【Engineer】Data Engineer

EngineerData Engineer

Description

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM を開発しています。

AI によって「作る速さ」が上がるほど、その判断を支えるデータの正確性が競争優位を左右します。事業の意思決定と AI プロダクトの品質改善を支えるデータ基盤を設計・運用するエンジニアを募集しています。

データ領域においても、パイプライン監視・異常検知・コスト分析などのオペレーションは AI による自動化を前提としています。AI に委ねる領域の設計と、人間が判断すべき「何を正しい数字とするか」の定義の両方を担っていただきます。

AI-Native プロダクトの「信頼できる数字」を技術で支える、Platform の中核を担えます

データ基盤・指標設計

・BigQuery、Snowflakeなどを中心としたデータウェアハウスの設計・運用と、レイヤ構造（raw / staging / mart）の整備

・ ELT パイプラインの設計・運用と、新規データソースの取り込み設計

・dbt・Dataform 等の変換フレームワーク導入による、既存 SQL ビュー群の体系化とテスト・リネージの整備

・データ品質の担保（一意性・参照整合性・NULL・フレッシュネスのテスト自動化、異常検知、データ SLA / SLO の定義とアラート運用）

・ジョブの依存関係・リトライ・実行監視の仕組み化と、パイプライン障害時の復旧プロセスの整備

・パーティション・クラスタリング設計やスキャン量削減による、データ基盤の運用コスト（Run Cost）の可視化・最適化

・商談内容・個人情報を含むデータの分類、マスキング、IAM・行 / 列レベルのアクセス制御、保持ポリシーの設計と SOC2 対応

・Terraform によるデータ基盤リソースの管理と、スキーマ変更・SQL 変更のレビュー / デプロイパイプラインの構築

・LLM 利用ログ（トークン・レイテンシ・コスト・エラー）の構造化と、AI 出力の品質指標を計測するためのデータ設計

・エージェントが安全にスキーマ・データ辞書・クエリ履歴・ジョブのログを直接読み取れる環境の構築

・経営・セールス・CS と密に連携し、データ活用を促進する運用ルールの策定

Requirements

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM を開発しています。

AI によって「作る速さ」が上がるほど、その判断を支えるデータの正確性が競争優位を左右します。事業の意思決定と AI プロダクトの品質改善を支えるデータ基盤を設計・運用するエンジニアを募集しています。

データ領域においても、パイプライン監視・異常検知・コスト分析などのオペレーションは AI による自動化を前提としています。AI に委ねる領域の設計と、人間が判断すべき「何を正しい数字とするか」の定義の両方を担っていただきます。

AI-Native プロダクトの「信頼できる数字」を技術で支える、Platform の中核を担えます

データ基盤・指標設計

・BigQuery、Snowflakeなどを中心としたデータウェアハウスの設計・運用と、レイヤ構造（raw / staging / mart）の整備

・ ELT パイプラインの設計・運用と、新規データソースの取り込み設計

・dbt・Dataform 等の変換フレームワーク導入による、既存 SQL ビュー群の体系化とテスト・リネージの整備

・データ品質の担保（一意性・参照整合性・NULL・フレッシュネスのテスト自動化、異常検知、データ SLA / SLO の定義とアラート運用）

・ジョブの依存関係・リトライ・実行監視の仕組み化と、パイプライン障害時の復旧プロセスの整備

・パーティション・クラスタリング設計やスキャン量削減による、データ基盤の運用コスト（Run Cost）の可視化・最適化

・商談内容・個人情報を含むデータの分類、マスキング、IAM・行 / 列レベルのアクセス制御、保持ポリシーの設計と SOC2 対応

・Terraform によるデータ基盤リソースの管理と、スキーマ変更・SQL 変更のレビュー / デプロイパイプラインの構築

・LLM 利用ログ（トークン・レイテンシ・コスト・エラー）の構造化と、AI 出力の品質指標を計測するためのデータ設計

・エージェントが安全にスキーマ・データ辞書・クエリ履歴・ジョブのログを直接読み取れる環境の構築

・経営・セールス・CS と密に連携し、データ活用を促進する運用ルールの策定

Preferred Experiences

・dbt / Dataform による変換層の設計・運用経験（テスト・ドキュメント・リネージを含む）

・ワークフローオーケストレーション（Airflow / Dagster / Cloud Composer 等）の運用経験

・Infrastructure as Code（Terraform, Bicep 等）によるデータ基盤リソース管理の経験

・BigQuery のコスト最適化（パーティション・クラスタリング・スロット予約・スキャン量削減）の実践経験

・CDC・ストリーミングデータ処理（Datastream / Debezium / Pub/Sub / Kafka 等）の経験

・BI ツールの定義をコード管理した経験

・B2B SaaS のメトリクス（MRR・NRR・チャーン・コホート・ユニットエコノミクス）を扱った経験

・LLM 関連データの取り扱い経験（利用ログ・評価データセットの整備、RAG 向けデータ供給）

・データガバナンス・プライバシー対応の経験（個人情報保護法 / GDPR / SOC2 / ISMS、データカタログ・リネージ管理）

・CRM / セールステック領域のデータ構造（HubSpot・Salesforce 等）への理解

・MLOps・特徴量基盤の構築経験

・上場準備企業でのデータ統制・内部統制対応の経験

・リーダー経験

We are looking for

・データから事業成果を出したい方

・「開発する人」ではなく「AI が正しく自律稼働する環境を作る人」としてのアイデンティティを持てる方

・AI ツールを「使う」だけでなく、環境を設計して AI の品質を構造的に担保できる方

・少人数チームで、曖昧な課題に対して自律的に仮説を立てて実行できる方

・B2B SaaS の信頼性（セキュリティ・正確性・コンプライアンス）の重要性を理解している方

・施策からデリバリーまでの「人間の介在」を減らすことに執着できる方

・AI の進化に合わせて自分の働き方を常にアップデートし続け、変化そのものを楽しめる方

・不確実性の高い環境でも、柔軟にアプローチを提案できる方

・「数字が合わない」を個別対応で済ませず、定義とパイプラインの構造的な問題として根治できる方

・データを作って終わりにせず、使われて意思決定が変わるところまで責任を持てる方

・経営・セールス・CS と直接対話し、曖昧な問いを分析可能な形に翻訳できる方

Working Conditions

Salary

720万円〜

※年棒制

※契約社員・業務委託の場合は業務範囲により相談

Location

Office：

東京都品川区北品川5-5-15 大崎ブライトコア4階

Job Type

正社員（契約社員や業務委託も相談可）

Work hours

所定労働時間：8時間

フレックスタイム制（コアタイム10:00~15:00）

休日・休暇：

完全週休2日制

有給休暇（10日〜）

Probation period

あり（3ヶ月）

Benefits