【事業概要】 STRACTはAIショッピングアプリ『PLUG（プラグ）』を提供しています。 国内2,200以上のECサイトと提携しアグリゲートすることで、最安値を自動で比較したり、クーポンやキャッシュバックを自動でオファーしたりするなど、安心で賢いオンラインショッピング体験を誰でも簡単にできるようにしています。 EコマースのプラットフォームをAI時代に再発明するために、iPhoneのSafari機能拡張という、国内外でもユニークな技術からスタートして現在、300万DL（2026年4月時点）に到達し、物販の流通総額も年間100億円を突破し市場を獲得してきました。そして今、検索・推薦から始める購買の入り口から出口まで全てのファネルをカバーするポジションの確立を目指し、プロダクトを拡大しています。 ＜資料＞ ピッチ動画：https://youtu.be/OZ4qlcfH9tM サービスサイト：https://lp.plugapp.jp/ 【採用背景】 PLUGはユーザーから見ると現状はブラウザ拡張機能を使用したアプリの1つですが、開発領域が広い且つ複雑性も高く、開発難易度が非常に高いです。 様々なECサイトやユーザー導線と融合し、経済的コンバージョンを創出する必要があるため、ユーザーとの接点回数は非常に多く、インタフェース開発力がより重要になります。 ここからコマース体験のファネル全体をアップデートするべく、iOS/Androidのネイティブアプリのショッピング版AIエージェントとして検索比較のみならず、購入・決済の自動化、あと払い・保証など購買の出口側までシームレスな体験となるような機能開発を進めています。 高度な技術を駆使しつつ最高のインタフェース作りに一緒に挑戦したい方からのご応募をお待ちしております。 【PLUGにおける検索・推薦基盤の重要性】 PLUGにとって、検索・推薦は単なる機能ではなく、ユーザーとプロダクトが出会う「入口のインタフェース」そのものです。いくら優れた機能やクーポンが裏側に揃っていても、ユーザーが最初の一歩で「求めていたものに出会えるか」「まだ気づいていない最適な選択肢を提示できるか」で、体験の価値はまったく違うものになります。 我々が向き合っているのは、「スニーカー」「冷蔵庫」といった単なる商品単体ではなく、数千万件規模のプロダクト情報、複雑な価格変動、個人の嗜好やコンテキストといった膨大なデータから“いまこの瞬間、この人にとって最も価値のある選択肢”を即座に導き出す知能です。 それは単なるアルゴリズム開発ではなく、情報の混沌を、ユーザーが直感的に理解できるインタフェースへと変換する仕事と言えます。 この検索・推薦の質が、PLUG体験全体の「入口の解像度」を決めます。そしてその入口が進化すれば、購入や決済、あと払いといった「出口の体験」までをも連鎖的に変えていくことができます。言い換えれば、検索・推薦はPLUGのプロダクト戦略の中核であり、インタフェースそのものを“知能で再構築”していく挑戦です。 この領域では、巨大なデータと大規模なトラフィック、現実の購買行動という複雑な現象に対して、仮説と検証を高速に回し続ける力が求められます。 単なる技術実装にとどまらず、「情報と人間の接点を設計する」という視点で、検索・推薦というインタフェースを再定義していく挑戦の先に、PLUGが描く“新しいコマース体験”があります。 【具体的な業務内容】 * 検索/推薦アルゴリズムの設計・実装（BM25/ANN/Leaning-to-Rank/ハイブリッド推薦 など） * 特徴量設計と学習パイプライン構築（バッチ/ストリーミング） * オンライン実験（A/B）設計・実行・効果検証（CTR/CVR/Ret等） * 推論サービングの最適化（レイテンシ/スループット/コスト） * MLOps（監視・再学習・モデルロールバック） * 検索ログ分析、クエリ理解・同義語/スペル補正・クエリ拡張の仕組み化 * LLM/Embedding を用いたセマンティック検索・リランキングの実験と本番適用 【開発環境】 主要言語としてTypeScriptを全面採用しており、フロントエンド・バックエンド・インフラ定義において全面的にTypeScriptを用いています。 monorepoで基本的にすべてのpackageを一つのリポジトリで管理しており、コードの共通化ができています。 * フロントエンド：Next.js,ReactNative(Expo),Tailwind CSS * バックエンド：Nest.js,TypeORM,MySQL,BigQuery,ElasticSearch,DynamoDB,MongoDB * インフラ：AWS,AWS CloudFormation,AWS CDK,AWS ElasticBeanstalk,AWS RDS,AWS Glue,Firehose,GCP（BigQuery）,Firebase（Hosting, Auth, Analytics）,Segment,Sentry,Auth0 * データ分析・機械学習：Python,jupyter notebook,scikit-learn * 開発環境：Git,GitHub,GitHub Actions,monorepo * 開発フロー：Git Flow
