検索基盤エンジニア（バックエンドエンジニア／AI Platformチーム）

必須

• Webサービスまたはバックエンドシステムの開発・運用経験
• Python、Go、Ruby、Javaなど、いずれかのプログラミング言語を用いた開発経験
• Linux、ネットワーク、データベースなどの基礎知識
• AWSまたはGCPなどのクラウド環境を利用したシステム開発・運用経験
• システムの技術的な課題を発見し、設計・実装・運用まで改善を進めた経験
• 自然言語処理・情報検索・検索システムに関する強い興味・関心
• データ基盤・MLOpsなどの隣接領域へ担当の幅を広げていく意欲

歓迎

• Elasticsearch、OpenSearch、Solrなどを利用した検索システムの開発・運用経験
• 検索インデックスの設計や、検索クエリ・検索処理のパフォーマンス改善経験
• 検索で利用するデータの加工・連携や、インデックス更新パイプラインの開発・運用経験
• Embedding、Vector Search、RAGなどを利用したシステム開発経験
• TerraformなどInfrastructure as Codeを利用した環境構築経験
• 大規模Webサービスや高トラフィックサービスの開発・運用経験
• Platform Engineering / Developer Platformの開発経験
• システムのパフォーマンス改善、信頼性向上、コスト最適化の経験

求める人物像

• 特定の技術領域に閉じず、得意領域を軸に隣接する技術領域へ専門性を広げていきたい方
• AI・データを活用した機能を支える基盤づくりやPlatform Engineeringに興味がある方
• 技術的な課題を自ら発見し、周囲と議論しながら解決に向けて主体的に取り組める方
• 新しいAI・検索・データ関連技術に関心を持ち、自らキャッチアップ・検証できる方
• プロダクトエンジニアやデータアナリスト、データサイエンティストなど異なる専門性を持つメンバーと連携しながら開発を進められる方

使用ツール

概要

• BUYMAには日々、膨大な商品データや画像データ、ユーザー行動データが蓄積されています。
• これらを活かし、ユーザーが求める商品にたどり着ける検索体験を支えるためには、検索基盤の継続的な進化が欠かせません。
• AIテクノロジーグループでは、検索基盤・データ基盤・MLOps基盤を、BUYMAのAI・データ活用を支える「AI Platform」として発展させています。
• 今回は、検索基盤の設計・開発・運用を起点に、AI Platformの開発に取り組んでいただくソフトウェアエンジニアを募集します。 全文検索基盤のモダナイズやパフォーマンス改善、ベクトル検索を活用した検索基盤の開発など、検索領域を中心に担当していただきます。
• 検索基盤の開発やプロダクト開発チームとの連携を通じて、BUYMAのサービスやシステムへの理解を深めながら、将来的にはデータ基盤・MLOpsなどにも担当領域を広げ、AI Platformを横断的に支えていただくことを期待しています。

仕事内容

• BUYMAの商品検索や類似商品検索・画像検索などを支える、検索システムの設計・開発・運用から担当していただきます。
• プロダクト開発チームやデータサイエンティストと連携し、検索に関する課題の整理や技術的な提案から、検索エンジン・検索基盤の開発、改善まで取り組むポジションです。

具体的な業務内容

• 全文検索・ベクトル検索基盤の設計、開発、パフォーマンス改善
• 検索インデックス生成やデータ連携パイプラインの設計・改善
• 検索基盤のオブザーバビリティ・信頼性・開発者体験の改善
• クラウドコストや処理性能を考慮したアーキテクチャ改善
• プロダクト開発チームやデータアナリスト、データサイエンティストとの連携
• 新しい検索・AI関連技術の調査・検証・導入 など

将来的に広げていただく領域

• AI Platformチームは、以下の3つの領域を扱っています。
• 全文検索・ベクトル検索などの検索基盤
• データ収集・加工・分析を支えるデータ基盤
• 機械学習モデルの開発・評価・デプロイ・運用を支えるMLOps基盤
• まずは検索領域を中心に担当いただき、検索に必要なデータ連携やモデルの提供基盤など、隣接領域のメンバーと協働しながらプラットフォーム全体への理解を深めていただきます。 そのうえで、ご経験や習熟度、チームの課題を踏まえ、段階的に以下のような開発にも関わっていただくことを期待しています。
• データの収集・加工・蓄積を行うデータパイプラインの開発・運用
• 機械学習モデルの学習・評価・デプロイや、AIサービスのの提供を支えるサービング基盤の開発
• 機械学習モデルやAIサービスをプロダクトから利用するためのAPIや共通コンポーネントの開発
• AI Platformのオブザーバビリティ、信頼性、開発者体験の改善
• 新しいAI・検索・データ関連技術の調査、検証、導入 など
• 入社時からすべての領域を一人で担うことは想定していません。検索を最初の担当領域として、チームのメンバーと連携しながら、将来的にはAI Platformを横断的に支える役割へ広げていただくポジションです。

AI Platformチームのプロジェクト事例

• 全文検索基盤のモダナイズ
• ベクトル検索を活用した類似商品検索・商品検索の高度化
• 商品・ユーザー行動データを活用するためのデータパイプラインの改善
• 画像・テキストエンベディングを利用した検索・レコメンド基盤の開発
• 機械学習モデルの学習・評価・デプロイプロセスの自動化
• AI機能を各プロダクトチームが容易に利用できる共通API・SDKの整備
• LLMを利用した検索や商品情報生成など、新しいAI機能の技術検証
• AI Platformのオブザーバビリティ向上やコスト最適化 など

本ポジションの魅力

• 検索・AIを「使う側」だけではなく、AI・データ活用を支える基盤そのものをつくることができます。 AI Platformチームの顧客は、BUYMAを利用するユーザーだけではありません。 プロダクトエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストなど、社内のさまざまな開発者・データ利用者がAI Platformのユーザーになります。 AIやデータを使った機能を、各チームがより早く、安全にプロダクトへ届けられる環境そのものをつくることが、このチームのミッションです。
• 検索・データ基盤・MLOpsを横断し、専門性を広げることができます。 検索だけ、データ基盤だけ、MLOpsだけという限定された領域ではなく、検索・データ基盤・MLOpsをはじめ、AIプロダクトを支える幅広い技術領域を扱うことができます。得意分野を軸にしながら、隣接領域へ専門性を広げていくことができます。
• BUYMAが持つ大規模な実データを活用し、プロダクトに近い距離で基盤開発ができます。 BUYMAには大量の商品データ、画像データ、検索データ、ユーザー行動データ、取引データがあります。 Platformを作るだけではなく、その上で実際に動く検索・レコメンド・画像検索などのプロダクトと近い距離で開発できるため、基盤への投資がユーザー体験やビジネスへどのようにつながったのかまで確認することができます。
• これからのAI Platformを設計できるフェーズです。 これまで個別に構築してきた検索基盤、データ基盤、MLOps基盤を統合し、これからのBUYMAに必要なAI Platformを再設計していくフェーズです。 技術選定、アーキテクチャ、Platformとして提供する機能、開発チームとのインターフェースなどについて、チームで議論しながら設計していくことができます。

所属グループ・チーム

• 開発組織（サービスエンジニアリング本部）は、「アプリケーション開発グループ」「インフラグループ」「AIテクノロジーグループ」の3つのグループで構成されています。
• 本ポジションが所属するAI Platformチームは、「AIテクノロジーグループ」に所属します。
• これまでAIテクノロジーグループでは、検索基盤、データ基盤、MLOps基盤をそれぞれ開発・運用してきました。 今後はこれらをひとつのAI Platformとして横断的に捉え、個々の基盤を運用するだけではなく、BUYMA全体のAI・データ活用を加速させる共通Platformへ発展させていきます。
• AI Platformチームだけで完結するのではなく、BUYMAの各プロダクト開発チーム、データアナリスト、データサイエンティストなどと連携しながら開発を進めます。
• AI Platformとして何を共通化し、何を各プロダクト開発チームに委ねるのかを含め、現在の体制が完成形ではありません。これからのBUYMAに必要なAI Platformのあり方を、チームで議論しながら共に創っていただける方を求めています。

技術スタック・使用ツール

• クラウド：GCP
• 検索基盤: Solr, Elasticsearch, Vertex AI Vector Search
• データ基盤: BigQuery, Pub/Sub, Dataflow, Cloud Composer
• AI・機械学習: Vertex AI, Python, Embedding / Vector Search, LLM
• アプリケーション・基盤開発: Ruby on Rails, Python, Go, Kubernetes, Docker
• モニタリング: Datadog, Cloud Monitoring / Cloud Logging
• プロジェクト管理: GitHub, GitLab, Jira
• コミュニケーション: Notion, Slack
• AIサービス：Gemini, Cursor, Claude Code