株式会社カカクコム
【ミッション】
月間約9,600万人利用の食べログ検索体験を、食に関するバーティカルなサービス事業者として世界的なビッグテックにも勝る世界最高の検索体験を提供できるよう、食べログの検索を進化させていくことをミッションとしています。
【業務内容】】
企画や他開発チームと密に連携しながら、10億件を超える大規模・高トラフィックな検索基盤システムの構築・運用を、要件定義からリリース、保守運用に至るまで一貫して担っていただきます。更にまだ実現できていない切り口での検索や、ベクトル検索のようなセマンティックな検索、検索基盤自体の刷新など、新たな検索のための新技術の検証・導入も重要な業務です。
【コア業務】
・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング
・アプリケーションへ提供する全文検索のAPIと、全文検索エンジンへインデキシングする仕組の開発・運用
・検索基盤のアーキテクチャ設計・サーバ構築（大量トラフィック・大容量データを考慮）
・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築
・検索案件における要件定義、設計・開発、リリース、保守運用に至る一貫した検索基盤の開発
【技術的挑戦（重点領域）】
・Apache Solr以外の全文検索エンジン（Elasticsearch、OpenSearchなど）の検証・導入
・生成AIやベクトル検索のようなセマンティックな検索技術など、新たな検索のための新技術の検証・導入
・システムを安定稼働させ続けるための技術的負債の解消
【開発環境】
・全文検索エンジン: Apache Solr
・開発言語: Go, Python, Bash, SQL
・構成管理: Ansible
・関連システム / ミドルウェア: MySQL, Fluentd
・ソースコード管理: GitHub
・運用ツール: Jenkins, Rundeck, Prometheus, Grafana, NewRelic, Opsgenie
・OS・Webサーバ・コンテナ技術: Linux, Nginx, Docker, Kubernetes
・開発支援ツール: Microsoft Teams, Slack, Asana, Confluence, Miro, Qiita Team, CircleCI
・データ基盤：BigQuery, Tableau
【開発スタイルとチーム体制】
食べログでは、職能横断で構成されるプロジェクトチームが開発のライフサイクル全体に責任を持つマトリクス型組織を導入しています。
・エンジニア、企画、デザイナーを一つのプロジェクトとして構成し、ワンチームとなって仕事を進めます。
・ひとりのエンジニアで要件定義からリリースまで一任される形で仕事を進めていくため、エンジニア観点での提案や企画段階からの関与も積極的に行える環境です。
・社内勉強会や技術ノウハウの共有を通して、技術力の研鑽ができる体制が整っています。
【事業のインパクトと業務DXへの貢献】
■食べログは、飲食店検索・予約といったメディア領域にとどまらず、ネット予約、モバイルオーダー、人材採用など飲食店のバックオフィス業務を支える多様なサービスを展開することで、飲食店事業全体のDXを推進しています。
■特に、飲食店が直面する原材料費の高騰や人材不足といった厳しい課題に対し、以下のようなサービスを通じて解決に貢献しています。
・予約業務の効率化：「食べログノート」を通じて、電話予約や各種グルメメディアからのネット予約を一元管理し、コスト削減に貢献。
・人材採用支援：「求人掲載機能」を開発し、お店に興味を持つ方々へ効果的にアピールできるよう支援。
■年間1億以上の予約人数を誇る食べログ事業は、現在も大きく成長しており、これに伴い事業規模や関わるステークホルダーも拡大しています。こうした背景のもと、営業、販売管理、企画、エンジニアなど多種多様な職種が連携し、業務プロセス全体のDXを推進しています。
・エンジニア自身がゼロベースからシステム提案を行える環境であることも事業会社ならではの魅力です。
・より具体的なイメージは、大規模販売管理システムを刷新した下記の事例をご参照ください。
食べログの大規模販売管理システムを財務会計SaaSシステムに置き換えた話
【開発環境】
・サーバーサイド: Ruby, Ruby on Rails
・フロントエンド: JavaScript（ES5/ES6, jQueryベースからReact/TypeScriptへ移行中）
・データベース: MySQL
・ソースコード管理: Git, GitHub
・AI支援ツール: Dify（AIプラットフォーム）, Cursor（AIモデル搭載の次世代コードエディタ）
・開発支援ツール: Microsoft Teams, Slack, Asana, Confluence, Miro, Qiita Team, CircleCI
・データ基盤：GCP BigQuery, Tableau
【仕事の魅力】
・直接的な価値提供 ：月間数千万ユーザーの検索システムを担い、自分の技術力でユーザーへ直接価値提供ができます
・最先端への挑戦 ：生成AIの活用、ベクトル検索、ランキング学習など、新しい技術を現場からのアイデアで導入できる裁量の大きさがあります
・新たなスキル獲得：生成AIや機械学習など新たな技術導入においては、専門部署に任せきるのではなく検索エンジニア自身が拡張的にスキルを獲得していく方針です
・上流工程からの関与 ：プロジェクトの企画段階から関わり、エンジニアの視点から積極的にアイデアを出し、ユーザー本位の価値あるサービスづくりに貢献できます
【業務内容変更の範囲】会社の定める業務
【キャリアパスと入社後のイメージ】
仕事や環境に慣れていただいた後、ご自身のスキル・経験に合わせて、検索基盤の改善、刷新、また新たな全文検索エンジンの導入といった高度なタスクにも取り組んでいただきます。
【複線型キャリアパス】
・技術専門職（スペシャリスト） ：検索技術の高度化やSREなど、技術領域を極め、インディビジュアル・コントリビューターとして事業課題の解決を主導
・マネジメント職： チームを統括するリーダー・マネージャーとして、ハイパフォーマンスな組織を育成