株式会社Faciloの35_Data Platform Engineerの求人

事業概要

当社は、「AI × クラウド」の活用で不動産仲介のコミュニケーションを革新する不動産DXプラットフォーム『Facilo』を開発・提供しています。物件購入クラウドを起点に、売却・賃貸・事業用不動産までプロダクトを拡張し、不動産の「買う・売る・借りる・活用する」すべてのシーンを一気通貫で支援するプラットフォームとなっております。

仲介営業と顧客間で分断されがちだった物件提案・コミュニケーションをクラウド上で一元管理し、提案漏れや対応遅れといった機会損失を根本から解消。現場に深く入り込んだプロダクト設計により、営業担当者の生産性向上と顧客体験の質的向上を同時に実現しています。

Faciloは、不動産仲介の「営業担当者」と「顧客」を一つのクラウドで結ぶ双方向プラットフォームを起点に、用途別の複数プロダクトとして展開しています。

用途別のプロダクト群

• 購入クラウド：物件提案・購入支援を行う中核プロダクト
• 売却クラウド：売り仲介業務を支援。競合物件・反響レポートの自動可視化、売主向け簡易CRM、内見予約、AIによる報告書自動作成で「売り仲介の生産性向上」と「売主体験の進化」を実現
• 事業用クラウド：法人・ソリューション営業向け。BtoB不動産取引の物件・顧客・案件を一元管理し、大容量ファイル提案、地図×ハザード情報表示、OCRによる物件概要書の自動抽出、Salesforce連携などを提供
• 賃貸クラウド：賃貸仲介向け。図面の自動帯替え、顧客マイページ、物件マップ・比較、顧客のホット度／物件マッチ度診断などで物件提案時間を約80%削減

現在、大手30社中21社（約7割）を含む全国2,500店舗以上で導入、継続率99%超、累計提案物件数1,500万件突破と、業界内でも圧倒的なプロダクト定着率を誇ります。（2026年7月時点）不動産業界の業務をDXでより良くしていくことに加え、人が介在する価値をテクノロジーで最大化し、誰もが自分の人生に合わせて自由に住み替えを選択できる世界の実現を目指しています。

ポジション概要

2,500店舗以上に導入され、約150万人が日常的に使う不動産DXプロダクトのデータ基盤の運用を担うポジションです。新規プロダクトが常に誕生し、データ活用はプロダクトの機能にとどまらず、CS・Salesとの連携、経営ダッシュボードまで幅広く課題があります。SnowflakeをDWHとしたデータパイプラインの運用と、データやLLMを応用した機能開発をしていただきます。

募集背景

• データ基盤の本格拡充：マルチプロダクト化が加速する中、各プロダクトのユーザーデータとトランザクションデータを横断的に活用できるデータ基盤の整備を推進できる人材が必要です
• データ/LLM活用の深化：OpenAI・Geminiを本番運用しており、データ基盤を土台にした各プロダクトへの活用をさらに広げていく段階に入っています。0→1でデータ基盤を構築・運用できるエンジニアと一緒に進めたい
• 不動産Verticalの独自データ資産の活用：累計提案物件数1,500万件突破の実データと継続的に蓄積されるユーザー行動データを活用し、検索・分析など差別化機能の開発に取り組みたい

主な仕事内容

• ビジネス課題のデータ/LLMによる解決：プロダクトの課題に対して、データ分析やLLMを活用したアプローチを提案・実装
• データ基盤の開発・運用：ETL設計・Airflowを用いたパイプライン構築と安定運用
• データ品質・MLOpsの改善：実験管理・デプロイフロー・モニタリングの仕組み整備

約150万人規模のユーザーデータと業界固有の不動産実データを活用し、実際のプロダクト価値に直結するデータ基盤開発ができます。

チーム構成

エンジニアチーム27名体制（Frontend: 11名 / Backend: 14名 / ML: 2名）。Snowflake・Airflow・AWSを中心としたデータ基盤を本番運用。

 benefits / learning_support は _shared/company-common.md から自動供給されるためここには書かない。
 selection_flow は _shared の「ビジネス職標準」を上書きし、エンジニア版に差し替える。 -->

使用技術・システム規模

• 言語: Python / SQL / TypeScript
• データ基盤 / DWH: Snowflake / S3 / AWS Glue / Apache Airflow
• LLM活用: OpenAI API / Google Gemini API / LangChain / LlamaIndex
• 検索: OpenSearch / Elasticsearch
• インフラ: AWS(ECS Fargate / Lambda / Aurora MySQL / DynamoDB / S3 / SQS / SNS / SES 等)、Terraform
• 監視 / 開発: CloudWatch / Datadog APM / Sentry / CircleCI / GitHub / Slack / Figma

約150万人が利用するプロダクト群のデータを少人数で扱っており、データエンジニアとして本物の大規模データに向き合えます:

• データ規模: 数千万件レコード規模の DB と 累計提案物件数1,500万件突破の実データを複数プロダクトで運用
• DWH: Snowflake に集約された全社データを横断分析
• トラフィック: 月数億行規模のログ生成
• LLM 活用: OpenAI / Gemini を本番運用し、提案メール生成・画像情報抽出・文書解析等のプロダクト機能に組み込み

参入障壁の高い不動産ドメインの独自データ資産を、実験環境ではなく本番プロダクトで扱える環境です。

データ基盤を中心に取り組んでいる技術課題を抜粋します:

• データ基盤: DWH(Snowflake)移行・統合、横断アカウント基盤統合、ETL / Airflow パイプライン整備
• データ/LLM活用: 提案メール生成・画像情報抽出・文書解析の本番運用拡張、データ連携の整備
• 検索: 物件・提案検索の高速化と関連度改善(OpenSearch)
• MLOps: 実験管理・デプロイフロー・モニタリングの仕組み整備
• データ品質: 不動産 Vertical 固有データのクレンジング・整備

ポジションの魅力

• 最新 AI ツールを会社負担で活用: ChatGPT Pro・Claude Code・Devin・Cursor をはじめとする最新の AI 開発ツールをエンジニア全員に会社負担でライセンス付与。今後も積極的に最新の AI ツールへ投資します。
• 自律的でスピーディな開発スタイル: スクラムやスプリントに縛られず、PdM が設定した優先度をもとにエンジニア自身がチケットを選び主体的に開発を進めます。現状、週に 5〜15 件の新規機能をリリースできています。
• 顧客の声が開発に直接届く環境: CS・セールスチームが顧客の声を丁寧に拾い上げ、お客様の声を全社員にリアルタイム共有しています。ユーザーの課題を起点にした開発ができます。
• 成長する事業への貢献実感: 年間継続率 99% 以上を維持するプロダクトで、自分のエンジニアリングが事業成長に直結していると実感できます。
• 部署を超えたオープンなカルチャー: エンジニア・CS・セールスの垣根が低く、全員がプロダクト思考で動いている。優秀なメンバーが揃った、コミュニケーションが取りやすい環境です。

実験から本番まで一貫して担える裁量

パイプラインの設計から、プロダクトの機能に落とし込むまで、幅広い業務を担当できます。自分の意思決定がプロダクトに直接反映されるスピードと裁量を持って働けます。

AI開発ツールを全員が使える環境

Claude Code・Cursor・ChatGPT Pro など最新のAI開発ツールを全エンジニアに会社負担でライセンス付与。ツール選定から実装まで最前線の環境で取り組めます。

不動産Verticalという希少なドメイン資産

不動産仲介の業務プロセスと大量の取引データに深く関わることで、業界固有のドメイン知識を蓄積できます。参入障壁の高い市場で独自データ資産を持つプロダクト開発は、市場価値の高い経験になります。

開発文化・AI 活用

数字で見る開発文化(直近 3 ヶ月 GitHub データ):

• PR リードタイム中央値: 3.5 時間(半数以上が当日中にマージ)
• 1 PR あたり平均レビューコメント数: 5.4 件
• 1 プロダクトあたりのリリース頻度: 1 日 3〜7 回
• 新規機能リリース頻度: 週 5〜15 件

アジャイル実践状況:

• 週次のプロダクト定例で優先度や状況を共有しつつ、固定長イテレーションではなくセルフサインナップをベースに開発を進めている
• 各メンバーが自律的に課題を引き取り、完了後は定例を待たずに次のチケットへ移行
• 振り返りは四半期ごとに実施

コード品質向上のための取り組み:

• 本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施
• 「リファクタリングは随時行われるべき」という価値観をメンバー全員が共有しており、日常的に実施

ワークフロー整備:

• 全てのコードをバージョン管理ツールで管理
• マージは Pull Request ベース
• 自動ビルド・自動デプロイ環境が整備(1 コマンドで実行可能)
• コードによるインフラ構成管理(IaC)環境が整備

オープンな情報共有:

• 開発に必要な全ての資料・データ(個人情報を除く)は、実装を担当するメンバーなら誰でも上長等の許可なく自由に閲覧可能
• KPI 等チームの目標・実績値はメンバーの誰もがいつでも閲覧可能
• 専用の情報共有ツールでノウハウ・議事録・日報を共有
• 特定の人だけしかできない業務が存在しない(属人性をなくす取り組み)

開発メンバーの裁量:

• OS やエディタ、IDE といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使用可
• 企画決定の場に、実装を担当する開発メンバーが参加
• タスクの見積もりは実装担当メンバーが中心となって実施
• 全体スケジュール管理は、途中成果を随時確認しながら納期または機能を柔軟に調整
• 主要構成技術は最新版より 1 年以上ビハインドしない

技術カルチャー:

• CTO またはそれに準じる技術 / ワークフロー標準化の役割が存在
• 執行役員としてエンジニアリング部門の人間が経営に参加
• 経営トップがエンジニア出身、または現役のエンジニア
• エンジニアの人事評価にエンジニアが関わる

開発支援 AI とプロダクト統合 AI の両軸で本番運用しています。

開発支援 AI(全エンジニアが利用):

• ChatGPT Pro / Claude Code / Devin / Cursor 等の最新 AI 開発ツールを全員配布
• AI コードレビューツールを各リポジトリで活用

プロダクト組み込み AI:

• OpenAI(GPT 系)と Google Gemini を本番運用
• 提案メール生成、画像情報抽出、文書解析、AI エージェント等の用途で複数プロダクトに組み込み
• 今後も AI 統合は継続的に深化していく方針

キャリアパス・成長支援

• データ基盤・MLOpsの専門性を深め、データプラットフォームリードへ

• LLM/データ活用の知見を積み重ね、データを軸にしたプロダクト開発の中核を担うエンジニアへ

• 技術とビジネスを橋渡しするデータアナリスト・エンジニアリングマネジャーへ

• 全社員に生成AIツールを会社負担で配布（Claude Code・Devin・Cursor・ChatGPT・Gemini 等）。職種を問わず最新AIで業務を効率化できる環境

• 業務関連書籍・勉強会費用の補助

• Lunch and Learn：様々な業界・職種のプロが集まる社内勉強会

• All Hands：週1回、他チームの状況や取締役会での議論を全員にシェア

• After5 Passport：社員交流支援（飲み会費用サポート・回数無制限）

参考情報

Faciloのメンバー・カルチャー・プロダクトを紹介する公開コンテンツです。応募をご検討いただく際の参考にご覧ください。

• データを価値に変える仕組みをつくる Data & ML Platform Engineer という生き方(Note): https://note.com/facilo/n/n823e5f42da71
• 生成AIを本気で活用する開発組織へ〜FaciloがChatGPT Pro導入を即決した理由(Note): https://note.com/facilo/n/na859ff7356c7
• 創業CTOならではの信頼と中長期視点。エンジニアの稼働率を最大にする組織と仕組み(Note): https://note.com/facilo/n/nce70cade8a4d
• Startup Aquarium登壇レポート｜CTO梅林が語った、急成長スタートアップを支えるエンジニア組織のつくり方: https://note.com/facilo/n/ne64e1012cb36
• エンジニアから営業・CSまでが自発的にAIをハックするFaciloの日常《Facilo Open Night #01》イベントレポート: https://note.com/facilo/n/n11252b2c4ac3

■ 技術とビジネスの交差点で課題を特定し、データで意思決定を導ける方
■ 0→1のデータ基盤設計を当事者として進められる方
■ 不動産Verticalドメインに興味を持ち、業務理解に時間を投じられる方

大切にしているVALUES

◯ 誠実に向き合う

100回同じ事を聞かれても、100回笑顔で答える。これはファシロで大切にしている言葉のひとつ。人ならではの価値を大切にしているからこそ、多様な視点で社内、顧客、ユーザー、そして自分自身に対して誠実に行動する。

◯ プロとしてやり抜く

互いに高め合えば、どこまでも登れる。一人ひとりが仕事にプライドを持ち、リスペクトし合うプロフェッショナル集団。多様な才能たちが、助け合い、活かし合うことでチームとしての圧倒的なアウトプットを追求する。

◯ 最速・最短でいく

スピードは価値を飛躍させる。長期的なインパクトを目指し、全員で手法とプロセスを磨きこむ。一人ひとりのスピードを最大化し、最短ルートを取るために、戦略、仕組み、集合知にこだわる。

◯ 挑戦を楽しむ

好奇心をもって変化と挑戦を楽しむ。成功も失敗もどんどん積み重ね、学びつづけ自己変革していく。人もプロダクトもアップデートし続ける、ワクワクの詰まった大人スタートアップ実験場。

• データエンジニアとしてのデータ基盤（DWH・ETL/ELT）の設計・構築・運用経験
• Python・SQLを用いたデータ処理・分析の実務経験
• SnowflakeなどクラウドDWHの利用経験

• LLMを活用した本番プロダクトの開発経験
• Webクローリング基盤の構築、またはクローリングデータの収集・加工・分析経験
• 検索システム（Elasticsearch/OpenSearch等）の設計・運用経験
• Webアプリケーション・APIの本番開発経験