会社名

ウェルスナビ株式会社

会社概要

働く世代の資産形成をサポートするウェルスナビ株式会社。資産運用サービス「WealthNavi（ウェルスナビ）」は、ロボアドバイザーとして預かり資産・運用者数ともに国内No.1（※）のシェアを誇る。
次なる事業拡大の一歩として、2024年3月に三菱UFJ銀行の完全子会社化し、「総合アドバイザリー・プラットフォーム（MAP：Money Advisory Platform）」という構想に基づいた挑戦を開始。

・上場区分：非上場（3月のスクイーズアウトにより非上場化）
・平均年齢：38歳
・社員数：214人（2025年3月31日時点）
・残業時間：18.4時間
・運用者数：42万人（2025年4月1日時点）
・預かり資産：1兆4,000億円を突破（2025年1月23日時点）

ポジション

データ基盤スペシャリスト

仕事内容

ウェルスナビについて
働く世代を中心に支持され、預かり資産2.1兆円・運用者数50万人を突破したロボアドバイザーNo.1（※）企業です。 現在は資産運用にとどまらず、独自のAIを活用した「MAP AI」を軸に、個人のお金に関する課題全般を解決する「総合金融プラットフォーム」への拡張へと挑戦しています。

三菱UFJ銀行との新デジタルバンク立ち上げや、三菱UFJeスマート証券との統合（MUFGグループ6,000万人規模の顧客基盤活用）を控え、デジタル資産形成を担うまったく新しい金融インフラづくりを加速させています。

※一般社団法人日本投資顧問業協会「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）

データ分析基盤開発チームのミッション
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

私たちデータ基盤開発チームのミッションは、ロボアドバイザーの成長にとどまらず、個人向け金融プラットフォームへの進化やAI活用に向け、膨大かつ多様な金融・行動データを一元集約・高度化することです。
事業サイドとの協業のもと、プロダクト成長やユーザー価値向上に直結する全社横断の攻めデータプラットフォームを構築・運用しています。

課題と目指す姿
新データ分析基盤への移行を終えベースは整ったものの、複数事業のデータを横断したパイプライン構築や高度なデータモデル設計、AI活用を見据えた環境整備はまさにこれから本格化するフェーズです。

事業拡大に伴うデータ量の増加とデータ構造の多様化への対応、およびデータ利用環境の迅速な整備が急務となっています。
最適なデータアーキテクチャへの刷新と高い品質・パフォーマンスを両立させた基盤へと進化させていきたいと考えています。

具体的には、新規事業のデータマート提案・構築、事業横断での分析環境の整備、AIが利用できるセマンティックレイヤーの構築とAI活用方法の策定が直近の課題となっています。
また、プロダクトデータ以外のデータ活用領域の拡大(お問い合わせ内容や市場状況など)や、グループ間でのデータ共有や活用も視野に入れ、そこに対応し得る大きな枠組みの中でのデータ基盤のアーキテクチャも考えていきたいと思っております。

お任せしたいこと
最新・最適な技術選定やアーキテクチャ刷新などの上流の意思決定から、高難度な実装・品質向上・パフォーマンス最適化といった実行までを一貫して主導していただくことを期待しています。

技術刷新・開発プロセスのリードおよびプレイングマネジメント
新基盤移行に伴う技術的負債の解消、品質向上のための継続的なアーキテクチャ改善の主導
テックリード/プレイングマネージャーとして、難易度の高い設計・実装に自ら手を動かし、チームの開発力や技術水準を牽引
複数事業・スケールに対応するデータモデル＆パイプラインの設計・構築
ロボアド単体から複数事業化に伴う、拡張性・安全性の高い次世代データ基盤のアーキテクチャ設計・運用
大規模データソースを活用したデータパイプラインの構築・自動化（IaC/ワークフローエンジン活用）
このポジションの魅力・やりがい
高難度×大規模な金融データ基盤の開発経験
複数事業展開に伴い、増大・多様化するデータを扱うため、スケーラビリティと高い信頼性が求められる基盤作りにチャレンジできます
技術選定やアーキテクチャ設計の裁量
今後の展望を踏まえ、最新・最適な技術スタックや設計手法を積極的に検討、導入をリードいただけます
事業・プロダクト成長に直結する、攻めのデータ活用
事業サイドと直接協業しながら、ユーザー価値向上やAI活用を見据えた基盤構築を牽引できます
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

求める経験・スキル

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