非連続な成長の一助になるデータ基盤を作りたい。2人目データエンジニアとしてファインディに入社を決めた理由

ファインディ株式会社に入社しました

11 月中頃にファインディ株式会社に入社しました、開（hiracky16）です。
2 人目のデータエンジニアとして入社し 2 ヶ月経ち、社内のデータ基盤開発に携わっています。
この note ではファインディへの入社報告とともに入社理由、今後やっていきたいことについて話させてください。

自己紹介

略歴

高専、大学在学時にプログラミングを学びエンジニアの世界へ。
新卒で製造業の BtoB マッチングサービスを運営する会社に入社し Web アプリケーションの開発、運用を経験。
その後、物流系のスタートアップで Web エンジニアとして 0 → 1 フェーズのプロダクト開発に携わりました。
3, 4 年前からデータエンジニアとして働いていて、データ基盤やデータパイプランの構築を生業としています。
実はファインディは 5 社目で気づけば転職 4 回目です。（20 代にしては比較的多いほうだと自覚しています）

データエンジニアになった理由

前提としてデータエンジニアは、社内外に散らばるデータを収集し、いつでも取り出せる状態、事業上で意味のある状態に管理するのが主な仕事だと考えています。

データエンジニアをやっている理由は 2 つあります。
1 つ目は自分が整備したデータが他の人に消費される様が好きだからです。
2 つ目は機械学習やLLMが流行っている中、データ整備が同じくらい重要だと考えているためです。
新卒のときに教わった Will / Can / Must でキャリアの軸を考えることが多いのですが、前者の理由が Will で後者が Must だと捉えています。
3 年もやってると Can もそれなりに見についてきたみたいなステータスです。

新しい Will を叶えるべく転職活動へ

データ基盤を作り更に利活用にまでできる人が理想

今後のキャリアを考えた上で、データエンジニアとしてデータを整備するだけじゃなく、その先の利活用にまで染み出し事業やプロダクトの成果に繋げれる人になりたいと思ったのが転職理由です。

自分の中でここ 3 年間は Web エンジニアからデータエンジニアリングへのロールチェンジがキャリアにおける大きなテーマでした。
前職ではデータ基盤や機械学習を SI する仕事をさせてもらっていたのですが、複数プロジェクトを経験させてもらいデータエンジニアリングや機械学習プロジェクトの進め方を学ぶことができました。
働きやすい職場でしたがその反面、仕事の特性上 What や Why は予め決まっているので、プロジェクト終了後作った基盤に深く関わることができませんでした。

データ基盤の省力化と周辺領域への興味

また近年 Modern Data Stack という考え方が主流で、dbt や Snowflake などのデータエンジニアリング系のサービスを組み合わせることでデータ基盤を作るのも省力化してきています。
作るのが比較的簡単になりつつあるので、その余力でデータ品質やデータガバナンスにもっと取り組んだり、利活用側に染み出していくことを容易になるので無いかと考えています。
以上のことからデータエンジニアリングの周辺領域を学びながら一度作った基盤に深く関わっていける会社さんを探すようになりました。

ファインディに飛び込んだ理由

ユーザサクセス面談の体験が良かった

僕は元々ファインディのユーザーサクセス面談の利用者で、事あるごとに相談していました。
転職エージェントを使ったことが無いので比較はできないのですが、第三者として忌憚のない意見をくれるので転職活動を伴走してくれる感じがして非常に助かっていました。
今回転職を考える上でまた利用していたのですが、面談の体験が良すぎて何かの拍子で「御社って受けれないんですか？」って聞いたのがきっかけでした。

IT/Webエンジニアの転職・求人サイトFindy – GitHubからスキル偏差値を算出

データからアルゴリズムへ昇華する土壌があること

カジュアル面談や面接してくださった方が自分の理想としているロールモデルに近い方だったので、同じ環境に身を置くことでそうなれるのではないかと想像しやすかったのが大きかったです。

入ってから思うのですが、ファインディにはデータ活用やアルゴリズムを考える文化が根付いていると感じます。
例えばスキル偏差値はユーザーデータと独自アルゴリズムを使って能力を測るものでその最たる例です。
自分もそういった発明できるような人材になりたいと思っています。

開発生産性に取り組んでみたい

What に悩んでいた自分からすると、開発生産性というテーマは個人的にホットな話題で Findy Team+ というプロダクトと通してその課題に向き合ったいるファインディを受けたいと思う理由の一つでした。

自分はバーンアウトに近しい体験をしたことがあるのですが、「Lean と DevOps の科学」という本を読んでリリースへの負担がそれを招くことを知り、それを解決する術として開発生産性という言葉を認識しました。
自分の中でホットで興味関心もあり、かつエンジニアとして持続可能な状態で働くためにも真剣に取り組みたいと思っています。

非連続な成長の一助となるデータ基盤を作りたい

機能開発や発明を加速させることで、ファインディの成長に繋げたい

先程も話した通りスキル偏差値みたいな発明が得意なファインディですが、その機能開発を加速させ、確実なものにするためにデータによる根拠が必要だと考えます。
機械学習プロジェクトを進行するに当たっても正確なデータがアクセシビリティ高い状態でないと進めることができません。
まずは信頼性のあるデータを揃えて使いやすく管理することから始めています。
そして、徐々にデータの消費者側へ染み出していくのが個人的な目標です。

データを通して情報格差をなくし、プロダクトやチームの架け橋になりたい

ファインディに所属するデータエンジニアとしての面白みは複数プロダクトを展開していることだと考えています。
最近も Findy Tools という Datadog や Looker など開発ツールのレビューサイトをリリースしました。

Findy Tools

このようにファインディには複数プロダクトが存在するのですが、大きな領域は共通しているのでデータを掛け合わせることで相乗効果に繋がりそうと思いつきます。
その役割の一端を担うのがデータ基盤だと思うので、連携を加速すべくデータでプロダクト間の架け橋を作っていきたいと考えています。

また、ファインディは中途の人が多く今後も組織拡大が見込まれます。
組織拡大すると社歴によって情報格差が生まれてきます。
社歴に関わらず誰もが同じテーブルにつき議論できる状態にするために、同じ情報が揃ったデータ基盤を作っていきたいと考えています。

最後に

お約束で求人を紹介させてください！
ファインディではデータエンジニアを始め、各種エンジニア募集中です。
僕のように Web エンジニアだったけどデータエンジニアにちょっと興味あるという人も大歓迎です。

上記で書いたようなデータ利活用が攻めだとするとデータマネジメントやガバナンスといった守りにも今後注力したいと考えています。
攻守ともに伸びしろのあるデータ領域にチームで立ち向かっていくための仲間を募集しています。
事業内容においても HR や開発生産性、複数プロダクト展開などに興味がありましたら応募ぜひお待ちしております。