データエンジニア

募集概要

カレンダーシェアアプリ「TimeTree」のデータチームに所属するデータエンジニアの募集です。

株式会社TimeTreeは“誰もが、自分の時間を選べる世界”というビジョンのもと、「TimeTree」アプリというシェアカレンダーサービスを展開しています。日常的に使われ、長年愛用くださっているユーザーも多く、家族から仕事まで幅広い場面でご利用頂いています。

リリースから11年が経過し、世界で7,500万を超えるユーザーにご利用いただくサービスへと成長しました。サービスの成長に伴って日次数十億レコードのデータが生成され、累積3,000TiBを超える規模のデータを扱う環境となっており、サービス規模が小さければ直面しない技術的チャレンジに取り組める環境です。

現在データチームでは、データ基盤をAI時代に適応させるべく、セマンティックレイヤーの構築・AI Agentを活用した分析環境の整備・情報推薦のためのデータ基盤強化などに取り組んでいます。データインフォームドな意思決定を行える環境づくりと、AI時代のデータ基盤の構築・模索をシニア／テックリードとして牽引していただける方を求めています。

業務内容

データチームのメンバーとしてデータ基盤の開発・運用を行っていただきます。業務内容にはアナリティクス・エンジニアの役割もスコープに含まれます。

データ基盤の構築・運用

• 大規模データパイプラインの設計・開発・運用
• サービスRDB／ログデータのBigQuery同期
• 外部API経由でのレポーティングデータ等の収集
• パフォーマンス・コストを意識した大規模処理ジョブの設計・実装
• クラウド環境の構築・運用
• データエンジニアが運用するGoogle Cloudの管理
• データガバナンスのためのアクセス管理
• IaC（Terraform）を用いた環境構築

データモデリング・民主化の推進

• セマンティックレイヤーの構築
• Looker・dbtを活用した全社横断で一貫したKPI・メトリクス定義の実現
• データ活用しやすいマート設計
• AI Agentを活用した分析環境の整備
• BIツールの運用・更改

ML／レコメンド

• ML／レコメンド向けのデータ前処理
• 推定結果を本番サービスへ同期するパイプラインの設計・運用

募集背景

TimeTreeは2015年のリリース以降成長を続け、7,500万を超える世界中の人々にご利用いただけるサービスになりました。我々はさらなる成長のため、これまで以上にスピードを上げて仮説検証を実施して価値を創り出し、事業を加速させていく必要があります。

データ活用の起点はデータ基盤の整備にあり、事業のスピードに応えるためにはデータ基盤のさらなる強化が欠かせません。現在データチームでは、大規模データを安定的に扱うパイプラインの拡充、Looker／dbtによるセマンティックレイヤーの構築、AI Agentを活用した分析環境の整備、ML／レコメンドを支えるデータ基盤の拡張など、複数の大きなテーマに同時並行で取り組んでいます。

これらを技術的な意思決定から実装・運用まで一貫して牽引いただけるシニア／テックリード層のデータエンジニアを募集しています。

必要スキル（必須条件）

ソフトスキル

• TimeTreeのミッションおよびバリューへの強い共感
• ステークホルダーとコミュニケーションをとりながらプロジェクトを推進できる方
• ご自身で課題を発見しチームの合意を得て改善していける方

技術

• プログラミング言語を用いたソフトウェア開発の経験 5年以上
• Google Cloudを用いたインフラ構築・アーキテクチャ設計の実務経験 3年以上
• SQLの実務経験 3年以上
• データ分析基盤の構築や運用に関する知識・実務経験
• RDBMSに関する知識・テーブル設計の実務経験
• IaC（Terraform）を用いた環境構築の実務経験
• チーム開発の実務経験

必要スキル（歓迎条件）

• 大規模データを扱うジョブ・パイプラインの開発経験
• データモデリングの経験
• セマンティックレイヤーの設計・運用経験
• ML／レコメンドを支えるデータ基盤の構築経験
• AI Agent／LLMを活用した業務改善・開発の経験
• データガバナンスの策定や運用の経験
• 情報セキュリティに関する基礎知識
• チームマネジメントの経験

本ポジションの魅力

• TimeTreeは世界で7,500万以上のユーザーが利用するサービスです。日次数十億レコードが生成され、累積3,000TiBを超える規模のデータを扱うため、サービス規模が小さければ直面しない技術的チャレンジに取り組める環境です。サービスが順調に成長し続けており、安定稼働を支えるシステムデザインについて自分なりの創意工夫を発揮できます。
• セマンティックレイヤーの構築やAI Agentを活用した分析環境の整備など、AI時代のデータ基盤を先行して形にしていく経験ができます。
• データチームにはデータエンジニア・データアナリストが所属しており、チームメイトとして互いに協力しながらよりよいデータ活用に取り組むことができます。
• 強制や命令の代わりに「Why（なぜやるのか）」を共有し、伝え、みんなでディスカッションすることで自律的に動いていく組織風土です。TimeTreeではルールの浸透ではなく「なぜ？」に立ち戻り、本質を考え、課題を設定し、解決策をディスカッションして企画・実行していく事ができます。

チーム構成、環境

• データチーム 正社員3名（データエンジニア）
• ほか、データアナリスト・業務委託メンバーと協働

現在のチームメンバー情報

＊TimeTreeはビジネスニックネーム制度を採用しています

• (Justin)：
  • 2018年にバックエンドエンジニアとして入社し、幅広いタイプの仕事をいい感じにやるというのが比較的得意で、RailsのAPIサービスの開発と並行してデータ基盤の開発運用とデータ分析集計に携わっています。以前よりデータ関連の仕事に携わっており、前職でもデータ基盤の開発運用やレコメンドエンジンの開発をしていました。子供が生まれてから、業務時間内にいかに最大効果を発揮する仕事ができるかに苦心しています。
• (Ezra)：
  • TimeTree在籍歴7年の30代。ほぼフルリモートで朝子供を保育園に送ってから仕事をしています。前職は大手ウェブ企業で広告エンジニアとして開発・分析を行っていました。TimeTreeでは広告ビジネスの立ち上げから関わっており、広告ビジネスを改善するために日々データ集計や分析、開発を行っています。数学、統計など学術的なところが苦手分野ですが、コードを書くのは好きです！

チームカルチャー

• 自律したチームメンバーが揃っており、それぞれが捉えた課題を仕事に昇華し、周囲のメンバーを巻き込みながら推進していくような仕事のスタイルを取っています。
• 各自の専門性を活かして、社内外で自分の活躍の場を作りながら関連チームのメンバーと頼り・頼られながら役割を担っています。

使用ツール / 開発環境 / 技術スタック

• 開発
  • 言語: SQL, HCL, Python, Ruby
  • IaC: Terraform
  • パブリッククラウド: Google Cloud, AWS
  • モニタリング: DataDog
  • ワークフロー／ETL: Managed Airflow, Digdag, dbt
  • ソースコード管理: GitHub
  • CI/CD: GitHub Actions
  • 分析：BigQuery, Looker, Redash, Google Analytics, Firebase
• コミュニケーション: TimeTree, Slack, GitHub, Notion, Figma, Google Workspace
• AIコーディングツール: Claude Code, Codex, Github Copilotなど

解決したい課題

TimeTreeは、ユーザーさんの予定情報というとてもセンシティブなデータを取り扱っており、データ基盤ではセキュリティとプライバシーに配慮した設計を継続して強化する必要があります。同時に社内でのデータ活用に応えるべく、より使いやすいデータモデリングを目指していく必要があり、制限と利便性を同時に達成していきたいと考えています。

これに加えて、AI時代のデータ基盤としてさらに進化させるために、以下のテーマを進めています：

• セマンティックレイヤーの構築：Looker／dbtを用いて全社横断で一貫したKPI・メトリクス定義を実現し、誰もが同じ数字を見て意思決定できる環境を整える
• AI Agentを活用した分析環境の整備：社内メンバーがデータを扱う生産性を引き上げる仕組みを構築する
• 大規模データを扱うパイプラインの設計・最適化：日次数十億レコード規模の処理を、パフォーマンス・コストを意識して持続可能な形で運用する
• ML／レコメンドを支えるデータ基盤の拡張：情報推薦のためのデータ前処理や、推定結果の本番サービスへの同期処理を担う基盤を構築・運用する

これらは互いに関連し合うテーマであり、技術的な意思決定から実装・運用まで一貫して牽引いただけるシニア／テックリード層のデータエンジニアをお迎えしたいと考えています。

備考

【勤務地】変更の範囲：会社が定める場所
【職務内容】変更の範囲：会社が定める業務