データエンジニア
求人詳細
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ウェルスナビについて
ウェルスナビは、「働く世代に豊かさを」というミッションのもと『ウェルスナビ』を展開するフィンテック企業です。『ウェルスナビ』は20~50代の”働く世代”の方々を中心に支持を集め、ロボアドバイザー市場でNo.1(※)のポジションを確立しています。サービスリリースから10年が経過し、預かり資産2兆1,000億円(2026年7月現在)、運用者数50万人(2026年3月現在)と成長を遂げました。
お金の悩みは、資産運用だけでは解決しません。当社は生命保険・年金・住宅ローンなどへ事業領域を広げ、これらをつなぐ総合金融プラットフォーム「Money Advisory Platform AI(MAP AI)」の開発を進めています。MAP AIが各種データに基づき、最適な金融サービスを「自動運転」のように提供する世界を目指します。
この構想を加速させるため、2026年度後半に三菱UFJ銀行と共同で新デジタルバンクを立ち上げ、中核機能としてMAP AIを実装します。さらに2027年度中には三菱UFJ eスマート証券と統合し、デジタル資産形成を担う全く新しい金融機関へと生まれ変わる予定です。
統合後は従来の「おまかせ運用」に加え、一つのNISA口座で個別の株式や投資信託も同時に利用できるようになります。MUFGグループの6,000万人規模の顧客基盤を活かし、お客様を生涯に渡って支える新しい金融インフラをつくり上げていきます。
※ 一般社団法人資産運用業協会「契約資産状況(最新版)(2026年3月末現在)『ラップ業務』『投資一任業』」を基にネット専業業者を比較 ウエルスアドバイザー社調べ(2026年6月時点)
本ポジションのミッション
10X(10倍の成長)に耐えうる、攻めのデータプラットフォームへの進化
現在、当社のデータ基盤は、主軸サービスであるロボアドバイザーがユーザー数45万人・預かり資産1兆9,000億円(2026年2月時点)を突破したことに加え、個人向け金融プラットフォームを目指し、新規事業の多角化により、扱うデータ量と複雑性が飛躍的に増しています。
単なるデータの蓄積や可視化に留まらず、10倍のデータ量や多様なステークホルダーの要望を先回りして解決する、スケーラブルなデータプラットフォームへと再構築することがミッションです。自ら課題を抽出し、技術で事業成長を加速させる攻めのデータエンジニアリングを作る仲間を募集しています。
業務内容(期待する役割)
- データ基盤・パイプラインの設計と構築
- AWSとGCPを跨ぐクロスクラウド環境において、セキュリティを考慮した権限設計および安全なデータ連携・受け渡しの仕組みの設計・構築
- Airflow等のワークフロー管理ツールを用いた、Pythonによるメンテナンス性・可読性の高いデータパイプライン(DAG)の開発
- 事業要件に基づくデータモデリング・システム設計
- 事業チームと密にコミュニケーションを取り、分析要件をシステム仕様へ落とすコミュニケーション
- データ利用者にとって理解しやすく、かつや運用負荷を考慮した、持続可能なデータモデリングの設計・実装
- データマネジメントの確立とセキュリティ・信頼性の担保
- Knowledge Catalog等のデータカタログを活用したメタデータ管理と、データ品質チェックパイプラインの組み込み・自動化
- 金融機関に求められるセキュリティ(機密データの精査、アクセス権限設計等)の考慮、障害監視、およびパイプラインの依存関係の整理・最適化による高可用なシステム設計
- パフォーマンス最適化とアーキテクチャ改善
- 今後の急激なデータ量増大を見据えた、各種マネージドツールのスケールアップ・バージョンアップ、およびパイプライン全体のボトルネック解消
- ビジネスの拡大に合わせた、最適なツールやアーキテクトの選定・検証および移行計画の策定と実行
データ基盤を強くするために今後取り組みたいこと
- データカタログの導入
- 複数プロダクト投入前にカタログの運用フローを固める
- AI Readyなデータ基盤の実現
- 複数プロダクトデータの投入
- 事業ごとのデータソースの違い
- 個人情報のリスク
- 分析したいKPIの定義
- 関連ツール(CRM・MA)のマルチプロダクト化
- アーキテクトの強化
- マネージドツールのバージョンアップ戦略
- デジタルバンク開業による、データ増大への対応
- データの連携処理の見直し
- 全量洗い替え処理の改善
- データ処理時間の削減・コスト対策
ポジションの魅力
- 新規事業の核となるのが、新データ基盤構築弊社は従来からデータ分析をして着実に事業を伸ばすことを大事にしていますが、現在立ち上げている「個人向け金融プラットフォーム」については、特にデータ利活用を核として進めており、そのために新データ基盤構築を行っています。事業側にはデータアナリティクスチームがあり、データ基盤開発チームと協働してデータ利活用を促進しています。
- マルチプロダクト化に向けた体制づくり新規事業の展開や、MUBKとの協業が進むにつれてデータ量がさらに増加していくことが予想されており、将来的にはプロダクト横断でのデータ利活用に携わっていただく機会もございます。
- データエンジニアリングの専門性の向上金融という領域で機密性の高い情報や、証券取引関連の複雑なデータ管理を経験することは、データエンジニアリングスキルの底上げにつながります。また、求められる安定性を担保する設計経験や運用の意識が身に付き、高い専門性を獲得いただけます。
技術スタック
- DWH:BigQuery
- インフラ:AWS, GCP
- IaC: Terraform
- ワークフローエンジン:Apache Airflow
- ETL: Amazon Appflow
- 使用言語:SQL, Python など
働き方
弊社はフレックス制(コアタイム:10:00〜16:00)のハイブリット型の勤務形態で、週2日リモート可能です。
労働時間の清算期間は月単位(=営業日数×8時間を月単位で担保いただく)となるため、コアタイムを中心とし、柔軟に就業できます。
またチーム内には小さいお子様がいる社員もいるため、何かあった際に相談しやすい環境です。
必須要件
- データ基盤におけるアーキテクチャ設計・技術選定
- ETLパイプラインの設計・構築・運用経験
- Python、Go、Java等のプログラミング言語を用いたデータ処理コードの開発経験
- GCP または AWS を活用したデータ基盤構築・運用経験
- ビジネス課題に対する要件定義および分析・データ基盤側への落とし込み経験
- 関係各所と積極的にコミュニケーションを図り要件ヒアリングができる方
歓迎要件
- 大規模データにおけるETLの設計・実装経験
- GCP/AWSなどのパブリッククラウドの知識
- Webアプリケーションの開発経験
- クエリレビューの経験
- dbtなどを用い、データ品質チェックを自動化した経験
- BIツールを活用したダッシュボード構築の経験
参考情報
ウェルスナビ会社紹介資料
https://www.docswell.com/s/wealthnavi/ZP96X4-company_introduction(https://www.docswell.com/s/wealthnavi/ZP96X4-company_introduction)
WealthNavi Engineering Blog
https://zenn.dev/p/wn_engineering(https://zenn.dev/p/wn_engineering)
▼findy データエンジニア特集_ウェルスナビ 新データ基盤への移行の取り組み
https://www.youtube.com/watch?v=O6AOfmkFKKg(https://www.youtube.com/watch?v=O6AOfmkFKKg)
▼ウェルスナビのしごと:【データエンジニア・データアナリストのしごと】事業成長の原動力を、データ活用の仕組みでつくる
https://note.com/wealthnavi_hr/n/nfb10de1d58e6(https://note.com/wealthnavi_hr/n/nfb10de1d58e6)
| 職種 / 募集ポジション | データエンジニア |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 | 年収 8,000,000円 〜 11,500,000円
|
| 勤務地 | 東京都品川区西五反田8-4-13 五反田JPビルディング9F |
| 選考フロー | (1)書類選考 ※上記は変更となる可能性もございます。 |
会社情報
| 会社名 | ウェルスナビ株式会社 |
|---|---|
| 代表者 | 柴山 和久 |
| 設立年月日 | 2015年4月28日 |
| 従業員数 | 約300名 |
| 住所 | 東京都品川区西五反田8-4-13 五反田JPビルディング 9F JR五反田駅 徒歩5分 |
| 事業内容 | 金融商品取引業 |
| 勤務時間 | フレックスタイム制 |
| 休日 | 土日祝日、年末年始、その他会社が定める休暇 |
| 社会保険 | 厚生年金、雇用保険、労災保険、健康保険(関東ITソフトウェア健康保険組合) |
| 通勤手当 | 弊社規定に基づき支給(直接雇用のみ) |
福利厚生・待遇
| 福利厚生 |
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|---|---|
| 能力開発 |
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| コミュニケーション施策 |
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| 就業環境 |
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対象プロダクト

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