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業務内容
- 購入者の検索・発見体験の向上をリードし、コア検索ロジックとUX設計・実装のエンドツーエンド責任を保持する。
- 最先端AIモデルの設計・デプロイと安定運用(ハイブリッド検索・Learning-to-Rank・Agentic Shopping等)を推進。
- 評価・実験基盤を標準化し、オフライン評価・オンラインABテストのガードレール・監視ダッシュボード・アラートを整備。
- インフラ・プロダクト・関連チームと連携し、スケーラビリティ・レイテンシ・信頼性・コストの最適化と横断的変更の調整を実施。
- 流動性の高い市場特性・UGC表現差異・LLM活用といった課題に対処する実務を担う。
技術スタック
必須スキル
- 機械学習/検索エンジニアリング3年以上の経験
- データ駆動型のエンドツーエンド検索最適化(ハイブリッド取得・Learning-to-Rank・埋め込み・評価指標)
- 本番環境のML/検索サービング運用(オンライン推論サービス、特徴量ストア、埋め込み空間、評価・実験ツール、オフラインインデクシング)
- 高い協働・コミュニケーション能力と横断的連携
歓迎スキル(該当する場合)
- バックエンド設計5年以上、分散システム・低レイテンシ最適化・デバッグの経験
- 大規模な検索/レコメンデーションバックエンドのエンジニアリングスキル
- 日本語:尚可、英語:ビジネスレベル以上
キャリア成長観点
- エンドツーエンドの検索・ML・実験基盤を横断的に扱う機会があり、技術領域を広く深く拡張可能。
- 研究と実装を橋渡しする経験を積み、LLMを含む高度AIの実運用スキルが身につく。
- 大規模分散システムと低レイテンシ設計の専門性を深化。
- クロスファンクショナルな連携・リーダーシップを通じて影響力とキャリアの幅が拡大。
企業についての所感
シリコンバレー企業に近い文化の日本企業。年収レベルも他のメガベンと比べて高い。まともに昇進すれば1000万円超。テックなイメージはあるが、プロダクト指向が強い企業で選考でアプリの使用経験なども聞いてくる。システムデザインの面接があり対策推奨。
データ取得日: 2026/9/10
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