バックエンドエンジニア（toC / WEBアプリ） の求人一覧 - 株式会社Red Frasco

『いい部屋ネット』の成長を支えるバックエンドエンジニアを募集しています。 ※ ご経験やご希望に応じて、相談の上で担当いただく業務範囲を決定します ・要件定義 ・設計 ・実装（バックエンド） ・テスト ■業務環境： ・一般的な請負とは異なり、主体的な開発を行える環境 ・経験や希望に応じて、様々なフェーズに携わる機会 ・各分野のスペシャリスト（フロント/インフラ等）と協働して案件を進められる ・開発に関わる幅広い知識を獲得することができる ■業務内容（一例）： ◇ 大規模データのETL開発（Python × Step Functions） ・大規模データを処理するバッチの保守運用・追加機能開発 ・ETL = Extract（抽出）、Transform（変換）Load（格納） ◇ 『いい部屋ネット』のプロダクト改善 ・GraphQLを駆使したバックエンド開発（GraphQLのスキーマ設計やResolver実装など） ・キャッシュ戦略（Redisを駆使）や継続的なモニタリングによるパフォーマンスチューニング → チーム内で常にあるべき姿を議論しながら設計〜実装を進めているので、単に使用する以上の深い経験を積むことができます。 ◼︎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。 ◼︎選考フローについて 書類選考→1次面接(オンライン)→リファレンスチェック→最終面接(対面)→オファー面談(対面) ※面接の回数や形式は変更になる場合がございます。 ※選考の最終フェーズでリファレンスチェックをご依頼しております。 ・計2名の推薦者をご指定ください。 ・リファレンスチェックは全てオンライン上で完結いたします。 ・推薦者の方に弊社から連絡することはございません。 ・推薦者の方に弊社の選考を受けていることは伝わりません。

月間数千万PVを超える『いい部屋ネット』の成長を支えるバックエンドエンジニアを募集しています。 ※ ご経験やご希望に応じて、相談の上で担当いただく業務範囲を決定します ・要件定義 ・設計 ・実装（バックエンド） ・テスト ■業務環境： ・一般的な請負とは異なり、主体的な開発を行える環境 ・経験や希望に応じて、様々なフェーズに携わる機会 ・各分野のスペシャリスト（フロント/インフラ等）と協働して案件を進められる ・開発に関わる幅広い知識を獲得することができる ■業務内容（一例）： ◇ 大規模データのETL開発（Python × Step Functions） ・大規模データを処理するバッチの保守運用・追加機能開発 ・ETL = Extract（抽出）、Transform（変換）Load（格納） ◇ 『いい部屋ネット』のプロダクト改善 ・GraphQLを駆使したバックエンド開発（GraphQLのスキーマ設計やResolver実装など） ・キャッシュ戦略（Redisを駆使）や継続的なモニタリングによるパフォーマンスチューニング → チーム内で常にあるべき姿を議論しながら設計〜実装を進めているので、単に使用する以上の深い経験を積むことができます。 ◼︎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。 ◼︎選考フローについて 書類選考→1次面接(オンライン)→リファレンスチェック→最終面接(対面)→オファー面談(対面) ※面接の回数や形式は変更になる場合がございます。 ※選考の最終フェーズでリファレンスチェックをご依頼しております。 ・計2名の推薦者をご指定ください。 ・リファレンスチェックは全てオンライン上で完結いたします。 ・推薦者の方に弊社から連絡することはございません。 ・推薦者の方に弊社の選考を受けていることは伝わりません。

◇ 大規模データのETL開発（Python × Step Functions） ・大規模データを処理するバッチの保守運用・追加機能開発 ・ETL = Extract（抽出）、Transform（変換）Load（格納） ◇ 大規模不動産サービスのプロダクト改善 ・GraphQLを駆使したバックエンド開発（GraphQLのスキーマ設計やResolver実装など） ・キャッシュ戦略（Redisを駆使）や継続的なモニタリングによるパフォーマンスチューニング → チーム内で常にあるべき姿をで議論しながら設計〜実装を進めているので、単に使用する以上の深い経験を積むことができます。 ◼︎カジュアル面談後の選考フローについて カジュアル面談→書類選考→1次面接(オンライン)→リファレンスチェック→最終面接(対面)→オファー面談(対面) ※面接の回数や形式は変更になる場合がございます。 ※選考の最終フェーズでリファレンスチェックをご依頼しております。 ・計2名の推薦者をご指定ください。 ・リファレンスチェックは全てオンライン上で完結いたします。 ・推薦者の方に弊社から連絡することはございません。 ・推薦者の方に弊社の選考を受けていることは伝わりません。