Data Engineer（データエンジニア）

▼お任せしたいこと｜AI SaaSの心臓部を支えるデータエンジニア スマサテのプロダクトの心臓部である「データ基盤」の開発・運用を担うポジションです。世の中に散らばる膨大かつ雑多な不動産情報を収集し、誰もが使える「綺麗なデータ」へとクレンジング・構造化していくのがメインミッションです。データサイエンティストの高度な分析や、アプリケーションの高速処理に耐えうる「綺麗で構造化されたデータ」へと継続的に変換・蓄積するため、スケーラブルなデータパイプラインの設計・運用をリードしていただきます。 ▼具体的には.... • データ基盤（DWHやデータレイク等）のアーキテクチャの選定、設計、構築 • Web上からの継続的な不動産データ収集（クローリングやスクレイピング）、クレンジングおよび整形プログラムの実装 • バッチ処理やストリーミング処理のデータパイプラインの構築と最適化 • データ品質の担保、インフラ基盤やパイプラインの監視、パフォーマンスチューニング • アプリチームやデータサイエンティストとの要件定義、データスキーマのすり合わせ ▼開発スタイル 1.難易度やメンバーのスキルに応じて、タスクをアサイン 2.そのメンバーが主体的に設計・開発・テストまでを行ってプルリクエストまで担当 3. 他メンバーがレビュー・動作確認を経てリリース が基本的な流れになります。 まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。 • 品質第一：リリース前に複数人でテスト。バグ発生時は全員で初動対応します。 • 高速サイクル：週2,3回アップデートをリリースできる体制を構築。 ▼開発環境 • 開発言語：Ruby, PHP, Python, JavaScript, Node.js, TypeScript • フレームワーク：Ruby on Rails, Django, React, Vue.js • OS：Linux • DB：MySQL8.x , BigQuery • インフラ：AWS, GCP • テスト: Autify, RSpec, Vitest • CI/CD: CircleCI • ソースコード管理：GitHub • ローカル開発環境：Docker ▼最近の技術的取り組み事例 • Autifyを使用してテストの自動化 • AWSCloudWatchを導入し、監視を強化 • ElasticSearchとKibanaでのデータ分析、ログ監視 • Reactを導入することで開発速度を向上 • AwsAmplifyを導入することでスケーラビリティを向上 ▼今後計画している技術的取り組み事例 • 現在のモノリシックアーキテクチャーからマイクロサービス化を推進 • Refineを導入することで開発プロセスを改善 • CI/CDパイプラインを構築して、開発とデプロイの効率を高める • TypeScriptベースのReact/Next.jsへの完全な移行 ▼本ポジションの魅力とやりがい • 【技術基盤への投資】勤務時間の20%を技術的負債の解消や新しい技術の導入に割く制度があり、エンジニア主導で継続的な改善に取り組めます。 • 【ビッグデータとスケーラビリティ】11億レコードを超える膨大な不動産データを扱うマルチDB環境や、マイクロサービス化など、スタートアップならではの技術的チャレンジにあふれています。 • 【エンジニア本位のカルチャー】好きなPC（Mac/Windows/Linuxやスペックも選択可）、エディタ、AIツールを柔軟に導入でき、コアタイムなしのフルフレックスで圧倒的に働きやすい環境です。 • 【顧客志向と手触り感】セールスやPdMとの距離が非常に近く、ユーザーからの生のフィードバックをダイレクトに受け取りながら、本当に価値のあるプロダクト開発にこだわれます。 • 不動産という誰もが関わる巨大な基幹産業の課題をテクノロジーで解決していく、知的好奇心が尽きない面白さがあります。 ▼キャリアパス例(ご希望や実績に応じて様々なパスがあります) • Lead Data Engineer（リードデータエンジニア）: スケーラブルなデータパイプラインのアーキテクチャ設計から技術選定までを主導し、データエンジニアリングチームを牽引するエキスパート。 • Data Architect（データアーキテクト）: 組織全体のデータ戦略に基づき、11億件超のデータ基盤の統合やデータメッシュ設計、ガバナンス構築を全社横断で主導するポジション。

当社の指定する業務

• Pythonを用いたデータパイプライン（ETL/ELT）またはデータ処理バッチの開発経験（3年以上） • AWSやGCP等クラウドインフラを利用したデータ基盤（DWH、データレイク等）の構築・運用経験 • SQLを用いた複雑なデータ抽出・集計の実務経験 • RDBMSおよびNoSQLデータベースの設計・運用経験

• 「綺麗なデータ」を作ることに誇りを持ち、細部の品質にこだわれる方 • データサイエンティストやアプリエンジニアと連携し、チームのアウトプットを最大化することに喜びを感じる方 • レガシーなデータを扱う泥臭い作業もいとわず、技術力でスマートに解決できる方 • ユーザーの気持ちを考え誠実に対応できる方 • 仕事の期限を意識しつつアジャイルな柔軟性もある方 • TRY&ERRORでくじけない方

400万円〜（給与形態：年俸制）

グレード1: 400〜600万円 グレード2: 600〜800万円 グレード3: 800〜1,000万円 グレード4: 1,000〜1,500万円 グレード5: 1,500万円〜 ※ 提示金額は、ご経験・スキル、および前職給与を最大限考慮の上、当社規定により決定いたします。

・データエンジニア

正社員

あり（3ヶ月）

フレックスタイム制

● コアタイム：なし（フルフレックス） ● 1日の標準労働時間：8時間 自分のライフスタイルに合わせて始業・終業時間を自由に設定できます。

8時間

月45時間

東京都品川区上大崎3-3-1自転車総合ビル 8F （最寄駅：● JR山手線目黒駅徒歩2分 ● 東京メトロ南北線目黒駅徒歩1分）

なし

ハイブリッドワーク ● 出社日：月曜日のみ（全社ミーティング・対面コミュニケーションの日） ● リモートワーク：火～金曜日はフルリモートOK 週の始まりである月曜日にチームで顔を合わせ、それ以外の曜日は個人の生産性を最大化できるよう、自宅やオフィスなど自由な場所で働けるスタイルを採用しています。

週1出社

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

リモートワーク制度

120日

土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇

● 年次有給休暇（入社時から付与） ● 結婚休暇

育児休暇、産前産後休暇

残業手当、通勤手当