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。