株式会社hacomono
生成AI活用企業
【フルリモート・フレックス】健康課題の解決&リアル店舗のDXに貢献!急成長中ウェルネス×SaaSプロダクトのデータ活用プロジェクトを支えるデータ基盤エンジニアを募集!
最終更新日:
企業情報をみる職種
データエンジニア年収
600万円 〜 1,500万円利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-04-23最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
仕事内容
私たちは店舗ビジネスのネクストスタンダードをつくるスタートアップです。
フィットネス・スクール業界向け次世代CRM・予約システム「hacomono」は、2025年4月時点で9,000店舗以上に導入い
開発環境
◆技術スタック
・言語
Go
Ruby
TypeScript
Python
AWS
ECS(Fargate)
Lambda
DynamoDB
RDS Aurora Serverless
Athena / Redshift Serverless
GCP
BigQuery
Cloud Functions
※今後、活用予定
Kubernetes / Istio
Kinesis などのストリーミングデータ処理
Cloud Spanner / TiDB 等の分散型 SQL DB
Rust
・hacomonoを支える技術スタックについて
https://coal-son-1e1.notion.site/hacomono-283015802fbe410488d7f1a074aab8c8?pvs=4
求めるスキル
必須スキル/経験
- クラウド環境でのビッグデータ系プロダクトの構築・運用経験
- 例)BigQuery, Dataproc, Redshift, Athena, EMR, 等
- RDBMS とSQLに関する知識、テーブル設計の実務経験
- 一定規模のデータ処理バッチの開発経験
- 例)Python, Ruby, Java, .NET, Goでの開発経験
- 情報セキュリティに関する基礎知識
- ステークホルダーとコミュニケーションをとりながらプロジェクトを推進できる方
歓迎スキル/経験
- マルチクラウド(AWSとGCP)エンジニアとしての経験
- IaCで本番環境を運用してきた経験
- 例)Terraform, CloudFormation, CDK, 等
- 大規模データ処理に関わった経験
- リアルタイムデータ処理の経験
- 機械学習を利用したプロジェクトの経験
- データ分析フレームワークの利用経験
- 例)Spark, pandas, Jupyter notebook, 等
- 後輩・チームメンバーの育成経験
求める人物像
- 弊社のMission、Vision、Valueに共感して頂ける方
- セキュリティ面や、データの破損防止など守りを意識しつつも、将来の展望を想定しつつ小さく試すなどの対応も考えられる方
- 設計・検証を通じてシステムを作りきった経験がある方
- 一つのサービス・プロダクトを長く運用した経験がある方
- 相手のコンテキストや解像度に配慮し、ホスピタリティを持ってコミュニケーションが取れる方
紹介資料
仕事の魅力
◆現在進めていること
- プロダクト KPI の分析業務
- PM と連携し、プロダクトの各種 KPI や利用状況の抽出・分析
- 各事業部からのデータ基盤要望・活用方法の整理
- 社内向けデータ分析基盤のリアーキテクチャ
- 現状はプロダクトの生データが BigQuery に集約され、LookerStudio などのツールを用いて分析・集計を行っています
- 今後予定をしているマルチテナントアーキテクチャ移行に合わせ、データ分析基盤のリアーキテクチャを進めたいと考えています
- その他、要件に合わせたクレンジング・加工フェーズの構築などを進めていきます
- 社外向けデータ提供機能の設計・検証・運用
- 有償サービスとして提供している転送機能の運用を行いつつ、ストリーミング転送オプションの追加に向けた検証をおこなっています
◆今後のテーマ
- 社外向けに提供している分析環境の統合
- データ分析基盤をリアーキテクチャするなかで得られたナレッジを元に、プロダクト本体に用意されている集計・分析機能の統合、拡充を進めたいと考えています
- 上記データ分析を元に顧客へ価値提供可能な内容を定義し、データ分析・予測のサービス化につなげていく
- 会員登録、入会数、退会数の予測
- 空き時間、曜日、必要なスタッフ数の予測
- 出店計画
- 各種レコメンド
- ダイナミックプライシング
- 人気店舗で悩みとなっている bot 利用の判定
- etc
- IoT サービスで蓄積されたデータの分析・解析
- その他事業開発、企画立案
◆この仕事で得られる経験、面白さ
- 社内のデータ分析環境の構築改善経験
- 以下のような分析ニーズが社内に存在し、これらの課題へ取り組むことができる基盤を構築します
- 顧客満足度の向上と解約防止
- 顧客の成長支援(カスタマーサクセス)
- UI/UX変更や機能追加の効果測定
- 開発・運用のコスト削減・ROI向上
- 利用者にとっての安心・安全やコストの低減、運用性など、複数の側面を考慮しながら、マネージドサービス中心でデータ基盤を構築運用する経験を積むことができます
- 社外向けデータ提供プロジェクトの開発・運用経験
- ビジネス顧客向けの分析基盤の提供も行っています。社内向けにはない高い要件に沿うようにシステムを設計し運用する経験が得られます。