Data Engineer

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

・データ基盤・データエンジニアリング領域の設計・運用経験 3年以上 ・SQL の高度な習熟（ウィンドウ関数・複雑な結合・実行計画を踏まえたクエリ最適化） ・クラウドデータウェアハウス（BigQuery 、Snowflake / Redshift / Databricks 等）の設計・運用経験 ・データモデリングの実務経験（ディメンショナルモデリング、正規化・非正規化の判断、増分更新の設計） ・ETL / ELT パイプラインの設計・運用経験（SaaS コネクタの利用、または自作パイプラインの構築） ・Python によるデータ処理・自動化の実装経験 ・データ品質担保（テスト・監視・障害対応）の仕組みを主体的に設計・運用した経験 ・ビジネス指標を理解し、経営・セールス・CS 等のステークホルダーと定義を合意して実装まで落とした経験 ・AI コーディングエージェント（Claude Code, Codex 等）を活用した開発環境の設計・運用経験 ・職能の境界にとらわれず、課題解決のためにフルスタックで動ける姿勢 ・AI の進化に応じて「人がやるべきこと」の範囲を自ら見直し、働き方を柔軟に変えていける方

・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

・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