株式会社Red Frasco

求人掲載中
建設・不動産
正社員
求人とのマッチ率 限定公開 %

データエンジニア(ハイクラス)

想定年収
800~1,200万円
勤務地
東京都
事業内容
私たちRed Frascoは「不動産領域のWebサービスを伸ばすための豊かな知恵・実績」と「専門性を持ち自立した仕事人であるマーケター・エンジニア・データアナリスト」で作用し合い、オンライン広告の戦略立案・運用・分析からメディア開発・運用まで一気通貫で担う座組でプロジェクトを支援する形をとっています。

これにより、集客単体・開発単体の受託で起こりやすいコミュニケーションロスを避けながら、
クライアントの自社集客の効果最大化を実現できています。
会社特徴
『テクノロジーの力で、不動産業界をシンプル&スマートに』

「住」領域は市場規模が大きく、業種・業態もおどろくほどたくさんあります。
アメリカや中国では不動産業界のIT・テクノロジー活用が進んでいる一方、
日本の不動産業界ではまだまだテクノロジーの未開拓分野が多く、業界発展には大きな余地が。
そこでRed Frascoは、「不動産テックに特化した技術組織」としてリクルート出身の3名で創業しました。
経営陣は全員業界の複雑性・構造を熟知した不動産テックの経験者。

『今できることを積み重ねた先に不動産業界のより良い未来がある』という信念を持って、
不動産会社向けの自社集客・成長を支援しています。

【報酬とストックオプションの両立】
会社が成功する/しないに関わらず、各人のマーケットバリューに適した報酬をお支払いします。
報酬に加えてストックオプションも付与することを、採用の方針としています。
1. Better Than MarketValue(B-T-M-V)
  ケースによる部分はありますが、「転職前より上げる」を基本の考え方としています。
  ※ マーケットバリューを基準として報酬を検討いたしますので、報酬アップをお約束するわけではありません
2. ストックオプション全員支給
  スタートアップではあるものの、資金調達をまだ実施していないため、現在であれば薄価に近い価格でお渡しできます
  ※ 2023年7月時点
仕事内容
全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。
※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。
▼業務内容の一例
◆データパイプラインの構築:以下の機能を持つパイプラインを構築します。
 ・ 各種データをBigQueryに集約する
 ・ BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する
◆データマートの作成
 ・ BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。
◆データの可視化
 ・ Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。
◆データの活用
 ・ BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。

【技術スタック】
・クラウド基盤: Google Cloud
・使用しているクラウドサービス: BigQuery、 Cloud Composer、 Vertex AI、 Cloud Run、 Dataproc、 Dataflow、 Cloud Monitoring など
・開発言語: Python、 SQL、 Go など
・BI: Redash、 Tableau
・その他ツール: Github、 Slack、 Jira、 Confluence
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株式会社Red Frasco募集概要

勤務地
東京都目黒区
給与詳細
※上記金額には1ヶ月あたり40時間分のみなし残業代を含みます
・ストックオプション制度あり
応募資格

・Google Cloud環境で下記いずれかの実務経験(5年以上)
 ・ビッグデータを活用したレコメンド機能の設計・開発および運用経験
 ・DWH、DataPipeline、ELT等の設計・開発および運用経験
・Python、SQLの利用経験(1年以上)

【歓迎】
・画像処理、自然言語処理、機械学習の利用経験
・リアルタイムでの分析基盤構築の業務経験
・Go言語の利用経験
勤務時間詳細
就業時間:11:00~20:00
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 どこでもワーク(長期休暇の前後に合計1週間(実働5日)程度、フルリモート勤務可)
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
通勤手当 書籍購入費全額補助 セミナー・勉強会参加費・資格取得の補助 ご希望のPC貸与
採用人数
若干名
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データエンジニア(データ分析基盤の構築/レコメンド開発)

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想定年収 800~1,200万円
勤務地 東京都

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データエンジニア(ジュニアクラス)

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収 800~1,200万円
勤務地 東京都

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求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。
※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。
▼業務内容の一例
◆データパイプラインの構築:以下の機能を持つパイプラインを構築します。
 ・ 各種データをBigQueryに集約する
 ・ BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する
◆データマートの作成
 ・ BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。
◆データの可視化
 ・ Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。
◆データの活用
 ・ BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。

【技術スタック】
・クラウド基盤: Google Cloud
・使用しているクラウドサービス: BigQuery、 Cloud Composer、 Vertex AI、 Cloud Run、 Dataproc、 Dataflow、 Cloud Monitoring など
・開発言語: Python、 SQL、 Go など
・BI: Redash、 Tableau
・その他ツール: Github、 Slack、 Jira、 Confluence
想定年収
804~1,500万円
勤務地
東京都
正社員

株式会社お金のデザイン

サーバーサイドエンジニア

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。
※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。
▼業務内容の一例
◆データパイプラインの構築:以下の機能を持つパイプラインを構築します。
 ・ 各種データをBigQueryに集約する
 ・ BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する
◆データマートの作成
 ・ BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。
◆データの可視化
 ・ Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。
◆データの活用
 ・ BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。

【技術スタック】
・クラウド基盤: Google Cloud
・使用しているクラウドサービス: BigQuery、 Cloud Composer、 Vertex AI、 Cloud Run、 Dataproc、 Dataflow、 Cloud Monitoring など
・開発言語: Python、 SQL、 Go など
・BI: Redash、 Tableau
・その他ツール: Github、 Slack、 Jira、 Confluence
想定年収
300~700万円
勤務地
東京都
正社員

株式会社ドクターネット

クラウドエンジニア(管理者候補)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。
※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。
▼業務内容の一例
◆データパイプラインの構築:以下の機能を持つパイプラインを構築します。
 ・ 各種データをBigQueryに集約する
 ・ BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する
◆データマートの作成
 ・ BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。
◆データの可視化
 ・ Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。
◆データの活用
 ・ BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。

【技術スタック】
・クラウド基盤: Google Cloud
・使用しているクラウドサービス: BigQuery、 Cloud Composer、 Vertex AI、 Cloud Run、 Dataproc、 Dataflow、 Cloud Monitoring など
・開発言語: Python、 SQL、 Go など
・BI: Redash、 Tableau
・その他ツール: Github、 Slack、 Jira、 Confluence
想定年収
700~1,400万円
勤務地
東京都
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