検索基盤エンジニア

部署説明

1. 1求人ボックスは2015年より展開する求人情報の一括検索サービスで、2025年3月期通期売上133億円（前年比+43%）、月間利用者数1,200万人を突破した。
2. 2プロダクト開発1部/SREチームは、求人ボックスの開発を担当し、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで様々な視点でシステムを構築する。
3. 3月間1,200万人超のユーザーに価値を届けるため、膨大な求人データと高トラフィック環境で検索システムの高速化と最適化に取り組む。
4. 4価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用し、ベクトル検索やLTR（Learning to Rank）、生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進める。

業務内容

1. 1全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール（性能向上・規模の拡大）を担当する。
2. 2検索への新しい要件に対して全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTRの開発ではデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進める。
3. 3アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用を行う。
4. 4検索基盤の開発・運用（メイン業務）：Apache Solrの構築・運用・パフォーマンスチューニング、データ投入システムと検索APIの開発・運用、CI/CD・モニタリングなど運用システムの構築、Elasticsearch・Vespaなどの検証・導入。
5. 5検索システムの安定運用と改善：性能監視とボトルネック解析、検索精度向上のための継続的な改善活動、大量データ・高トラフィック環境での最適化、運用自動化システムの構築。
6. 6最新検索技術の調査・検証・導入：新たな検索技術やツールの技術調査、ユーザー検索体験向上のための新技術導入、データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善。
7. 7SREチームでは開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力し、システム基盤の設計から構築・運用までを担当する。
8. 8クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用までSREチームが中心となってサービスの成長を支える。

開発環境

1. 1アプリケーション開発はLAMP環境で、端末はMacbookProを支給。
2. 2使用技術：Apache Solr、PHP、Symfony、Vue.js、MySQL、Redis、MongoDB、Envoy、Ansible、Terraform、Kubernetes、Apache Kafka、Jenkins、Deployer、Datadog、Prometheus、Grafana、Kibana、ElasticSearch、GitHub、Gitlab、JIRA/Confluence。
3. 3一部クラウド利用あり（GCP、AWS）。

入社後のイメージ

1. 1入社直後は専任のサポートメンバーが付き、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染む。
2. 2求人ボックスのシステム基盤全体を理解しながら、検索エンジンの運用やインフラ管理などSREチームの幅広い業務に携わる。
3. 3検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加する。
4. 4能力に応じて徐々に重要な案件を担当するが、業務はチーム全体でサポートする。

想定キャリアパス

1. 1検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善を担当する。
2. 2検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTRといった最新技術の検証・導入が主な業務。
3. 3求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2,500万リクエストを超える成長サービスで、新しいシステムアーキテクチャの検討や最新技術の導入検証も重要な業務。
4. 4将来的にはシステム基盤の技術リーダー、大規模システムの設計・運用の中心、SREチーム全体の業務、チームメンバーの技術的成長サポート、技術戦略策定への参画などの役割を担うことも可能。
5. 51on1や目標・評価面談を通じて、個々の関心や将来への想いを聞きながら一緒にキャリアを考える。

仕事の面白み

1. 1検索精度を向上させることでユーザーがより良い求人情報にアクセスできるようになり、ユーザーファーストの技術開発に携わることができる。
2. 2急成長サービスならではの技術的挑戦：トラフィックやデータ量の増加に対応するため、既存システムの限界を突破する新しいアーキテクチャの設計や大規模システムならではの技術課題に挑戦できる。
3. 3ベクトル検索、LTR（Learning to Rank）、生成AIなど検索技術の最前線で使われている技術を実際のサービスに導入・活用する機会がある。
4. 4「どのような技術を使って、どのようなシステムを作るか」について高い裁量を持って判断できる。
5. 5開発チーム、データサイエンティスト、プロダクトマネージャーなど様々な専門性を持つメンバーと協力して価値を創造する。

応募資格（必須）

• 検索エンジン（Solr, Elasticsearch等）を用いたシステムの設計・開発・運用経験
• Linux環境におけるサーバー・ミドルウェアの構築・運用経験
• プログラミング言語（Java, Python, PHP, Go等）での開発経験
• データベース/SQLに関する実務経験
• Webアプリケーションや大規模システムでの検索機能開発経験

歓迎する経験

• 検索アルゴリズムや検索品質改善の実務経験
• 機械学習を活用した検索システムの開発経験
• 大規模データでの検索性能改善実績
• 検索システムのA/Bテスト実施経験
• 技術ブログ執筆や外部発表などの技術発信経験

待遇・福利厚生

• ボランティア休暇
• 休暇制度
• 団体生命保険
• 在宅勤務環境手当
• 子供の看護休暇
• 完全週休2日制
• 慶弔見舞金
• 産前産後休業
• 自己啓発サポート制度

求めるスキル・経験