【株式会社うるる】バックエンドエンジニア／Ruby◆税金の有効活用に貢献／検索API刷新・クローラー開発／週4在宅勤務【転職支援サービス求人】（正社員）

掲載予定期間：2024/3/11(月)〜2024/6/9(日)


バックエンドエンジニア／Ruby◆税金の有効活用に貢献／検索API刷新・クローラー開発／週4在宅勤務


■募集背景：
NJSSではさらなるサービスの価値向上に向け、より有用性・検索性・利便性の高いプロダクトの実現に邁進しています。
NJSSの重要機能である「入札案件の検索」を高度に実現してユーザー体験を高めることをミッションとし、検索APIの刷新またはクローラー開発をご担当いただきます。

■実現したいこと：
NJSSは官公庁や自治体等の公的機関の入札情報をユーザー（民間企業）が検索できる仕組みのサービスで、ユーザーが有益な情報を見つけ、入札に参加し「落札（案件受注）」に繋げることがサービスの提供価値となります。
ユーザーの成功体験を高めるには「データの量と質」「検索性能の向上」が大きく影響します。

NJSSでは「圧倒的な入札情報掲載数」と「過去から蓄積された2,000万件以上に及ぶ入札／落札データ数」を誇りますが、多量／多様な入札案件データを扱うため、網羅的な情報収集や、情報検索の利便性の壁は高くまだ課題が存在します。
課題に対し、データ収集の精度を向上させ・集めたデータをユーザーに的確に届けるべく、一緒に探求いただける方を求めています。

■お任せしたいこと：
ご経験やご志向を踏まえて、いずれかのチームに配属となります。

（1）API開発チーム
既存の検索APIを刷新し、新たな検索/登録APIを開発していきます。機械学習技術を用いた検索機能なども開発予定です。
NJSSはPHP/Laravel/Goをユーザー向けの機能開発で使用していますが、この検索APIにはRuby / Ruby on Railsを用いています。

（2）クローラー開発チーム
入札情報を自動で収集するクローラー及び文書の自動解析処理の開発を担当いただきます。
クローラーおよび文書解析に機械学習を活用しています。

大規模な検索アプリケーションに携わり、機械学習技術を用いた高度な性能の実現も計画しているため、技術的なチャレンジを重ねていきたい方のジョインをお待ちしております。

■具体的なミッション：
・NJSS の入札案件情報の検索／登録を行うAPI の開発
・入札情報を収集するクローラーの機能開発及び保守開発
・AIや機械学習を用いた先進的な検索機能の実現
・関連サービス「nSearch」の機能開発・保守開発（フロントエンドを含む）

【チーム／組織構成】
【その他プロジェクト事例】
【開発環境】