Gogolookは、サイバーセキュリティ、フィンテック、SaaSの分野で事業を展開し、通信詐欺やデジタルリスクの低減に取り組むTrustTech企業です。2012年に設立され、AIとデータを活用した識別・認証ソリューションを開発しています。その一つである消費者向けサービスWhoscallは、知らない発信者の特定や迷惑電話のブロックを支援します。Gogolookは、詐欺防止の取り組み、サイバーセキュリティ教育、企業向けのリスクサービスも支援しており、公共・民間の組織と連携して、特に東南アジアにおけるデジタル信頼の強化に取り組んでいます。
バックエンドエンジニア、データ取得（詐欺対策）— Gogolook、台湾ハイブリッド勤務
Gogolookのブランド保護プラットフォーム「Watchmen」向けに、スケーラブルなクローリング基盤と不正シグナル処理パイプラインを構築します。 高コストな外部クローラーサービスを、堅牢な自社システムへ置き換えます。
仕事内容
- ソーシャルプラットフォームや公開ウェブサイトを対象とした本番運用レベルのウェブクローリング基盤を構築・運用する
- ヘッドレスブラウザ、IPローテーション、スケジューリング、レート制限、リトライ、可観測性、自動復旧を備えた堅牢な収集システムを開発する
- クロールしたコンテンツを構造化された不正シグナルに変換する抽出・正規化パイプラインを担当する
- 外部クローラーサービスから費用対効果の高い自社ソリューションへの移行を主導する
- インフラのコスト効率、パフォーマンス、アーキテクチャを改善する
- バックエンド、データ、プロダクトの各チームと連携し、クローラーの出力をWatchmenおよびより広範な不正インテリジェンスシステムに接続する
- 技術品質を高め、蓄積した技術的負債を削減する
- 法務・セキュリティチームと連携し、コンプライアンス、プライバシー、保持、監査可能性に対応する
- クローラーの対象範囲を追加のソーシャルプラットフォームや不正指標へ拡張する
- B2B製品およびAI/ML検知施策向けに再利用可能なクローリング基盤を作成する
応募要件
- 大規模な本番環境でクローラーを構築・運用した実績
- Playwright、Puppeteer、または同等のヘッドレスブラウザツールを用いた堅牢な収集システムの設計経験
- 大規模なURLスケジューリングと構造化データ抽出パイプラインの設計経験
- HTTPおよびTLSプロトコルの内部仕様に関する深い理解
- ボット検知シグナルを評価し、堅牢な収集システムを開発する能力
- PythonおよびJavaScriptに習熟していること
- EC2、ECS、Lambda、S3などのサービスを含むAWSインフラの実務経験
- データ取得またはバックエンドシステムにおける3〜7年のソフトウェアエンジニアリング経験
- Claude CodeやCodexなどのAIコーディングエージェントの実務経験
- 優れた部門横断の協働力と、ハイブリッド勤務への適応力
- 技術文書を英語で記述できる実務レベルの能力
福利厚生
- 技術コミュニティ活動に参加する機会
- カンファレンスやワークショップ参加への補助
- 専門能力の開発と継続的な学習への支援
- 柔軟なハイブリッド勤務制度
- 会社情報にアクセスでき、フィードバックのためのチャネルが整備された透明性の高い文化