職種
データエンジニア年収
500万円 〜 1,000万円利用技術
- Google Cloud
- BigQuery
- Dataflow
- Spanner
- Cloud Run
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-10-10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
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している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
GitHub Copilot, Vertex AI, Claude, Gemini, Cline, bolt, v0, Notion AI, AI Agent, MCP, Claude Code, Coding Agent
仕事内容
当社について
「なりたい自分で、生きていく。」
それが私たちREALITY株式会社のビジョンです。
誰もがアバターを持ち "なりたい自分で生きていく" ことのできるメタバースの世界の実現を目指して、スマホ向けメタバース「REALITY」を運営しています。
「REALITY」は海外ユーザーの割合が
開発環境
◆開発環境
• Infrastructure: Google Cloud（Compute Engine, Kubernetes Engine, Cloud Scheduler, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery, Spanner, Cloud SQL, Cloud Run, Cloud Loggingなど）
• BIツール: Looker Studio, Metabase
• データモデリングツール: Dataform
• データカタログ: Dataplex
• 構成管理: Terraform
• 分散処理: Apache Beam
• その他：Notion、Slack
求人の特徴
利用技術
- Google Cloud
- BigQuery
- Dataflow
- Spanner
- Cloud Run
- Terraform
- Metabase
- Apache Beam
- Dataform
- GitHub
- Slack
- Notion
趣向性
- 社会的な影響力や意義
- 自社サービスの開発
- 職場の一体感
- サービス企画・提案業務への参加
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- グローバルな環境への適応
- 部下・メンバーのサポート
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- モバイル
- アプリケーション開発
- インフラ
- セキュリティ
- ビッグデータ・データ解析
- 開発の効率化・最適化
- 上流工程・要件定義
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- 海外・グローバル