データエンジニア（アソシエイト）

必須

• Google Cloud 環境での DWH 構築経験
• Google Cloud 環境でのデータパイプラインの実装経験
• 以下サービスの実務利用経験 - BigQuery, Google Cloud のデータパイプライン系のサービス（Managed Service for Apache Airflow, Dataflow, Workflows など）
• Python、SQL の利用経験

歓迎

• 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

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

使用ツール

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。

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）

募集内容

• 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。