検索基盤エンジニア条件を変える閉じる
要約求人票をもとにAIがまとめたものです
国内事業における検索エンジンの最適化と、機械学習や生成AIを活用した機能の開発・運用を担うエンジニアの募集です。検索機能の設計・開発・効率化や、レコメンドシステムの開発、エキスパートの経歴データの整形・自動タギング、ログ整備などに携わります。
応募資格
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）
次のいずれか
- 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
募集要項最終確認 9/25
- 職種
- 検索基盤エンジニア
- 雇用形態
- 正社員入社後3ヶ月（本採用と同条件）
- 給与
- 記載なし
- 給与の詳細
- 給与：スキルや経験・能力に応じて決定（年2回見直し）賞与：年1回（業績に基づく）
- 手当
- 通勤手当上限あり仕事のパフォーマンスをあげるための福利厚生月1万円まで
- 勤務地
- 東京都目黒区青葉台4-7-7 住友不動産青葉台ヒルズ1F・9F
- 働き方
- リモートワーク：可（週1回以上の出社）※出社・リモート頻度は会社の方針変更に伴い、今後変更となる可能性があります。
- 勤務時間
- 時間管理または専門業務型裁量労働制※スキル、ご経験、担当業務、および社内制度の改定等によって、勤務体系は決定させていただきます。時間管理10:00～19:00所定労働時間：8時間00分／休憩：60分専門業務型裁量労働制1日のみなし労働時間8h／休憩1h平均労働時間：160時間/月（対象期間2022年下期 ・開発組織メンバーの平均）
- 年間休日
- 127日
- 休日・休暇
- 年間：127日完全週休2日制（土・日曜日及び祝祭日）年末年始休暇年次有給休暇（入社3か月後から支給）自己啓発休暇（年次有給とは別に、連続5日間までを年1回取得可能）産育休（取得実績あり）
- 福利厚生
- 仕事のパフォーマンスをあげるための福利厚生（身体のメンテナンス、家事代行、学習費用補助等に月1万円まで使用可）外部セミナー参加補助書籍購入にかかる費用負担インフルエンザ予防接種健康診断費／健康診断オプション費用負担補助健康保険加入に伴う福利厚生（保養施設やスポーツ施設の利用・飲食店の補助等）借上社宅制度遠方からの転居費用補助（採用時のみ）勉強会・社内懇親会にかかる費用補助社内部活動の活動費補助新入社員歓迎・社内交流ランチ費補助
- 社会保険
- 健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険
- 受動喫煙対策
- 屋内禁煙、喫煙室なし敷地内全体喫煙禁止
- 業務の変更の範囲
- 当社における各種業務全般
- 就業場所の変更の範囲
- 本社、グループ会社といった会社の定める場所、労働者の自宅での勤務
- 経験年数
- 3年以上
- 掲載日
- 2026/07/25 00:40（66日前）
- 最終確認
- 2026/09/25 19:39（4日前）
仕事内容
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。
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。
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。
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。
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
技術課題と今後の取り組み
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。
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。
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。
この求人は株式会社ビザスクの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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- 年収400万以上35,059
- 在宅勤務あり21,760
- 出社週2日以下4,504
- 完全週休2日32,164
- 年間休日120日以上32,642
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