株式会社10Xのバックエンドエンジニア（検索、推薦）の求人

事業内容

10Xではネットスーパー・ネットドラッグストアのプラットフォーム「Stailer ネットスーパー」をはじめとして、新規事業の「Stailer AI発注」など、スーパーの経営課題を改革するためのDXプラットフォームを開発しています。

業務内容

本ポジションのソフトウェアエンジニアは、10Xの多岐にわたるプロダクトの課題を、検索、推薦の技術で解決するチームのバックエンドエンジニアです。

チームの紹介

本ポジションのソフトウェアエンジニアが所属する CX (Cool experience) チームは、扱っている技術領域も、プロダクトの領域も広いです。

それはこのチームで働く魅力でもあるので、ここでは本チームが開発しているものの一部を紹介します。

• 商品検索
  • 検索精度改善の事例
    • LLMを活用した商品検索タグ自動生成とRecall改善の取り組み(BigQuery × Gemini)
    • 検索の並び順改善を加速する道のり
  • アプリケーション側の改善だけでなく、検索インフラの改善もしています
    • 10X の検索を 10x したい
• 商品推薦
  • 現在Stailerネットスーパーでは7個の推薦機能が動いています
    • 10X の推薦を作るチームと ML platform
• MLOps
  • StailerのML基盤はVertex AI Pipelinesをベースにして構築されており、現在そこでは14種のML pipelineが動いています
    • 10X のコスパ重視 MLOps
• 配送計画
  • Stailerには、どの商品をどの車両で配送すると効率が良いかを計画する数理最適化問題を解くシステムがあります
  • 元々別のチームがオーナーであったこのシステムのオーナーを引き受け、精度改善をはじめとするシステムの改善に取り組んでいます

以上の通り、本チームが扱う技術領域はフロントエンド、バックエンドだけでなく、検索、推薦、ML、LLM、MLOps、数理最適化と多岐に渡り、その活用先も広いのです。

募集背景

上記のチーム紹介の通り、本チームは多くのシステムを抱えていますが、バックエンド（検索、推薦、MLOps、数理最適化など含む）エンジニアは2人しかいません。ひとつひとつのシステムの保守性は高いのですが、それでも数が多いために運用業務に割かれる割合が多くなってきました。

そこで、高いバックエンドのスキルを持ち、システムの安定稼働とスケーラビリティ向上をリードしてくれるエンジニアを募集します。

運用負荷が高い問題を解決できたら、その先ではより高い検索精度の実現、新しい推薦機能の実現、数理最適化の新たな応用、LLM を利用した機能の実現を目指します。

本ポジションの必須条件は主にバックエンドの開発経験であり、検索、推薦、MLOps、数理最適化の経験は歓迎条件としております。それは、上記の通りシステムの安定稼働とスケーラビリティ向上が当面の目標であるからです。

ただし、長期的には検索、推薦、MLOps、数理最適化の分野でも貢献してもらうことを期待しているため、それらのスキルを持っていることはポジティブに働きますし、いまそのスキルがなくとも将来的にキャッチアップする気概を求めています。

この通り、歓迎条件の範囲が広いことを理由として賃金のレンジも広くなっております。
詳しい背景はこちら： 10X の CX (Cool Experience) チームで働きませんか

技術環境

• 開発言語: Python, Dart, Go
• インフラ: Google Cloud, Kubernetes
• MLOps: Vertex AI Pipelines
• 全文検索エンジン: Elasticsearch
• データベース: Firestore, CloudSQL
• DWH: BigQuery
• ソースコード管理: GitHub
• CI/CD: GitHub Actions
• コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet

主な選考プロセス

1. 書類選考
2. 1次面接
3. コーディング試験
4. トライアル選考(合計8-12時間程度、業務委託として稼働いただき、お互いに一緒に働きたいかの評価をします。)
5. CEO面接

※ご希望やご状況に合わせた選考フロー・スピードも相談可能です。応募時に記載ください。

• 10X Values（逆算する、自立する、一丸となる）を体現する方
• 現実の業務を適切にモデル化した、良いソフトウェアをつくりたい方
• 将来的に検索、推薦、MLOps、数理最適化の分野でも貢献する気概がある方

• バックエンドの開発経験（言語不問、目安3年以上）があること
• 長期的な運用を見据えたソフトウェアのアーキテクチャ設計や開発の経験があること
• 大規模システムの運用経験があること
• 日本語での円滑なコミュニケーションができること(日本語能力試験N1程度)

• MLOpsシステムの開発経験があること
• 検索システムの開発経験があること
• パイプライン（ML pipeline）を作った経験があること
• 推薦モデルの開発経験があること
• Kubernetesで動くシステムの開発経験があること
• Pythonで書かれたシステムの開発経験があること
• LLMを利用したシステムの開発経験があること