【募集組織について】
デジタルサービスモデル開発・ハブ
AI検索開発室 AI検索開発チーム 全体基盤強化セクション

＜AI検索開発チームの組織構成＞
　全体11名（ディレクター2名、リーダー2名、メンバー7名）
＜チームの年齢構成＞
　ディレクター、リーダー：30代～40代
　メンバー：30代前半が中心。20代～30代まで在籍

①事業部/室ミッション 　
私たちはECサイトを運営する当社において「部品調達における顧客の 思考にかける時間 の短縮」に向けて活動しています。
IA産業(Industrial Automation産業)における部品調達のデファクトスタンダードとなるため、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「検索サービス」の内製開発を推進しています。

②チームミッション 　
チームのミッションは「検索プラットフォームの進化・全体最適化」です。
データチームが整備したデータとAIモデルを武器に、 「ユーザーが欲しい商品を瞬時に見つけられる検索アプリケーション」 を構築することが、本ポジションの属するサービス実装セクションの使命です。
グローバル展開に伴うアクセス増大（10→100のスケール）や、国ごとに異なるUI/UX要件に対し、バックエンド（検索API）からフロントエンドまでを一気通貫で俯瞰し、技術的な最適解を導き出しながら開発をリードしていただきます。

③自組織の強み・事業責任者からのコメント等
私たちの強みは、AIモデルの研究開発だけでなく、それを実際のECサイトで動くサービスとして実装・運用するまでを1チームで完結できる点です。
どれほど高精度なAIモデルができても、検索結果が返ってくるのに3秒かかってはユーザーは離脱します。「AIの賢さ」と「検索エンジンの速さ」を両立させ、最高の検索体験（Search UX）を作り上げることがあなたのミッションです。
サーバーサイドを主軸としつつ、フロントエンドやインフラまで「サービス全体」に責任を持つフルスタックな視点で、チームを牽引してくれるリーダーを求めています。

【業務内容】
①担当業務内容 AI検索機能（キーワード検索、マルチモーダル検索、AIレコメンド等）を提供するWebアプリケーションおよびAPIの開発・運用をリードします。

1．検索API・バックエンド開発および検索体験の高度化：50%
既に稼働している「マイクロサービス×AI検索」のモダンな基盤をベースに、さらなる機能拡張と最適化をリードします。

検索・推薦ロジックの進化（Evolution）: ベクトル検索やリランキング機能を活用し、「曖昧な入力から正解を導く」「検索結果から次のアクションを提案する」といった、従来の検索エンジニアリングの枠を超えたロジックの実装・改善。
高度な分散処理のチューニング: 複数のAIモデルと検索エンジンが連動する複雑なバックエンドにおいて、gRPC等を用いた通信の効率化や非同期処理を駆使し、ユーザーにストレスを感じさせない「思考スピードのレスポンス」を追求する。
グローバル要件への適応: 国ごとに異なるデータ特性やユーザー行動をシステムに取り込み、世界中のどの国からアクセスしても最適な検索体験が得られるよう、ローカライズと共通化のバランスを設計する。
2．フロントエンド連携・フルスタック開発推進：30%
「検索結果がどう表示されるか」まで責任を持ち、フロントエンド領域にも関与します。

BFF (Backend For Frontend) 構築: フロントエンド（React/Next.js等を想定）が効率よくデータを取得できるAPI層の設計。
UI/UX改善の技術サポート: 検索サジェストや動的なフィルタリングなど、フロントエンドエンジニアと連携し、リッチな検索体験を技術面から実現する。
3．チームマネジメント・技術リード：20%

コードレビュー、設計レビューを通じたメンバー（正社員・パートナー）の技術力向上。
技術選定（言語、フレームワーク、ライブラリ）の意思決定と、開発生産性を高めるための開発フロー整備（CI/CD、テスト自動化）。
②仕事のやりがい（面白さ）

AI×検索の最前線: 「ベクトル検索」や「RAG（検索拡張生成）」などの最新技術を、実験室レベルではなく、月間数千万PVの大規模商用サービスに実装する経験が積めます。
技術的難易度の高さ: AI処理は重くなりがちですが、検索は速さが命です。この「精度 vs 速度」のトレードオフに対し、アーキテクチャとコードの力で挑むエンジニアリングの醍醐味があります。
グローバルプロダクト: 自身が設計・開発した検索エンジンが世界中のエンジニアに使われ、産業全体の効率化に貢献できます。
③3～5年後の想定されるキャリアパス

検索技術を極め、全社の検索基盤を統括する「検索基盤テックリード」
サービス全体のアーキテクチャを設計する「ソリューションアーキテクト」
開発組織のピープルマネジメントを担う「エンジニアリングマネージャー」
④業務上の課題

基盤のマイクロサービス化や、ベクトル検索・リランキングといったAI機能の融合は既に完了しており、技術的な土台は整っています。しかし、私たちはこれをゴールとは捉えていません。

１．「単なる検索」からの脱却と、体験の進化：
　キーワードを入れて商品リストが出るだけの「単純な検索機能」に留まるつもりはありません。既に実装されたAI×検索基盤をフル活用し、ユーザーの潜在的な意図を汲み取る提案や、部品選定のプロセスそのものを短縮するような、 「検索の枠を超えた課題解決エンジン」 へとサービスを進化させることが最大の課題です。

２．複雑化する検索ロジックの最適化と制御： 　AIとルールベースが高度に融合した結果、検索ロジックは複雑化しています。グローバル市場ごとの商習慣や多様なニーズに対し、複雑さを増すアルゴリズムをいかにコントロールし、かつ10→100のアクセス増に耐えうるレスポンス速度で提供し続けるか。機能の進化と性能の両立が求められています。

３．継続的な価値検証とアジャイルな改善：
　「何が正解か」が決まっていない領域への挑戦となるため、エンジニア視点でも仮説検証のサイクルを高速に回す必要があります。作った機能が本当にユーザーの時間を短縮できているか、データに基づいて判断し、即座に実装へフィードバックする開発サイクルの確立が必要です。

⑤使用ツール

言語 (Backend): Python
言語 (Frontend): TypeScript, React, Next.js
検索エンジン: Elasticsearch, Vertex AI Search
クラウド・インフラ: GCP (Cloud Run, GKE), AWS
DB/Cache: Redis, Firestore, Cloud SQL
IaC・CI/CD: Terraform, GitHub Actions
コミュニケーション: MS Teams, GitHub Projects
⑥その他

リモートワークと出社のハイブリッド勤務、フリーアドレス制など、柔軟で働きやすい環境です。