株式会社いい生活のエンジニア転職・中途採用情報

企業概要

企業情報

■企業名

株式会社いい生活

■設立年月日

2000年01月

■住所

東京都港区南麻布5丁目2番32号興和広尾ビル3F

■資本金

6億2841万1540円

社宅・家賃補助制度
持ち株会制度
従業員100名以上
育休取得
時短勤務

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株式会社いい生活の募集中の求人

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株式会社いい生活

【UI/UXデザイナー】不動産業界向けSaaSプロダクト開発/フルスタックエンジニアを目指せます/水曜日はNo残業デー

■必須条件

・WebアプリケーションのUIデザイン経験(3年以上目安) ・情報設計、画面設計、プロトタイピングの実務経験 ・プロダクトマネージャー・エンジニアと協働して仕様策定した経験 ・Figmaを用いたデザイン実務 ・ビジュアルデザインの基本的なスキル(バナーやLPなど) ・フロントエンド実装を理解したうえでデザインできる方(HTML/CSS/Reactの基礎理解)

UI・UXデザイナー

東京都

紹介動画

株式会社いい生活

【会計連携システム開発エンジニア】不動産業界向けSaaSプロダクト開発/フルスタックエンジニアを目指せます/水曜日はNo残業デー

■必須条件

・SQLを使用した開発経験 ・会計、簿記の知識(日商簿記3級相当以上)

400万円〜550万円

サーバーサイドエンジニア

東京都

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株式会社いい生活

【フロントエンドエンジニア(TypeScript, React,Vue.js)】不動産業界向けSaaSプロダクト開発/フルスタックエンジニアを目指せます/水曜日はNo残業デー

■必須条件

・TypeScript+ReactもしくはTypeScript+Vue.jsでの経験 ・ウェブアプリケーションの開発と運用経験 ・Gitを用いたバージョン管理ができる

400万円〜900万円

フロントエンドエンジニア

東京都

こんな募集もおすすめ

本田技研工業株式会社

【HM_生成AIエンジニア(全社DX推進・AI技術の研究開発)】

■必須条件

・生成AI、機械学習、ディープラーニング等を用いたシステム・モデルの実装経験 ・以下のいずれかの実務経験 - PyTorch、TensorFlow等の機械学習フレームワークを用いたモデル開発 - RAGやAIエージェント等、生成AIを活用したアプリケーション・システム開発 ・AI技術を活用して、実際の業務課題や技術課題を解決した経験 ・ユーザーや関係部門から課題・ニーズをヒアリングし、業務内容を理解できるコミュニケーション能力 ・課題に対してAI技術を用いた解決方法を自ら考え、提案・実行できる方 ・AIシステムの企画・設計・開発において、利用目的、データ、モデル、利用者および影響範囲を整理し、リスクを評価した経験 ・導入後の性能劣化、データドリフト、誤出力、偏り、異常利用等をモニタリングし、必要に応じて停止・是正・インシデント対応につなげられる方

570万円〜1,040万円

AI・機械学習エンジニア

埼玉県

freee株式会社

【<大阪勤務>コーポレートIT マネージャー(候補)】ARR300億円・成長率130%/ユーザ企業は54万社over/20以上のSaaSプロダクトを展開

■必須条件

・事業会社のコーポレートIT部門での実務経験(目安5年以上) ・5名以上のチームマネジメント経験(業務委託・派遣スタッフのマネジメント含む) ・ITインフラ(ネットワーク、デバイス管理、SaaSアカウント管理等)の設計・構築または運用統括経験 ・IT予算の策定、予実管理、ITツール導入における社内調整・ベンダー折衝の経験

770万円〜1,080万円

サーバーサイドエンジニア

東京都

株式会社テレビ朝日メディアプレックス

【~ビッグデータエンジニア~】エンタメ領域/民放テレビ番組の見逃し配信プラットフォーム向けのアプリ開発に携わるエンジニア募集/リモート可/テレビ朝日完全子会社/AWS アドバンストティア サービスパートナー

■必須条件

- バックエンドエンジニアとしての実務経験(3年以上/言語問わず) - データベース設計の経験 - SQLを使ったDBプログラミングの開発経験 - Google Cloud・AWS等のパブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験 - Gitなどのソースコード管理ツールの使用経験 ※Python・Dataform等のデータエンジニアリングスキルは入社後の習得でOKです

500万円〜700万円

サーバーサイドエンジニア, データエンジニア

東京都

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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