バックエンドエンジニア（データ連携・基盤）

データエンジニア | 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

仕事概要

当社の概要

元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア（管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入）と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。

主な業務内容

▼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。

参考情報

会社紹介資料
スマサテでの日々
メンバー紹介
Tech Blog

必須スキル

当社の概要

元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア（管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入）と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。

主な業務内容

▼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。

参考情報

会社紹介資料
スマサテでの日々
メンバー紹介
Tech Blog

歓迎スキル

• 大規模データ（数億〜10億レコード超）を扱う処理基盤の最適化経験
• 大規模なWebクローラー/スクレイピングシステムの構築・運用経験
• dbt/Airflow等のオーケストレーションツールを用いた開発・運用経験
• BIツール（Tableau、Metabase等）のデータマート構築・運用経験
• Elasticsearch等を用いた検索システムの構築・チューニング経験
• 生成AI×データ活用の経験（RAG/LLM連携等）
• マイクロサービス化・データメッシュ設計の経験
• データセキュリティやガバナンスに関する知見
• 不動産・金融領域のデータ業務経験

求める人物像

• 「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

応募概要

給与

想定年収：800～1500万円
【備考】
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〜
※ 上記金額には月45時間分のみなし残業代を含む
※ 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。

勤務地

【オフィス】
東京都品川区上大崎3-3-1 自転車総合ビル 8F

● 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

雇用形態

正社員

勤務体系

【勤務時間】
フレックスタイム制
● コアタイム：なし（フルフレックス）
● フレキシブルタイム：0:00〜24:00
● 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。

【勤務形態】
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。

【休日・休暇】
● 年間休日120日以上
● 完全週休2日制（土・日）
● 祝日
● 年末年始休暇
● 年次有給休暇（入社時から付与）
● 結婚休暇
● 産前産後・育児休暇

試用期間

あり（3か月）

福利厚生

● 社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
● 家賃補助月額3万円支給（会社より半径2㎞圏内に居住している場合に限る）
● 書籍購入代金補助
● リモートワーク機器補助

【環境への投資】
一流の料理人はお金を惜しまず最高の包丁を使います。これと同じようにオフィスワーカーにとっても仕事環境への投資は最も大切なことの一つだと考えています。当社ではこれらの金額に上限を設定していません。仕事で使うPCやモニター、リモート環境での生産性を高めるためのツールや機器については自由に申告してもらい、金額も特に上限を設けず購入してもらっています。