AI・検索エンジニア（ナレッジプラットフォーム事業）

必須

• 言語を問わず、Webアプリケーションフレームワークを使ったバックエンド開発の実務経験（3年以上）

• 業務で以下のいずれかの経験がある (期間は問わない)

  • Elasticsearch/Solrなどの検索エンジンを利用したシステムの開発
  • PyTorch, TensorFlow, scikit-learn等を使った検証や開発

歓迎

• エンジニア以外のメンバーと協働し、継続的な開発・運用を通してサービスをグロースしてきた経験
• パフォーマンスを意識したRDBMSのテーブル設計の経験
• パフォーマンスチューニングの経験
• 規模に関わらず要件定義からアーキテクチャの設計・実装〜アプリケーション開発・運用までの経験
• 複数のプログラミング言語あるいは複数のWebアプリケーションフレームワークによる開発・運用経験
• KPI等の指標を定めて定点観測し運用しているシステムを定量評価

求める人物像

• プロダクトの成長に情熱を持てる方
• ビザスクのミッション「知見と、挑戦をつなぐ」に共感し、社会的意義のあるプロダクトを自らの手で育てたい方。
• 新規開発から技術負債の解消まで、プロダクトが直面するあらゆるフェーズを「技術で解決すべき面白い課題」と捉え、粘り強く取り組める方。
• 技術への探究心とクオリティへのこだわりがある方
• 開発や設計そのものを楽しみ、常に変化する技術トレンドを吸収しながら、サービスと共に自己成長を続けたい方。
• 「動くものを作る」だけでなく、長期的な運用を見据えた可読性・保守性の高い美しい設計や実装にこだわりを持てる方。
• チームの力を最大化できる方
• 開発の全工程（要件定義〜実装〜運用）に責任を持ち、職能の壁を超えて積極的にアウトプットを出したい方。
• 一人で抱え込まず、チームメンバーと早期に相談・議論しながら、オープンなコミュニケーションで最善の解決策を導き出せる方。

使用ツール

募集背景

• ビザスクの成長を技術面から牽引するため、主力サービスであるスポットコンサル「ビザスクInterview」や、2025年9月にローンチした人材マッチングサービス「ビザスクdirect」における検索・レコメンド精度の向上を担うエンジニアを募集します。 現在、世界190カ国・80万人超の知見を保有しており、生成AIの普及により「一次情報」の価値が相対的に高まっています。
• 膨大なデータから最適な知見を迅速に引き出すための検索基盤強化と、機械学習や生成AIを活用したマッチングの高度化を実現し、事業を次のステージへと推し進めたいと考えています。

主な業務内容

• 国内事業における、検索エンジン（Elasticsearch等）の最適化および機械学習や生成AIを活用した機能開発・運用に携わっていただきます。BtoB/BtoC、社内向けツールなど、多岐にわたるサービスの開発・運用を通じ、知見流通の核となる基盤を構築する役割です。

1. 検索システム

• 社内/社外向けの検索機能の設計、開発、効率化、およびElasticsearchやデータ更新処理の保守・改善。
• 全サービス共通の検索精度の向上を担います。

2. 機械学習システム

• ユーザー属性に応じたレコメンドシステム等の機能開発、システム全体のパフォーマンス改善、およびモデルの評価・改善。

3. データ整備・活用

• 機械学習や生成AI（LLM）を使ったエキスパートの経歴データの整形や自動タギング、非構造化データの構造化。
• および、BigQuery等を用いたデータ分析のためのログ整備。

開発環境

• プログラミング言語：Python, TypeScript
• バックエンドフレームワーク：Django, FastAPI,FastMCP
• フロントエンドフレームワーク: Vue.js, Nuxt
• 機械学習・アルゴリズム:PyTorch,Elasticsearch
• データベース：MySQL, Cloud Datastore, Redis
• インフラ：GCP (Cloud Run, Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Functionsなど), SendGrid
• データ分析：Google Analytics, BigQuery,Mixpanel, Redash
• DevOps：GitHub,Terraform,Sentry,
• コミュニケーション: Slack, Google meet,Jira
• ドキュメント管理: esa, Confluence,
• AIツール: Claude Code, Devin, ChatGPT

新規サービスへの適応と検索・レコメンド基盤の進化

• 1〜2年毎に新規サービスがリリースされる中、サービス毎の特性に合わせた検索・レコメンドシステムの開発・保守をリードします。プロダクトの多角化に伴い複雑化するサービスの役割を整理し、将来の拡張性を見据えたアーキテクチャへの刷新を推進しています。

AI・検索技術による業務オペレーションの省力化

• 検索や機械学習、生成AIの力を最大限に活用し、マッチング精度の向上や社内業務オペレーションの省力化を促進しています。最新の知見を引き出すためのデータ整備や生成AIの研究開発を通じ、全社横断のプラットフォームをアップデートし続けています。

複雑なシステムにおける保守性とパフォーマンスの追求

• 多機能かつ複雑になりがちなシステムにおいて、保守性の向上やパフォーマンス改善を積極的に実施しています。モノリシックな環境のマイクロサービス的な分割や技術負債の解消に挑み、長期的な運用に耐えうる強固な基盤を自らの手で設計・構築します。

膨大な「一次情報」を対象に、AI・検索技術の真価を追求できる

• ビザスクが保有する世界190カ国・80万人超の知見という、Webでは到達できない貴重な「一次情報」がエンジニアの武器となります。生成AIの普及により、これらの未言語化された情報の価値が相対的に高まる中、LLMや検索技術を駆使していかに最適な知見を引き出すかという、社会的意義と技術的難易度の高い課題に挑戦できます。

ビジネスの最上流から参画し、エンジニアの枠を超えてプロダクトを定義できる

• 仕様書通りの実装に留まらず、ビジネスサイドと「課題の真因は何か」を徹底的にディスカッションする文化があります。施策の検討段階から主体的に関わり、技術的な観点から検索・AI戦略の方向性を提案できるため、自らのアイデアが直接サービス成長に繋がる手応えをダイレクトに感じられます。

「0→1」から「1→10」まで、多様なフェーズのデータ活用を経験できる

• ビザスクでは、新規事業の立ち上げから大規模サービスのグロースまで、異なるフェーズのプロダクトが共存しています。1〜2年毎にリリースされる新規サービスの検索・レコメンド基盤構築や、既存システムのモダナイゼーションを通じ、特定の領域に固執せずフルスタックな視点を持ったエンジニアとしての市場価値を高めることが可能です。