検索エンジニア

募集背景

1. 1カインズは売上高トップクラスのホームセンターとして、リアルとデジタルを融合させた「IT小売業」への変革を推進している。
2. 2ECサイトには一般的なECとは比較にならない「検索の壁」が存在し、扱う商材の圧倒的な品種の幅広さ（100万SKU）と属性の複雑さが課題。
3. 3「ネジ」や「木材」は素材・ミリ単位のサイズ・ピッチが合致しなければ無価値であり、プロの厳密さが求められる。
4. 4「汚れが落ちる洗剤」「おしゃれな収納」といった感覚的で曖昧なニーズも大量に検索される。
5. 5「賞味期限（食品）」と「耐荷重（資材）」と「排気量（農機具）」といった全く異なる属性を持つ100万点以上の商品が混在している。
6. 6レガシーなキーワード検索では限界が来ており、膨大で非構造的なデータを技術で整理し、検索基盤をゼロベースで構築する専任エンジニアを募集する。

ミッション

1. 1顧客が抱える「困りごと」に対し、最適な「解決策（商品）」を提示するコンシェルジュをシステム上で再現する。
2. 2バラバラな100万件の商品データを正規化し、検索可能な状態へモデリングする。
3. 3クエリから「プロの型番指名買い」なのか「DIY初心者の悩み解決」なのかを瞬時に判別し、出し分ける。
4. 4膨大な商品数の中に埋もれてしまっている「ニッチだが最高の商品」を、必要なユーザーに届ける発見性（Discoverability）を高める。

業務内容

1. 1Google Vertex AIやフルマネージドなクラウドサービスを活用し、検索ロジックの刷新と品質改善をリードする。
2. 2特性の異なるカテゴリ（日用品、建材、インテリア等）を横断しつつ、それぞれの商材に最適な検索結果を返すアルゴリズムの設計・実装。
3. 3表記ゆれ（「プラダン」⇔「プラスチックダンボール」）の自動吸収。
4. 4ベクトル検索を用いたセマンティック検索（意味検索）の実装による、0件ヒットの削減と類似商品の提案。
5. 5クリック率（CTR）、検索後のカート追加率、NDCGなどの指標を設計し、A/Bテストを用いて継続的にチューニングを行うMLOpsサイクルの構築。

開発環境・技術スタック

1. 1クラウド基盤: Google Cloud (GCP)
2. 2開発言語: Go, Python, TypeScript (Node.js) 等
3. 3検索・データ: Elasticsearch, Solr, BigQuery, Google Vertex AI
4. 4インフラ: Terraform, Kubernetes (GKE)
5. 5その他: GitHub, Slack, Notion

求める人物像

1. 1カオスなデータや要件を整理し、美しいアーキテクチャやロジックに落とし込むことに快感を覚える方。
2. 2「なぜこのアルゴリズムにするのか？」「それで顧客の課題は解決するのか？」を問い続けられる方。
3. 3きれいなデータばかりではなく、現場のリアリティ（データの欠損や揺らぎ）に向き合い、解決策をひねり出すことを楽しめる方。

このポジションの魅力・キャリア

1. 1月間数千万PV、100万SKUという圧倒的なデータ量があり、実装したロジックが日本中のDIYユーザーやプロの職人の「仕事の効率」をダイレクトに変える手応えがある。
2. 2「リアル店舗×デジタル」の検索体験は、まだ世界的にも正解が出ていない領域であり、超・多品種ドメインを技術でハックする経験がエンジニアとしてのキャリア価値を大きく高める。

応募資格（必須）

• Webアプリケーション（バックエンド）の設計・開発経験（言語不問／目安3年以上）
• 以下のいずれかの経験・スキル
• Elasticsearch, Solr, OpenSearchなどを用いた検索機能の開発・運用経験
• RDB/NoSQLにおける複雑なデータモデリングとパフォーマンスチューニングの経験
• 「複雑なデータ」や「アルゴリズム」に対する知的好奇心と探究心

歓迎する経験

• 大規模ECサイト（数十万〜数百万アイテム規模）での検索ロジック構築・運用の経験
• 自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の基礎知識、または実務での活用経験
• Google Vertex AI や OpenAI API 等を活用したLLMアプリケーションの実装経験

待遇・福利厚生

• 出産育児・介護休業制度
• 屋内全面禁煙
• 年次有給休暇
• 慶弔休暇
• 特別休暇
• 財形貯蓄制度

求めるスキル・経験