【1.正社員】11.データエンジニア（プロフェッショナル）

【Google Cloud｜フレックス｜『いい部屋ネット』】不動産×テクノロジーで施策の起点となるデータ分析基盤・レコメンド機能の開発 ◆設立以来、黒字成長 ◆年間休日120日以上 ◆リモートワーク相談可 ◆残業月10ｈ程度 ◆副業可

仕事概要

不動産会社の事業成長を支えるデータ分析基盤の構築・運用と、データを活用したプロダクト改善・施策実行の仕組みづくりをお任せします。

主な業務は、 BigQuery や Managed Service for Apache Airflow (Cloud Composer) を活用したデータパイプラインの設計・開発・運用、データモデリング、データ品質の向上、分析基盤の改善です。プロダクトのシステムデータやアクセスログ、広告データなどを統合し、分析や意思決定、マーケティング施策へ活用できる環境を構築していただきます。

現在は、Datastream を活用したリアルタイムデータ連携の整備や、Cloud Run によるデータ提供 API の構築を進めています。また、分析から施策実行までのリードタイム短縮、広告データ活用の推進など、事業成長を支えるデータ基盤そのものを進化させる取り組みに注力しています。

▽業務内容の一例
◇ データパイプラインの構築
　主に、DWH にデータを蓄積するデータパイプラインを構築します。
　　- データパイプラインの一例
　　　- Google Cloud Storage に置かれた CSV ファイルを BigQuery に取り込む
　　　- 外部 API からデータを取得し、それらを BigQuery に取り込む
　　　- BigQuery に取り込んだデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成を行う
　　　- アプリケーションのアクセスログをリアルタイムに BigQuery に取り込む
　　- 使用しているサービス
　　　- Google Cloud (Managed Service for Apache Airflow, Dataflow, Cloud Run など)

◇データの活用
　DWH に集約したデータを基に、ランキング機能などの開発や改善を行います。
　　- 機能の一例
　　　- 物件のランキングデータの作成
　　　- 作成したデータをアプリケーションに連携する機能（バッチ連携・リアルタイム連携）
　　- 使用しているサービス
　　　- Google Cloud (Managed Service for Apache Spark, Cloud Run など）


当社では、要件を受けて実装するのではなく、「どの課題を解くべきか」「どのようなアーキテクチャが最適か」といった上流の意思決定からデータエンジニアが主体的に関わります。技術選定、アーキテクチャ設計、パイプライン設計まで大きな裁量を持ち、各組織と連携しながら事業成長に直結するデータ活用ををリードしていただくことを期待しています。

◼︎生成AIツールについて
『AIを当たり前に使える環境です』
全社員がGoogle Geminiを業務で利用でき、エンジニアには全員にGitHub Copilotを利用できます。さらに業務内容や希望に応じてChatGPTやClaudeも会社負担で利用できます。AIツールの活用を会社として推進しており、日々の開発・業務に最新のAIを取り入れられる環境です。


◼︎選考フローについて
書類選考→1次面接(オンライン)→リファレンスチェック→最終面接(対面)→オファー面談(対面)

※面接の回数や形式は変更になる場合がございます。
※選考の最終フェーズでリファレンスチェックをご依頼しております。
・計2名の推薦者をご指定ください。
・リファレンスチェックは全てオンライン上で完結いたします。
・推薦者の方に弊社から連絡することはございません。
・推薦者の方に弊社の選考を受けていることは伝わりません。

必須スキル

不動産会社の事業成長を支えるデータ分析基盤の構築・運用と、データを活用したプロダクト改善・施策実行の仕組みづくりをお任せします。

主な業務は、 BigQuery や Managed Service for Apache Airflow (Cloud Composer) を活用したデータパイプラインの設計・開発・運用、データモデリング、データ品質の向上、分析基盤の改善です。プロダクトのシステムデータやアクセスログ、広告データなどを統合し、分析や意思決定、マーケティング施策へ活用できる環境を構築していただきます。

現在は、Datastream を活用したリアルタイムデータ連携の整備や、Cloud Run によるデータ提供 API の構築を進めています。また、分析から施策実行までのリードタイム短縮、広告データ活用の推進など、事業成長を支えるデータ基盤そのものを進化させる取り組みに注力しています。

▽業務内容の一例
◇ データパイプラインの構築
　主に、DWH にデータを蓄積するデータパイプラインを構築します。
　　- データパイプラインの一例
　　　- Google Cloud Storage に置かれた CSV ファイルを BigQuery に取り込む
　　　- 外部 API からデータを取得し、それらを BigQuery に取り込む
　　　- BigQuery に取り込んだデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成を行う
　　　- アプリケーションのアクセスログをリアルタイムに BigQuery に取り込む
　　- 使用しているサービス
　　　- Google Cloud (Managed Service for Apache Airflow, Dataflow, Cloud Run など)

◇データの活用
　DWH に集約したデータを基に、ランキング機能などの開発や改善を行います。
　　- 機能の一例
　　　- 物件のランキングデータの作成
　　　- 作成したデータをアプリケーションに連携する機能（バッチ連携・リアルタイム連携）
　　- 使用しているサービス
　　　- Google Cloud (Managed Service for Apache Spark, Cloud Run など）


当社では、要件を受けて実装するのではなく、「どの課題を解くべきか」「どのようなアーキテクチャが最適か」といった上流の意思決定からデータエンジニアが主体的に関わります。技術選定、アーキテクチャ設計、パイプライン設計まで大きな裁量を持ち、各組織と連携しながら事業成長に直結するデータ活用ををリードしていただくことを期待しています。

◼︎生成AIツールについて
『AIを当たり前に使える環境です』
全社員がGoogle Geminiを業務で利用でき、エンジニアには全員にGitHub Copilotを利用できます。さらに業務内容や希望に応じてChatGPTやClaudeも会社負担で利用できます。AIツールの活用を会社として推進しており、日々の開発・業務に最新のAIを取り入れられる環境です。


◼︎選考フローについて
書類選考→1次面接(オンライン)→リファレンスチェック→最終面接(対面)→オファー面談(対面)

※面接の回数や形式は変更になる場合がございます。
※選考の最終フェーズでリファレンスチェックをご依頼しております。
・計2名の推薦者をご指定ください。
・リファレンスチェックは全てオンライン上で完結いたします。
・推薦者の方に弊社から連絡することはございません。
・推薦者の方に弊社の選考を受けていることは伝わりません。

歓迎スキル

・Terraform / GitHub Actions を用いた実務経験
・リアルタイムでデータを収集・活用する分析基盤の構築経験
・Google 広告などの広告媒体とのデータ連携機能の開発経験
・Go 言語の利用経験

求める人物像

・事業貢献をしている実感を持ちながら仕事をしたい方
・仮説検証しながら、よりよいものを作るのが好きな方
・仕事もプライベートも楽しみたい方
・スピード感をもって仕事をしたい方
・自分の意思をもって、意味がある・筋が通っていると思える仕事に取り組みたい方

応募概要

給与

・想定年収例：　700～1,200万円
　※半期年俸制
　※当社規定に応じて、個別に等級と金額を決定します。

・月給イメージ：
　年収700万円の場合：　　58.4万円/月（基本給：　44.6万　＋　固定残業代　13.8万）
　年収1,200万円の場合：　100万円/月（基本給：　76.4万　＋　固定残業代　23.6万）

　※時間外労働の有無に関わらず、40時間相当分の固定残業代を含む
　※休日勤務及び超過勤務分は別途支給

勤務地

東京都渋谷区猿楽町10-1 マンサード代官山3F

雇用形態

正社員

勤務体系

フレックスタイム制
コアタイム：11:00-17:00
※標準労働時間は週40時間、1日8時間です

■完全週休二日制（土日祝休）
■年末年始休暇　
■夏季休暇
※ 年間休日120日以上

試用期間

あり(6ヶ月)

福利厚生

■各種社会保険完備
■フリー菓子・フリードリンク
（終業後はアルコールも）
■長期休暇の前後はフルリモートワーク可能
■副業OK
■リモートワーク相談可
■交通費全額補助
■自転車通勤OK
■ハイスペックなデバイスの貸与
■セミナー・勉強会参加費・資格取得の補助
■書籍購入費の補助
■服装自由