【UPSIDERについて】 「挑戦者を支える世界的な金融プラットフォームを創る」をミッションに掲げ、法人カード「UPSIDER」（AI与信で最大10億円枠、リアルタイム明細、バーチャル発行等、累計決済額8,500億円以上*）を中心に、請求書カード払い「支払い.com」（クレディセゾンと共同運営、累計決済額1,500億円以上*）、グロースデットファンド「UPSIDER BLUE DREAM Fund」（みずほフィナンシャルグループ共同運営、融資総額130億円以上*／累計ファンド総額243億円*、条件提示は平均10営業日以内*。複数の金融機関 / 投資家が参画する独立系ベンチャーデットファンドとして国内最大規模）を展開しています。 2025年には、経営者向け法人カード「PRESIDENT CARD」（JALとの提携により提供）や、経理業務の効率化を実現する「UPSIDER AI経理」（業務AIが1.1億件の処理を自動実行 / 代替）といった新規事業を立ち上げ、累計導入企業数10万社以上に到達。また、「UPSIDER」では累計与信枠5兆円以上を提供し、不正利用発生率は1%未満を維持、累計カード発行枚数340,000枚以上*、アップロードされた領収書数は160万枚以上*、利用先制限機能では260件*の利用先を設定可能と、プロダクトの利便性と安全性の向上を加速させています。 事業成長としては、年間売上規模約100億円*、かつ年間売上成長率50%以上*を継続。2024年にはシリーズDとして154億円の資金調達を実施し、累計資金調達額は600億円を突破。2025年7月には、みずほフィナンシャルグループへの戦略的グループインを発表し、従来からの共創領域に加えて、AI与信や新たな金融サービスの共同展開を通じ、日本企業の競争力を本質から高める金融エコシステムの創出に挑んでいます。 創業者である宮城 / 水野は引き続き経営株主として参画し、上場も視野に入れながら、挑戦者を支える社会インフラの構築に挑戦し続けています。私たちは今後も、挑戦する企業と、それを支える社会を前進させるべく、カテゴリートップとなる新たな事業創出を加速させていきます。 *各種数値は2025年11月末時点 【求人概要】 経営の意思決定から現場のオペレーションまで、全社的なデータ活用が可能な状態を作り出すポジションです。 社内の各種データソースから集められたデータを DWH 上で整備し、分析や可視化 / 機械学習などで使える形にして提供します。 またチーム内のデータエンジニアやデータサイエンティストとはもちろん、各事業のエンジニアやとも協力し、BIツールや社内ダッシュボードで利用するデータマートの構築や、機械学習モデルで利用する特徴量の管理など、様々な角度からのデータ活用の基盤づくりを担っていただくことを想定しています。 【採用背景】 事業の拡大に伴い、新規プロダクトの立ち上げや外部サービスの導入が進み、接続すべきデータソースが増加しています。あわせて、データを活用する部署やメンバーも増え、要望も多様化しています。 また、既存の可視化や機械学習での利用に加え、今後は生成 AI を使ったデータ活用も増える予定です。すでに社内では Gemini を使って、ビジネスメンバーが SQL や Python で DWH からデータを抽出して分析する事例もあります。今後はエージェント等の導入も視野に入れ、より多くの人が自分でデータにアクセスできるようになることを目指しています。 そのためには AI ready なデータマートの構築や、メタデータ / ドキュメントの整備が急務となっています。 事業 / 環境ともに転換点にあるUPSIDERで、こうした課題を一緒に解決し、データ基盤を次のステージへ進化させるメンバーを募集しています。 【業務内容】 データマートの設計、構築、運用をはじめとした、各種事業の成長の源泉となるデータ利活用を推進するための Analytics Engineering をお任せする想定です。 「作って終わり」ではなく、きちんと定義が揃い、変更に追従でき、品質が保たれる状態を維持するところまでを一貫して担っていただきます。 具体的な業務例: ・ 各種指標の定義を整理し、BIツールで利用できるデータマートを設計 / 実装 / 運用する ・ 事業側のメンバーと対話しながら分析ニーズを把握し、適切に共通化されたデータマートを設計する ・ 開発チームと連携し、各システムや外部サービスに格納されているデータの内容や構造を把握した上で、分析で利用しやすい形に整えて提供する ・ 機械学習の学習 / 推論で利用するデータ(特徴量テーブルなど)を整備 / 運用する ・ データ品質を担保するため、欠損や数値の不整合を早期に検知できるチェックの仕組みを構築 / 運用する ・ 各データマートの目的や注意事項、活用例などをドキュメント化し、継続的にメンテナンスする 期待する成果物の例: ・指標の定義が揃い、利用者が迷わず参照できるデータマート ・冪等性が担保され、安心して処理を再実行できる特徴量テーブル ・データ品質の異常を早期に検知し、原因を追跡できる監視 / 運用の仕組み ・参照先が明確で、メンテナンスされているわかりやすいドキュメント 主な技術スタック: ・クラウド (Google Cloud): BigQuery, Cloud Run, Dataflow, Datastream, Vertex AI ・ データモデリング: dbt Cloud, Dataform ・ BI: Redash, Metabase ・ 開発支援 (生成AIなど): Cursor, Claude Code, GitHub Copilot ・ 言語: Python ・ その他: GitHub (バージョン管理), Terraform (IaC), GitHub Actions (CI/CD) 【本ポジションの魅力】 本ポジションの魅力: ・ データ基盤は経営層の意思決定から現場メンバーのオペレーションまで幅広く活用されているため、事業成長に貢献している実感が得られます ・ 事業拡大と生成 AI 台頭の2つの側面での転換期において AI ready なデータ基盤を再構築するコアメンバーとして参画することができ、設計フェーズから裁量を持って関わっていただくことができます ・ 全社的に AI 活用が積極的に推奨されていて、ChatGPT, Cursor, Claude Code など各種 AI ツールを利用できます ・ スタートアップならではのビジネスメンバーとの距離の近さを活かし、要件のヒアリングから設計 / 実装 / フィードバック / 改善まで、スピード感を持ってデータマート整備を進めることができます ・ グローバルメンバーとの協働を通じて、実務で英語を使う機会があります 【参考情報】 ▼Engineer Entrance Book - UPSIDER https://upsiders.notion.site/Engineer-Entrance-Book-UPSIDER-27a93c7ce32d807196bfc3e80296a9fd ▼Data Engineering Blog https://tech.up-sider.com/entry/20250205_reverse-etl https://tech.up-sider.com/entry/20250930_data

・ 実務におけるSQLの経験3年以上 ・ dbtまたはDataformを利用したデータマートの構築経験 ・ DWH（BigQuery, Snowflakeなど）の活用経験 ・ バージョン管理ツール（GitHub, GitLabなど）を利用した開発経験 ・ ビジネスレベルの日本語能力 ・ 英語での読み書きによる業務コミュニケーション (翻訳ツールなどの利用可。グローバルメンバーとの協働機会があるため、完璧でなくても抵抗感なくやりとりできる方)

・ クラウド環境（Google Cloud, Amazon Web Services など）でのデータ基盤の運用経験GCP, AWSなどのクラウド環境におけるデータ基盤に関する実務経験 ・ コマンドラインツールの基本的な使用経験 (Unix コマンドや `gcloud` `aws` 等のクラウドインフラのツールなど) ・ データパイプライン（ETL/ELT）の構築及び運用経験 ・ IaC（Terraformなど）やCI/CD（GitHub Actionsなど）を活用したDevOpsの実践経験 ・ ビジネスレベルの英語能力 ・ スタートアップ環境での柔軟かつ迅速な開発経験 ・ コンピュータサイエンス、データサイエンス、情報技術などの学士号または修士号

・ UPSIDERのミッションに共感いただける方 ・ 技術や手段よりも「ユーザーに価値を届けること」に喜びを感じられる方 ・ リスペクトを持ち、困っている仲間に手を差し伸べられる方 ・ 利用者の視点に立って指標の定義やデータ設計を整理し、主体的に提案できる方 ・ 他部署と積極的にコミュニケーションを取り、合意形成をしながら自発的に仕事を前に進められる方 ・ データ品質に真摯に向き合い、不整合が起きた際に原因を切り分けて改善できる方 ・ 変化のある環境でも優先度を判断し、継続的に改善を進められる方