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株式会社Red Frasco 全ての求人一覧

【3.カジュアル面談】 00.オープンポジション

Red Frascoに興味はあるけど、職種まではまだ…という方はこちらからどうぞ!
【3.カジュアル面談】 00.オープンポジション

【3.カジュアル面談】01.フロントエンドエンジニア

大規模不動産サービスのプロダクト改善として、Next.js(TypeScript)やGraphQLを活用したフロントエンド開発、キャッシュ戦略やパフォーマンスチューニングを担当。 また、UI/UX改善では、デザイナーやマーケ、データチームと連携し、機能開発やABテスト基盤構築を推進。フロントエンドは多職種が交わる領域のため、マーケやデータ分析の知見を得る機会も豊富。継続的なリファクタリングを通じ、開発を超えた成長ができる環境です。
【3.カジュアル面談】01.フロントエンドエンジニア

【3.カジュアル面談】02.バックエンドエンジニア_Java

◇ Webシステムの開発(Spring Boot/Java, Vue.js) ・IaC(CloudFormation/Terraform) ・業務システムの保守運用と追加機能開発 ・MVCアーキテクチャのWebアプリケーション、各種バッチ(データ取り込み/出力) ・クラウドアーキテクチャの最適化 ・E2Eテスト ◇ SpringBootを使用したモジュラーモノリス構成 ・Web、Batch、API、認証などをモジュラーモノリスで統合するアーキテクチャ方針 ・最新のJDKの機能を積極的に利用したコード ・コンテナを活用したアーキテクチャ
【3.カジュアル面談】02.バックエンドエンジニア_Java

【3.カジュアル面談】02.バックエンドエンジニア_toC / WEBアプリ

◇ 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。
【3.カジュアル面談】02.バックエンドエンジニア_toC / WEBアプリ

【3.カジュアル面談】03.クラウドエンジニア

◇AWS移行プロジェクトに伴う基盤設計・構築・運用業務全般(以下は一例) - AWSを用いたスケーラビリティの高いインフラ基盤の設計・構築 - 構成管理ツールによるInfrastructure as Codeの実践 - サービスレベル低下に即座に対応できるような監視やダッシュボードの整備 - Blue/Greenデプロイなど、サービス影響を極小化する仕組みの導入・整備 - CI/CDパイプラインの改善 - マルチアカウント環境におけるセキュリティ、ガバナンス強化 など ◇ データ分析基盤運用業務(以下は一例) - GCPを用いたスケーラビリティの高いインフラ基盤の設計・構築 - 構成管理ツールによるInfrastructure as Codeの実践 - 監視・モニタリング基盤の拡充 など
【3.カジュアル面談】03.クラウドエンジニア

【3.カジュアル面談】05.QAエンジニア

・Webアプリケーションおよびネイティブアプリケーションのテスト計画、設計、実施 ・自動化テストの開発とメンテナンス ・バグの報告と管理、開発チームとの協業 ・テスト結果の分析とレポート作成 ・品質管理プロセスの改善提案と実施
【3.カジュアル面談】05.QAエンジニア

【3.カジュアル面談】11.データエンジニア

全ての施策の起点となるデータ分析基盤の構築や、データを活用した機能の開発、及びそれらの運用を担います。 拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ▽業務内容の一例 ◇ 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(Cloud Composer, Dataflow, Cloud Run など) ◇データの活用  DWHに集約したデータを基に、レコメンド機能などの開発や改善を行います。   - 機能の一例    - 物件の推薦(レコメンド)データの作成    - 物件のランキングデータの作成    - 物件一覧の表示順を最適化    - 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(Vertex AI, Dataproc, Cloud Run, Bigtable など)
【3.カジュアル面談】11.データエンジニア

【3.カジュアル面談】12.データアナリスト

クライアントが保有するサイト・事業に関わる意思決定に直結する分析業務を担います。 単にアナリスト業務のみお任せするわけではなく、ビジネス課題の発見-施策接続まで一気通貫でお任せするので、事業への貢献を実感しながら自身も成長していける環境です。 ▽ 実施案件の一例 ◇ データに基づき、賃貸ポータルサイトの成長を加速させるグロース戦略を実行 - KPI運用 - 年度目標の作成 - 進捗モニタリングと課題抽出 - クライアントへの状況報告および対応協議 - サイト改善施策の実行 - アクセスログおよび事業データを用いたサイト課題抽出 - サイト開発TM、マーケティングTMと協業し施策実行 - Webマーケ戦略・施策立案および実行 - 認知、集客予算最適化のための各種モデル構築(MMM,CPAカーブなど) - 認知施策(YouTube,Instagramなど)検討・実行 - Oneline施策の訴求ポイントの検討 - 訴求ポイントに応じたサイトの機能追加
【3.カジュアル面談】12.データアナリスト

【3.カジュアル面談】13.機械学習エンジニア

データを利活用した施策の立案、機能の開発・運用を行います。 以下は施策の一例です。  ・物件のレコメンド機能(バッチ予測・オンライン予測)  ・物件一覧の並び順の最適化
【3.カジュアル面談】13.機械学習エンジニア