（Reconciliation）、時間的制約のあるデータ処理、完全なトレーサビリティなど、複雑なデータエンジニアリングの課題に取り組むことになります。 このミドルレベルのポジションでは、シニアエンジニアやテクニカルリードと連携して複雑な問題に関する指導を受けながら、自律度を高めてデータパイプライン開発に取り組んでいただくことが期待されます。 開発体制 銀行業界のパートナーと緊密に連携しながら、少人数のアジャイルなチームで運営しています。MIDASチームは急速に拡大しており、年内に10名以上のデータエンジニア体制を目指しています。 仕事のやりがい・得られる経験 マネーフォワードでは、世界に通用するサービスを共に創り上げる環境を提供しており、皆様の参画を心待ちにしています。 銀行システムという社会的影響力の大きい領域において、最新のデータレイクハウスアーキテクチャを用いた大規模なデータ基盤構築を経験できます。 求めるスキル・経験 データエンジニアリングまたはアナリティクスエンジニアリングにおける2〜5年の経験 SQLの高い習熟度およびPythonの実務知識 Databricks、dbt、または類似のツールを使用したデータパイプライン構築のハンズオン経験 AWSおよびそのオブジェクトストレージの経験 データモデリングの概念（ディメンショナルモデリング、ファクト/ディメンションテーブル）の理解 データ品質の検証およびテストの経験 データパイプラインの問題に関するデバッグおよびトラブルシューティング能力 バージョン管理（Git）の経験およびCI/CDの概念に関する基本的な理解 基本的なデータガバナンス（アクセス制御および監査ログ）の理解 優れた問題解決能力および適度な自律性を持って業務に取り組む能力 良好なコミュニケーションスキルおよび業務がブロックされた際に質問できる姿勢 コンピュータサイエンス、工学、数学、または関連分野の学士号、もしくは同等の実務経験 あると望ましいスキル・経験 ※必須ではありませんが、以下の経験・知識をお持ちの方はぜひお知らせください。 金融サービス、フィンテック、または規制産業での経験 銀行ドメインの概念に関する基礎知識：勘定系（Core Banking）、決済、または規制報告 規制環境下（FISCガイドライン、GDPR、APPI）でのデータプラットフォーム経験 DatabricksプラットフォームまたはAWSネイティブデータサービスのハンズオン経験 パフォーマンスチューニングの経験：パーティショニング戦略、ファイル形式、クエリ最適化 Python（FastAPI、Flaskなど）を使用したREST APIの構築経験 ストリーミングデータパイプライン（Kafka、Kinesisなど）の知識 Terraformの基本的な経験 BIツール（QuickSight、Tableau、Looker、PowerBI）の経験 データ可視化およびダッシュボード設計の経験 資格取得への関心（AWS Certified Data Analytics、Databricks認定） 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 求める語学力 日本語要件：ビジネスレベル（流暢、クライアントとの日本語でのコミュニケーションが可能） 英語要件：ビジネスレベル（TOEIC 700点以上） ※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 ※その他、英語力がわかる資格や経験については応相談 ※TOEIC 700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） 技術スタック クラウドインフラ： AWS（東京リージョンのプライマリクラウドプラットフォーム） S3：VPCネットワーキングによるセキュアな接続を備えたデータレイクストレージ AWS IAM：セキュリティおよびアクセス管理 データレイクハウスアーキテクチャ： Delta Lakeを使用した最新のレイクハウスアーキテクチャ（ACIDトランザクション、タイムトラベル、スキーマ進化に対応） 分析に最適化されたカラムナストレージ形式（Parquet） 段階的なデータ精製のためのBronze/Silver/Goldメダリオンアーキテクチャ クエリパフォーマンスのためのパーティション戦略およびZ-ordering Unity Catalogによる一元的なガバナンスとメタデータ管理 オーケストレーション＆処理： Databricks Workflowsによるマネージドワークフローオーケストレーション Databricksクラスタ上のApache Sparkによる分散データ処理 コスト最適化のためのサーバーレスコンピュートおよびオートスケーリングクラスタ Databricks AutoLoaderを使用したストリーミングおよびバッチ取り込みパターン データ変換： dbt（data build tool）：SQLベースのアナリティクスエンジニアリング Delta Live Tables：データ品質機能を内蔵した宣言的ETLパイプライン データ変換のためのSQLおよびPython 効率化のための増分マテリアライゼーション戦略 クエリ＆アナリティクス： Databricks SQLによる高性能アナリティクスクエリ 変動するワークロードに対応するサーバーレスおよびオートスケーリングSQLウェアハウス 変動するワークロードに対応するコンピュートのオートスケーリング クエリ結果のキャッシュと最適化 下流のコンシューマーへデータを提供するためのREST API データ品質＆ガバナンス： Delta Live Tables ExpectationsおよびGreat Expectationsによる自動化されたデータ品質管理 システム間の照合（Reconciliation）および検証ロジック Unity Catalogを使用したカラム/行レベルのセキュリティによるきめ細かいアクセス制御 規制遵守のための自動データリネージ追跡 監査ログおよび10年間のデータ保持ポリシー ビジネスインテリジェンス： Amazon QuickSight および/または Databricks SQL Dashboards エンタープライズBIツールとの統合（Tableau, PowerBI, Looker） 使用ツール バージョン管理：GitHub CI/CD：GitHub Actions Infrastructure as Code：Terraform モニタリング：Databricks monitoring, AWS CloudWatch integration AI開発支援：Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT 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。 支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能 マネーフォワード図書館：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一部会社が負担します。 続きを見る
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【シニアデータエンジニア】 デジタルバンク_東京※新会社に在籍出向
募集背景 「お金を前へ。人生をもっと前へ。」というミッションのもと、マネーフォワードはテクノロジーの力で個人や企業の金融に関する悩みや不安を解消することを目指しています。 この度、三井住友フィナンシャルグループおよび三井住友銀行と提携し、新しいデジタル銀行設立に向け新会社を立ち上げました。 今回、本取り組みにおける【シニアデータエンジニア】を募集いたします。 ※2025年4月16日発表のプレスリリースに基づきます。 ※本ポジションは、株式会社マネーフォワードで雇用し、新会社（株式会社SMBCマネーフォワード銀行準備会社）への出向となります。人事評価制度や福利厚生は株式会社マネーフォワードの制度に準じます。 主な業務内容 DatabricksネイティブツールおよびREST APIを使用した、複数のソースシステムからデータを取り込むためのデータパイプラインの設計および実装 データ品質、整合性、パフォーマンスを確保したDatabricks上でのBronze/Silver/Goldレイヤーの変換処理の構築および保守 データ品質チェックおよびシステム間の照合（Reconciliation）ロジックの実装 dbtまたは類似ツールを使用したSQLクエリおよび変換処理の開発・最適化 分析およびレポート作成（ALM、ERM、規制報告）のためのデータモデルの設計および実装 下流のコンシューマー向けたREST APIまたはデータ提供レイヤーの構築 データプラットフォームコンポーネントのアーキテクチャ選定への参加 パイプラインの単体テスト、統合テスト、データ品質テストの記述 データパイプラインのパフォーマンス監視、障害対応、および改善の実装 パーティショニング戦略、Z-ordering、クエリチューニングによるクエリパフォーマンスの最適化 Terraformを使用したデータプラットフォームコンポーネントのInfrastructure as Code（IaC）の実装 データパイプラインの自動テストおよびデプロイのためのCI/CDパイプラインのセットアップ ミドルレベルエンジニアへのメンタリングおよびコードレビューの実施 チームのためのドキュメント作成およびベストプラクティスへの貢献 APIコントラクトおよびデータスキーマ定義におけるバックエンドエンジニアとの連携 プラットフォーム設計および技術選定におけるテクニカルリードとの連携 データプラットフォーム内での機能開発およびイニシアチブの主導 開発体制 銀行業界のパートナーと緊密に連携しながら、少人数のアジャイルなチームで運営しています。MIDASチームは急速に拡大しており、年内に10名以上のデータエンジニア体制を目指しています。 仕事のやりがい・得られる経験 マネーフォワードでは、世界に通用するサービスを共に創り上げる環境を提供しており、皆様の参画を心待ちにしています。 銀行システムという社会的影響力の大きい領域において、最新のデータレイクハウスアーキテクチャを用いた大規模なデータ基盤構築をリードする経験が得られます。 求めるスキル・経験 データエンジニアリング（データフォーカス）またはアナリティクスエンジニアリングにおける5年以上の経験 SQLおよびPythonの高い習熟度 最新のツール（Databricks、Spark、dbt、または類似ツール）を使用したデータパイプライン構築のハンズオン経験 Databricksでの開発経験およびAWSクラウド環境での経験 ディメンショナルモデリング、Data Vault、またはイベント駆動型アーキテクチャを含むデータモデリング技術の深い理解 データ品質検証およびテストフレームワークの経験 低速なクエリやデータ処理ジョブのデバッグおよび最適化能力 バージョン管理（Git）およびCI/CDパイプラインの経験 データガバナンスの概念（アクセス制御、監査ログ、データリネージ）の理解 高い問題解決能力および自律的に業務を遂行する能力 ジュニアまたはミドルレベルエンジニアのメンタリング経験 クロスファンクショナルチームと連携するための優れたコミュニケーションスキル コンピュータサイエンス、工学、または関連分野の学士号、もしくは同等の実務経験 あると望ましいスキル・経験 金融サービス、フィンテック、またはその他の規制産業での経験 銀行ドメインの概念に関する知識：勘定系システム（Core Banking）、決済処理、規制報告、AML/取引モニタリング 規制要件（FISC安全対策基準、金融庁/日銀レポート、GDPR、APPI）に準拠したデータプラットフォームの実装経験 金融データにおけるシステム間照合（Reconciliation）の実装経験 パフォーマンスチューニングの経験：パーティショニング戦略、クエリ最適化、コスト管理 データ提供のためのPython（FastAPI、Flaskなど）を使用したREST APIの構築経験 ストリーミングデータパイプライン（Kafka、Kinesisなど）の知識 Terraformの経験 オープンソースのデータエンジニアリングプロジェクトへの貢献 BIツール（QuickSight、Tableau、Looker、PowerBI）の経験 設計から実装まで技術的なイニシアチブを主導した経験 データプラットフォームのパフォーマンス改善またはコスト削減の実績（具体的な指標があれば尚可） 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 求める語学力 日本語要件：ビジネスレベル（流暢、クライアントとの日本語でのコミュニケーションが可能） 英語要件：（TOEIC 700点以上） ※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 ※その他、英語力がわかる資格や経験については応相談 ※TOEIC 700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） 技術スタック クラウドインフラ：AWS（東京リージョンのプライマリクラウドプラットフォーム） S3：VPCネットワーキングによるセキュアな接続を備えたデータレイクストレージ AWS IAM：セキュリティおよびアクセス管理 データレイクハウスアーキテクチャ： Delta Lakeを使用した最新のレイクハウスアーキテクチャ（ACIDトランザクション、タイムトラベル、スキーマ進化に対応） 分析に最適化されたカラムナストレージ形式（Parquet） 段階的なデータ精製のためのBronze/Silver/Goldメダリオンアーキテクチャ クエリパフォーマンスのためのパーティション戦略およびZ-ordering Unity Catalogによる一元的なガバナンスとメタデータ管理 オーケストレーション＆処理： Databricks Workflowsによるマネージドワークフローオーケストレーション Databricksクラスタ上のApache Sparkによる分散データ処理 コスト最適化のためのサーバーレスコンピュートおよびオートスケーリングクラスタ Databricks AutoLoaderを使用したストリーミングおよびバッチ取り込みパターン データ変換： dbt（data build tool）：SQLベースのアナリティクスエンジニアリング Delta Live Tables：データ品質機能を内蔵した宣言的ETLパイプライン データ変換のためのSQLおよびPython 効率化のための増分マテリアライゼーション戦略 クエリ＆アナリティクス： Databricks SQLによる高性能アナリティクスクエリ 変動するワークロードに対応するサーバーレスおよびオートスケーリングSQLウェアハウス 変動するワークロードに対応するコンピュートのオートスケーリング クエリ結果のキャッシュと最適化 下流のコンシューマーへデータを提供するためのREST API データ品質＆ガバナンス： Delta Live Tables ExpectationsおよびGreat Expectationsによる自動化されたデータ品質管理 システム間の照合（Reconciliation）および検証ロジック Unity Catalogを使用したカラム/行レベルのセキュリティによるきめ細かいアクセス制御 規制遵守のための自動データリネージ追跡 監査ログおよび10年間のデータ保持ポリシー ビジネスインテリジェンス： Amazon QuickSight および/または Databricks SQL Dashboards エンタープライズBIツールとの統合（Tableau, PowerBI, Looker） 使用ツール バージョン管理：GitHub CI/CD：GitHub Actions Infrastructure as Code：Terraform モニタリング：Databricks monitoring, AWS CloudWatch integration AI開発支援：Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT 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。 支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能 マネーフォワード図書館：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一部会社が負担します。 続きを見る
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【データハブ テックリーダー】 デジタルバンク_東京※新会社に在籍出向
募集背景 「お金を前へ。人生をもっと前へ。」というミッションのもと、マネーフォワードはテクノロジーの力で個人や企業の金融に関する悩みや不安を解消することを目指しています。 この度、三井住友フィナンシャルグループおよび三井住友銀行と提携し、新しいデジタル銀行設立に向け新会社を立ち上げました。 今回、本取り組みにおける【データハブ テックリーダー】を募集いたします。 MIDAS（Management Integration & Data Analytics System）データプラットフォームチームのテクニカルリーダーとして、日本の革新的なデジタルバンクの一つにおける主要システムを接続するコアデータハブの設計と実装をリードしていただきます。 複数の銀行システムからデータを取り込み、複雑なビジネスロジックを適用し、経営管理、規制報告、リスク管理などの下流ユースケースにデータを提供する、最新のクラウドベースのデータプラットフォームのアーキテクチャ設計と開発を推進します。 高度に規制された銀行環境において、データ品質、システム間照合（Reconciliation）、時間的制約のある処理、規制遵守、完全なデータトレーサビリティなど、複雑なデータエンジニアリングの課題を通じてチームを導きます。 本ポジションは、プラットフォームアーキテクチャの定義、重要な技術選定、各レベルのエンジニアへのメンタリング、そしてプラットフォームの長期的進化を形作るベストプラクティスの確立を行う技術リーダー職です。 ※2025年4月16日発表のプレスリリースに基づきます。 ※本ポジションは、株式会社マネーフォワードで雇用し、新会社（株式会社SMBCマネーフォワード銀行準備会社）への出向となります。人事評価制度や福利厚生は株式会社マネーフォワードの制度に準じます。 主な業務内容 MIDASデータプラットフォームアーキテクチャの設計および実装をリードし、複雑なビジネス要件下でもシンプルで安全かつ保守性の高いデータハブを構築するための重要な技術選定を行う 預金、融資、決済、AML取引モニタリング、規制報告、日本の決済システムなど、デジタルバンクのデータフローに関する深いドメイン知識を習得する Bronze/Silver/Goldレイヤーのデータアーキテクチャパターンを定義・実装し、規制遵守のためのデータ品質、リネージ追跡、監査可能性を確保する テクニカルアーキテクトとしてチームをリードし、技術活用や最適なアーキテクチャアプローチについてメンバーへのメンタリングを行う FISC安全対策基準に準拠したデータガバナンスフレームワーク（アクセス制御、個人情報保護、監査ログ、保存ポリシー）の設計および実装 日次データ収集およびバッチ処理ワークフローのための取り込み・ETLパターンの確立 下流のコンシューマーに提供するためのデータモデルおよびAPIの設計 コスト最適化、スケーラビリティ、パフォーマンス要件、クラウド移行の柔軟性を考慮した技術選定ロードマップの推進 技術レビューの実施およびデータパイプライン開発におけるエンジニアリングベストプラクティスの確立 データプラットフォームのコスト、セキュリティ、パフォーマンス指標のセットアップおよび監視 プロダクトオーナーおよびプロジェクトマネージャーと連携し、ビジネス要件を技術ソリューションへ変換する バックエンドエンジニアリングチームと連携し、勘定系、顧客管理、融資実行システムからのデータ取り込みに関するAPIコントラクトを定義する 複数ソースシステム間でのデータ品質照合（Reconciliation）の実装 データパイプライン障害時のインシデント対応をリードし、データ可用性のSLAを確立する 規制された銀行環境におけるデータセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスのベストプラクティスを推進する 開発体制 銀行業界のパートナーと緊密に連携しながら、少人数のアジャイルなチームで運営しています。MIDASチームは急速に拡大しており、年内に10名以上のデータエンジニア体制を目指しています。 求めるスキル・経験 データエンジニアリング、データアーキテクチャ、またはアナリティクスエンジニアリングにおける8年以上の経験（うち2年以上は技術リーダーとしての経験） AWS上でのDatabricksを使用した大規模データプラットフォームの設計および実装の実績 データモデリング技術（ディメンショナルモデリング、Data Vault、イベント駆動型アーキテクチャ）の深い理解 Databricks Workflowsのハンズオン経験 規制産業（金融サービス、ヘルスケア等）におけるデータガバナンス、セキュリティ、コンプライアンス統制の実装経験 銀行ドメイン（勘定系システム、決済システム、規制報告、AML/取引モニタリング、会計のいずれか）における知識または実務経験 コスト、パフォーマンス、スケーラビリティ、保守性のトレードオフを考慮したアーキテクチャの意思決定能力 エンジニアチーム（3〜10名）のリードおよびメンタリング、コードレビュー、エンジニアリングベストプラクティスの確立経験 SQLおよびPythonの高いプログラミングスキル データプラットフォームにおけるInfrastructure as Code（Terraform, CloudFormation）およびCI/CDパイプラインの経験 コンピュータサイエンス、データエンジニアリング、または関連分野の学士号/修士号、もしくは同等の実務経験 あると望ましいスキル・経験 日本の金融機関におけるデータプラットフォーム構築経験（FISC、金融庁、日銀要件の知識） 日本の決済システム（全銀システム、日銀ネット）および決済プロセスの知識 金融データにおけるデータ品質フレームワークおよびシステム間照合（Reconciliation）の知識 銀行データモデル（GL、試算表、Customer 360、商品カタログ等）の理解 認証、レート制限、SLA管理を備えたセキュアなREST APIの設計経験 データリネージ追跡およびデータカタログソリューションの経験 データプライバシー規制（GDPR、APPI）およびデータマスキング/匿名化技術の知識 パフォーマンスを維持しつつインフラコストを最適化した実績 DataOpsプラクティス（テスト、オブザーバビリティ、インシデント対応を含む）の経験 非技術者やエグゼクティブに対して技術的な意思決定を明確に説明できる能力 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 求める語学力 日本語要件：ビジネスレベル 英語要件：ビジネスレベル（TOEIC 700点以上） ※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 ※その他、英語力がわかる資格や経験については応相談 ※TOEIC 700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） 技術スタック クラウドインフラ：AWS（東京リージョンのプライマリクラウドプラットフォーム） S3：VPCネットワーキングによるセキュアな接続を備えたデータレイクストレージ AWS IAM：セキュリティおよびアクセス管理 データレイクハウスアーキテクチャ： Delta Lakeを使用した最新のレイクハウスアーキテクチャ（ACIDトランザクション、タイムトラベル、スキーマ進化に対応） 分析に最適化されたカラムナストレージ形式（Parquet） 段階的なデータ精製のためのBronze/Silver/Goldメダリオンアーキテクチャ クエリパフォーマンスのためのパーティション戦略およびZ-ordering Unity Catalogによる一元的なガバナンスとメタデータ管理 オーケストレーション＆処理： Databricks Workflowsによるマネージドワークフローオーケストレーション Databricksクラスタ上のApache Sparkによる分散データ処理 コスト最適化のためのサーバーレスコンピュートおよびオートスケーリングクラスタ Databricks AutoLoaderを使用したストリーミングおよびバッチ取り込みパターン データ変換： dbt（data build tool）：SQLベースのアナリティクスエンジニアリング Delta Live Tables：データ品質機能を内蔵した宣言的ETLパイプライン データ変換のためのSQLおよびPython 効率化のための増分マテリアライゼーション戦略 クエリ＆アナリティクス： Databricks SQLによる高性能アナリティクスクエリ 変動するワークロードに対応するサーバーレスおよびオートスケーリングSQLウェアハウス 変動するワークロードに対応するコンピュートのオートスケーリング クエリ結果のキャッシュと最適化 下流のコンシューマーへデータを提供するためのREST API データ品質＆ガバナンス： Delta Live Tables ExpectationsおよびGreat Expectationsによる自動化されたデータ品質管理 システム間の照合（Reconciliation）および検証ロジック Unity Catalogを使用したカラム/行レベルのセキュリティによるきめ細かいアクセス制御 規制遵守のための自動データリネージ追跡 監査ログおよび10年間のデータ保持ポリシー ビジネスインテリジェンス： Amazon QuickSight および/または Databricks SQL Dashboards エンタープライズBIツールとの統合（Tableau, PowerBI, Looker） 使用ツール バージョン管理：GitHub CI/CD：GitHub Actions Infrastructure as Code：Terraform モニタリング：Databricks monitoring, AWS CloudWatch integration AI開発支援：Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT 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。 支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能 マネーフォワード図書館：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一部会社が負担します。 続きを見る
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