鍛冶屋文蔵 八重洲南口店

おいしい料理に♪うまいビール♪いろいろなお酒も楽しめるお店です★

給与
ホールスタッフ 時給1,200円〜(深夜:時給1,500円)
キッチンスタッフ 時給1,200円〜(深夜:時給1,500円)
交通
東京都中央区八重洲2-4-13 ユニゾ八重洲二丁目ビルB1(京橋(東京)駅より徒歩3分)(東京駅より徒歩5分)
時間
10時00分〜23時30分 シフト制 1日3時間 週2日 から応相談
特徴
曜日や時間が選べる 交通費支給 スキルが身に付く 制服あり 未経験歓迎 
祝い金
この求人は5,000円採用祝い金がもらえます!
祝い金とは、ジョブセンスから応募して、採用が決定するともらえる現金プレゼントです。

鍛冶屋文蔵 八重洲南口店はこんな職場!

★お仕事は店内のみです。(チラシ配りなど店外勤務は一切ありません)お客様にお好みのお料理やお酒を、おいしく楽しんでいただくためのお手伝いをお願いします。

【時給詳細】
1)10時〜22時:1200円
2)22時〜:1500円

 募集職種

■ホールスタッフ

給与時給1,200円〜
深夜:時給1,500円(22時〜24時)
各種手当てあり
昇給あり
仕事内容
ホールで接客をしていただきます。
お客様が店内で気持ちよくお過ごしいただくため私たちホールスタッフは毎日試行錯誤しながら最高の接客を目指しています♪
接客経験がなくても、分からないことや難しいことは先輩がしっかりサポートするので大丈夫!
元気で明るい方なら大歓迎です。
スタッフ 一同お待ちしております!

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■キッチンスタッフ

給与時給1,200円〜
深夜:時給1,500円(22時〜24時)
各種手当てあり
昇給あり
仕事内容
お客様に提供するお料理を作っていただきます。
料理は本格派!
調理が得意な人、調理が好きな人大募集♪
未経験の方も大歓迎です。
しばらく働くと見違えるほど料理が上手になってるはずですよ。
いつのまにか料理の鉄人になれちゃうかも☆
あなたのご応募スタッフ一同お待ちしております。

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 募集情報の詳細

店舗名鍛冶屋文蔵 八重洲南口店
(カジヤブンゾウ ヤエスミナミグチテン)
勤務時間10時00分〜23時30分
シフト制
1日3時間 週2日 から応相談
歓迎フリーター歓迎
学生歓迎
既婚者歓迎
未経験者歓迎
長期歓迎
11時〜13時に働ける方歓迎
平日ランチできる方歓迎
応募資格学歴不問
未経験者OK
高校生不可
ホール(接客)スタッフとして働ける方、キッチン(調理補助)スタッフとして働ける方
待遇制服貸し出し
社会保険制度あり
従業員割引あり
求人番号112125

 応募先企業の情報

鍛冶屋文蔵 八重洲南口店のロゴ
企業名
鍛冶屋文蔵 八重洲南口店
住所
東京都中央区八重洲2-4-13 ユニゾ八重洲二丁目ビルB1(地図を見る)
担当者から
お気軽にご連絡ください!!

 写真でわかる注目Point!!

鍛冶屋文蔵 八重洲南口店の大写真
おいしい料理に♪うまいビール♪いろいろなお酒も楽しめるお店です。
お仕事は店内のみです。(チラシ配りなど店外勤務は一切ありません)お客様にお好みのお料理やお酒を、おいしく楽しんでいただくためのお手伝いをお願いします。
鍛冶屋文蔵 八重洲南口店のアルバイト写真1
あなたの仲間もきっと見つかるはず☆
幅広い年代層のスタッフが働いているからあなたもすぐに打ち解けますよ☆
鍛冶屋文蔵 八重洲南口店のアルバイト写真2
あなたの笑顔とやる気を持ってきてください。
スタッフ達はすばらしい人たちが居ますので、働き始めの不安もご安心してください!
未経験の方もまずはご連絡ください。

みんなの声・フリーアピール

鍛冶屋文蔵 八重洲南口店のフリーアピール、みんなの声

スタッフはとても仲良し☆
仕事以外のプライベートでもよくスタッフ同士で遊んでいます♪
このチームワークが仕事でも活きてくるんです(笑
本当に雰囲気の良い職場なので是非一度遊びに来てください。
きっと当店で働きたくなっちゃいますよ。

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この求人の評価

■ユーザー評価

NO DATA
  • シフトの融通3.0
  • 仕事の覚えやすさ3.0
  • 清潔感3.0
  • 応募時の対応3.0
  • 教育・研修3.0
  • 企業のホワイト度3.0
  • 職場仲間の人柄3.0
  • コスパ(給与×労働)3.0

 4.30

バイトを決めるポイント!
星の評価は、実際に応募した人の評価や満足度をもとに付けた総合評価だよ。
※参考値です。採用を保証するものではありません。
採用の積極性 高め
応募のタイミング ふつう

※「ユーザー評価」は、このバイト先について知っているユーザーの回答を元に算出した評価の集計です。点数は単純平均ではなく、より信頼あるスコアとするためにジョブセンス独自のアルゴリズムを用いております。また、ある程度の評価が集まらないと、スコアが大きく変化しないようになっています。

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