通過ランク:B

【データエンジニア/フルフレックス】あらゆる消費者の行動データに関する注目SaaS

正社員
求人メインイメージ

Tangerine株式会社はリアル店舗とECサイトでの「データ活用」や「購買体験」における大きなギャップに着目したSaaS『Store360』を開発・提供している。
IoT×ビッグデータ×アプリ(SDK)の幅広い領域に関連するSaaSです。snowflakeやThoughtSpot、dbtなどを活用した最先端のデータビジネスを展開しており、オフラインのGoogle Analyticsを目指している。

「オンラインショッピングが一般化したとはいえ、消費の90%は未だにリアル店舗での買い物です。オンラインショッピングでは、個々の顧客に合わせたコミュニケーションが当たり前になっていますが、オフラインでは顧客データの取り込みさえ満足に進んでいません」(代表取締役・平井清人氏)。

オフラインの顧客データ取り込み分析、施策を打つために同社が開発したのが『Store360』だ。アプリやWebで集めた顧客データと、ビーコン等のセンサーを活用して集めた正確な来店と店内回遊をリアルタイムで計測したデータを同時に扱うことができる。その上マネキンや店舗の陳列、POPなどを何秒何回見られたか、店の前を一日何人が歩いていたかなどのデータも取得ができる。それを優秀な店舗と比較分析したりすることができ、注目されているけど購入されない商品を特定したりすることができる。これらのデータを商品企画やマーケティングなどに活用することができる。分析面では天気やPOS、TVCMに至るまで様々な消費に関するデータを統合管理・分析することが可能だ。

「私達が提供するのはSaaS型サービスです。ハードウェアで儲けるつもりはないので、ビーコン設置の初期費用は必要最小限に抑えています。個人情報保護に対する法規制等、社会問題が原因でサードパーティーCookieが廃止となり、マーケティングに活用するデータを自社で持つことの重要性が高まっています。『Store360』なら予算をかけずにオフラインの顧客データを取り込むことができます」(平井氏)。

人流センサー等を活用すれば、店外の通行者数から来店者数、購入までの人流を可視化し、離脱の多い部分を定量的に判断できる。オンラインで一般的なデータ分析が、オフラインでも可能になる。

「通行者数をPVに見立て、同じく総来店者数をクリック数、購入者数をCVとすれば、オンラインショッピングの一般的なコンバージョン率が計測でき、データドリブンな施策の立案が可能となります」(平井氏)。

職種名
データエンジニア
給与(想定年収)
500万 〜 700万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務地
東京都
主要開発技術
SQL
クラウドプラットフォーム

Amazon Web Services

データベース
MongoDB
開発内容タイプ

自社製品/自社サービス、B2C、B2B、業務システム/パッケージ、アドテク、リサーチ、解析、SaaS、AI、データベースの設計、チューニング、IoT

特徴
服装自由 イヤホンOK フリーソフト利用可 ノートPC+モニタ別途支給 1920x1200以上のモニター環境を提供 裁量労働 残業30H以内 副業OK 一部在宅勤務可 オンライン面談可
募集人数
1
求人イメージ画像2

snowflakeやdbtを活用した最先端の環境です!

求人イメージ画像3

データが弊社のコアコンピタンスです!

必須要件
以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています!
・何らかのシステム開発経験 実務3年以上
・SQL 実務2年以上
・データベースの設計、チューニング 実務2年以上
歓迎要件

・BI(Tableau、PowerBI、Lookerなど)の利用経験
・データモデリングのご経験
・dbtの利用経験がある
・AWS/GCPなどのクラウド環境でのデータ基盤の設計・構築経験
・業務でプログラミングをした経験がある(プログラミング言語は問わず)

求める人物像

・最先端の技術にアンテナを張っている方
・modern data stackに関心をお持ちの方
・今後データ領域でのキャリア開発を考えている方

選考フロー

paiza(コーディングテスト)

面談2~3回

内定

オファー面談

※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
【裁量労働制/自社サービスのデータエンジニア】あらゆる消費者の行動データを扱う小売りのインフラサービス

【Modern data stack
あらゆる消費関連のデータプラットフォーム/
最先端の環境でデータエンジニアリング】

USでは急速にシェアを伸ばしておりRedshiftやBigQueryよりも高速・低価格なソリューショであるsnowflake、その他dbt、ThoughtSpotなどを活用し、次世代のデータマーケティングのスタンダードを築くようなポジションです。弊社はオフラインでの消費者の行動データのパイオニアであり、グローバルなデータモデルの構築が可能です。

【業務内容詳細】
・データ活用のためのETL処理の開発と運用
・snowflakeを活用した大規模なデータパイプライン、データ蓄積基盤の設計、開発など
・BIツールを使った、意思決定のための分析環境の開発・運用
・dbtを利用して、データモデル構築を汎用化し活用できるようするための技術方式の設計
・次世代アーキテクチャの検討・計画立案

【開発環境】
言語:SQL
バージョン管理:GitHub、Bitbucket、GitLab
開発ツール:Xcode、Android Studio
コミュニケーションツール:Redmine、Slack
DWH:snowflake
BI:ThoughtSpotpot
※選定から関わることが可能です

#SQL
#BI
#モデリング
#DWH
#git
#snowflake
#ThoughtSpot
#dbt
#AWS

仕事のやりがい

・IoTやビッグデータ、クラウドなど様々な技術を用いたサービス開発に携わることができる
・snowflakeやdbt、Thoughtspotなどを最先端の技術を活用しているレベルの高い環境
・データプラットフォームマーである事業会社の最前線で稀有な経験を積める
・海外のメンバーからグローバルスタンダードの技術をキャッチアップすることができる
・身近なショッピングの当たり前を変えるサービスの開発ができる
・副業やリモート勤務も可能な柔軟な環境

開発部門の特徴・強み

アーキテクチャの決定含めエンジニアの様々な意見がウェルカムの雰囲気があります!

技術向上、教育体制

Weeklyでの1on1

支給マシン

Windows/Mac選択可
可能な限りご希望に沿う形で強力なPCをご用意します/希望のサイズのディスプレイも別途用意いたします

開発手法

プロジェクトごとに選択、アジャイル、グローバルチーム(多国籍メンバー)

開発支援ツール
Redmine、Backlog、GitHub
インフラ管理

Amazon CloudWatch

AI・データ分析

TreasureData

環境
Tableau
組織構成

・開発チーム
チームをイチから作っていくフェーズです。現状は開発部署は代表の管轄です。社内のエンジニアがPMをしており、インドにオフショア開発チームがあり、弊社専任のエンジニア7名います。後々は子会社化する想定です。

配属部署
開発部
配属部署人数
6名
配属上司経歴

※先輩社員です
データエンジニア R・I氏
新卒でSIerに入社、前職はクラウドエース株式会社でGoogle Cloud上にBigQueryにデータを蓄積するパイプライン作成する業務に従事していました。現在はTangerineのデータエンジニアとしてSnowflakeやdbtなどのModern Data Stackと呼ばれる
最新のツールを駆使して、データ基盤の構築を担当しています。Tangerineに入社した理由はツールの選定から構築までを担当することができることから、データエンジニアとして素晴らしい環境で仕事ができると思ったからです!

平均的なチーム構成

平均2名~5名で開発を行っております。
1プロジェクトの単位期間はおよそ4〜6ヶ月くらいです。

勤務地
東京都港区南麻布3-19-1322 SKY BLDG. 302
最寄り駅

東京メトロ南北線 白金高輪駅から徒歩8分
東京メトロ日比谷線 広尾駅から徒歩13分

給与体系・詳細

■賃金形態:年俸制
■賃金の決定方法:当社規定により決定 ※人事評価制度による毎年2回給与改定有
■月給:約416,667円〜583,334円
■その他:SO制度、在宅勤務手当、MVP制度

給与(想定年収)
500万 〜 700万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務時間

専門裁量労働制(1日8時間)

休憩時間:休憩60分 ※昼食時間は業務の都合により各々の自主性に任せています

平均残業時間:平均20時間/月

休日休暇

■年間休日128日(2022年実績)
■土・日曜日、祝日休み
■夏季休暇
■年末年始休暇
■年次有給休暇

諸手当

■各種社会保険完備
■服装自由
■残業月平均20h程度
■SO制度
■副業可
■通勤交通費
■PC貸与(Windows/Mac選択可)
■屋内外共に完全禁煙

インセンティブ

■SO制度あり

昇給・昇格

■人事評価/昇給制度(年2回)

保険

・健康保険
・厚生年金
・雇用保険
・労災保険

試用期間

3か月

企業メインイメージ

Tangerine株式会社

Tangerine株式会社はリアル店舗とECサイトでの「データ活用」や「購買体験」における大きなギャップに着目したSaaS『Store360』を開発・提供している。 IoT×ビッグデータ×アプリ(SDK)の幅広い領域に関連するSaaSです。snowflakeやThoughtSpot、dbtなどを活用した最先端のデータビジネスを展開しており、オフラインのGoogle Analyticsを目指している。 「オンラインショッピングが一般化したとはいえ、消費の90%は未だにリアル店舗での買い物です。オンラインショッピングでは、個々の顧客に合わせたコミュニケーションが当たり前になっていますが、オフラインでは顧客データの取り込みさえ満足に進んでいません」(代表取締役・平井清人氏)。 オフラインの顧客データ取り込み分析、施策を打つために同社が開発したのが『Store360』だ。アプリやWebで集めた顧客データと、ビーコン等のセンサーを活用して集めた正確な来店と店内回遊をリアルタイムで計測したデータを同時に扱うことができる。その上マネキンや店舗の陳列、POPなどを何秒何回見られたか、店の前を一日何人が歩いていたかなどのデータも取得ができる。それを優秀な店舗と比較分析したりすることができ、注目されているけど購入されない商品を特定したりすることができる。これらのデータを商品企画やマーケティングなどに活用することができる。分析面では天気やPOS、TVCMに至るまで様々な消費に関するデータを統合管理・分析することが可能だ。 「私達が提供するのはSaaS型サービスです。ハードウェアで儲けるつもりはないので、ビーコン設置の初期費用は必要最小限に抑えています。個人情報保護に対する法規制等、社会問題が原因でサードパーティーCookieが廃止となり、マーケティングに活用するデータを自社で持つことの重要性が高まっています。『Store360』なら予算をかけずにオフラインの顧客データを取り込むことができます」(平井氏)。 人流センサー等を活用すれば、店外の通行者数から来店者数、購入までの人流を可視化し、離脱の多い部分を定量的に判断できる。オンラインで一般的なデータ分析が、オフラインでも可能になる。 「通行者数をPVに見立て、同じく総来店者数をクリック数、購入者数をCVとすれば、オンラインショッピングの一般的なコンバージョン率が計測でき、データドリブンな施策の立案が可能となります」(平井氏)。
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