シニアバックエンドエンジニア / AI×ものづくり統合体験のサーバーサイド開発

必須

• ＜経験＞

  • Webアプリケーションのサーバーサイド設計・開発・運用経験（Go, Python, Java等 / 目安：5年以上、または同等の実績）
  • クラウド（GCPまたはAWS）を用いたアプリケーション開発経験
  • RDBまたはNoSQLのスキーマ設計・利用経験
  • Git等を用いたチーム開発の経験

歓迎

• ＜経験＞

  • Go言語やRust言語を用いたAPIサーバーの開発経験
  • Elasticsearch / Solr 等の検索エンジンを用いた検索システムの実装経験
  • コンテナ（Docker / Kubernetes / Cloud Run等）を用いた開発・運用経験
  • API Gateway、認証・認可、セッション管理を含む複数サービス統合の経験
  • MCP・A2A等のプロトコル、グラフデータベース、イベントソーシングの知見
  • 認証・認可基盤（OAuth / OIDC等）やオンラインシステムのコンテキスト（セッション・状態）管理の実装経験
  • ベクトル検索（Vector Search）やAIモデルを組み込んだアプリケーションの開発経験
  • TypeScript / React 等のモダンフロントエンド開発の知見（フルスタックな視点）

求める人物像

• 技術を手段として捉えられる方：「新しい技術を使うこと」自体を目的にせず、複数のものづくりサービスを一つの顧客体験につなぐために最適な技術を選べる方
• 自律駆動：落ちているボール（課題）を自ら拾いに行き、解決プロセスそのものを楽しめる方
• 技術への探究心：新しい技術（AIやGo/Rust等）をキャッチアップし、サービス価値向上にどう活かせるかを考えられる方

使用ツール

①事業部/室ミッション

• ミスミは4,000万点超の商品情報、網羅的な3D CADデータ、グローバルな検索・購買トラフィック、約34万社の顧客基盤（海外売上比率約60%）を持ち、製造業の部品選定・調達を支えるECプラットフォームを運営しています。当室は、ミスミのECサイトにおけるKW検索エンジン（ベクトル検索から始まり、現在はKW検索とのハイブリッド構成）を内製開発してきた部隊です。顧客・サプライヤーの「あらゆるムダの排除」を掲げる「デジタルサービスモデル開発・ハブ（TX）」の一員として、コア機能である検索エンジンを主に部品選定体験自体の内製開発を推進しています。

②チームミッション

• 年間11億PV、年間5億回の検索があり、内製のベクトル検索は検索クリック率20%向上、商品探索時間18%改善を実現しました。検索エンジンは2022年末に本稼働し、2024年の基盤刷新で運用コストを30%削減、耐久性能を300%向上しました。この大規模検索の開発・運用資産を、ECサイト、meviy、RAPiD Design、FRAMESなどのマルチサイト統合へ発展させます。

③自組織の強み・事業責任者からのコメント等

• AI Chat Gateway、サービス連携API、Context Graph、既存サービスとの統合コンポーネントのシニアICとして、RFC作成、設計、実装、性能、品質、本番運用、リリース後の効果測定まで一貫してオーナーシップを持ちます。Engineering Managerがチーム目標と優先順位を担うのに対し、本ポジションは担当領域の技術判断とデリバリーに責任を持ちます。難易度は高くチャレンジングな反面、完全に新規なプロダクトなため技術選定や設計の裁量が大きく、自分の実装がそのままグローバル規模のビジネスへつながる点が、この仕事の醍醐味です。

募集背景

• 新プロダクト開発における増員です。AIを使って世の中にまだ見ぬサービスを作り、事業貢献を体感したい方を募集します。

組織情報

• ディレクター1名、リーダー3名、メンバー10名、合計14名
• 30代前半が多い、若いチームです。

①担当業務内容

• 検索API・バックエンド開発（60%）： 「マイクロサービス×AI検索」の基盤上で、機能拡張と改善を担います。検索・推薦ロジック（ベクトル検索・リランキング等）の実装・改善。AI Chat Gateway、サービス連携API、認証・セッション・権限管理の設計・実装。サービス間で会話・操作・BOM/CADの文脈を引き継ぐContext Graphとウォームハンドオフの実装。gRPC・非同期処理を用いた高性能なAPI／マイクロサービスの実装。オンラインシステムにおけるコンテキスト管理（セッション・状態管理）や認証基盤といった重要技術領域の実装・改善。グローバル要件を踏まえた機能開発（ローカライズ対応等）。RFCを用いた設計提案と、関係チームとの合意形成
• サービス品質向上・パフォーマンス改善（25%）： 検索レイテンシのボトルネック調査とチューニング。テスト自動化、CI/CDを活用した安定的なリリース。BFF (Backend For Frontend) 等、フロントエンドと連携するAPI層の実装。リリース後の検索品質・利用指標の計測と改善
• 技術キャッチアップ・改善提案（15%）： ベクトル検索・生成AI等の新技術のキャッチアップと検証。コードレビューへの参加、設計・開発プロセスへの改善提案

②仕事のやりがい（面白さ）

• 新規プロダクトの立ち上げフェーズから、技術選定を含めて参画できます。
• あなたが書くコードが、複数のものづくりサービスをまたぐ統合体験としてそのまま本番に載ります。

③3～5年後の想定されるキャリアパス

• 担当領域を極める「スタッフエンジニア／テックリード」
• 開発組織をリードする「エンジニアリングマネージャー」
• AIエージェント連携に強みを持つ「ソリューションアーキテクト」

④業務上の課題

• まだ世に無い統合体験を、既存の大規模検索基盤と両立させながら実装する必要がある
• マルチサイト・マルチエージェントを前提としたAPI設計・状態管理の判断をタイムリーに求められる
• 技術進化と事業状況の変化に応じて、担当領域の設計を継続的に見直す必要がある

⑤使用ツール

• 使用アプリケーション： MS Teams, GitHub Projects
• 開発環境： Python, Go, TypeScript, React, Next.js／GCP (Cloud Run, GKE), AWS／Elasticsearch, Vertex AI Search／Redis, Firestore, Cloud SQL, BigQuery／Terraform, GitHub Actions
• その他： AI Chat Gateway, Bridge API (MCP), A2A, Context Graph（グラフデータベース、イベントソーシング）（統合アーキテクチャ検証候補）