JD in Japanese follows. 英文の後に和文JDをご覧いただけます。

Introduction

Circulate all forms of value to unleash the potential in all people

"What can I do to help society thrive with the finite resources we have?" The Mercari marketplace app was born in 2013 out of this thought by our founder Shintaro Yamada as he traveled the world. We believe that by circulating all forms of value, not just physical things and money, we can create opportunities for anyone to realize their dreams and contribute to society and the people around them. Mercari aims to use technology to connect people all over the world and create a world where anyone can unleash their potential.For more information about Mercari Group’s mission, see Mercari's Culture Doc.

Equal Opportunity Hiring

Here at Mercari, we work to realize a world in which no one’s potential is limited by their background and everyone has the opportunity to freely create value. We also firmly believe that a mindset of Inclusion & Diversity is essential for us to achieve our mission.

This, of course, extends to our hiring practices as well. Mercari is committed to eliminating discrimination based on age, gender, sexual orientation, race, religion, physical disability, and other such factors so that anyone who shares our mission and values can join us, regardless of their background. For more details, please read our I&D Statement.

Position Overview

Work Responsibilities

Machine learning engineers working in the Recommendation domain develop the functions and services of the marketplace app Mercari through the development and maintenance of machine learning systems like Recommender systems while leveraging necessary infrastructure and platform tools. Mercari is actively applying advanced machine learning technology to provide a more convenient, safer, and more enjoyable marketplace. Machine learning engineers use the cloud and Kubernetes to operate and improve machine learning systems.

Unique and Bold Challenges

Develop and optimize machine learning algorithms and models to enhance the recommendation system to improve discovery experience of users
Collaborate with cross-functional teams and product stakeholders to gather requirements, design solutions, and implement features that improve user engagement
Conduct data analysis and experimentation with large-scale data sets to identify patterns, trends, and insights that drive the refinement of recommendation algorithms
Utilize machine learning frameworks and libraries to deploy scalable and efficient recommendation solutions.
Monitor system performance and conduct A/B testing to evaluate the effectiveness of features.
Continuously research and stay updated on advancements in machine learning techniques and recommend innovative approaches to enhance recommendation capabilities.

Required Skills

Strong experience demonstrating development and delivery of end-to-end machine learning solutions starting from experimentation to deploying models, including backend engineering and MLOps, in large scale production systems.
Experience using common machine learning frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch) and libraries (e.g., scikit-learn, NumPy, pandas)
Deep understanding of machine learning and software engineering fundamentals.
Strong analytical and problem-solving skills
Basic knowledge and skills related to monitoring system, logging, and common operations
Communication skills to carry out projects in collaboration with multiple teams and stakeholders
Possess strong product engineering mindset

Preferred skills

Experience developing Recommender systems utilizing large-scale data sets
Functional development and bug fixing skills necessary to improve system performance and reliability
Using container technology such as Docker and Kubernetes
Using cloud platforms (AWS, GCP, Microsoft Azure, etc.)
Microservice development and operation experience with Docker and Kubernetes
Utilizing deep learning models in production

Language Requirements

Japanese: Basic (CEFR - A2) [Preferred]
English: Basic (CEFR – A2)
*For details about CEFR, see here

Working Conditions

Employment Status

Full-time

Probationary period: First 3 months after joining the company. (During this period your contract conditions will be the same as that of a permanent employee.)

Office

Roppongi

Smoking is prohibited within our offices
Mercari has introduced a work style policy called “Your Choice.” Each member is free to choose whether they want to work in the office or work fully remote. *Exceptions made for certain kinds of work.

Work Hours

Full flextime (no “core time” or “flex time”)
*Does not apply to all positions

Holidays

Two days off per week (as well as national holidays, New Year's break, etc.)
Paid leave, congratulatory and bereavement leave, relax days, sick leave

Salary

Annual salary paid in 12 monthly installments (including fixed overtime allowance)
Based on skills, experience, and abilities
Reviewed twice a year

Benefits

Complete health and social insurance
Incentive program
Support systems, including those that benefit the employee’s family members
*See this page for details.

Support

Relocation support
Language learning support
Translation/interpretation support
*See this page for details.

Media

Corporate Sites

Owned Media

はじめに

Circulate all forms of value to unleash the potential in all people

「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。 2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については Mercari Culture Docをご覧ください。

選考における機会の平等

メルカリでは、バックグラウンドによって個人の可能性が決めつけられることなく、自由に価値を生みだす機会を手にできる社会の実現を目指しています。そしてメルカリがミッションを実現するために「Inclusion & Diversity」という考え方は不可欠な存在だと考えています。

これはもちろん、私たちの採用方針にもあてはまります。採用活動においても、メルカリのミッション・バリューに共感する、様々なバックグラウンドの方にジョインしていただけるよう、年齢、性別、性的指向、人種、宗教、身体能力、その他記号に基づくあらゆる差別をなくすことを約束します。詳しくはI&D statementをご覧ください。

募集要項

業務内容

レコメンデーション領域のMachine Learning（ML）エンジニアとして、メルカリのフリマアプリの機能やサービスの開発を担当します。必要なインフラストラクチャーやプラットフォームツールを活用しながらレコメンダーシステムといった機械学習システムの開発・保守を行います。メルカリでは、より優れた利便性と高い安全性を兼ね備え、さらに喜ばれるマーケットプレイスを提供するために機械学習の先端技術を積極的に取り入れています。MLエンジニアはクラウドとKubernetesを使用しながら機械学習システムの運用と改善に努めます。

ユニークなチャレンジ

機械学習のアルゴリズムおよびモデルの開発と最適化を通じて、レコメンデーションシステムとユーザーのディスカバリーエクスペリエンスの向上に努めます。
クロスファンクショナルチームやプロダクトのステークホルダーと連携しながら要件の集約、ソリューションの設計、そしてユーザーエンゲージメントの向上をもたらす機能実装を担います。
大規模なデータセットを扱いながらデータ分析と実験を行い、パターン・トレンド・インサイトを特定し、レコメンデーションのアルゴリズムの精緻化を牽引します。
機械学習フレームワークとライブラリを活用して効率的かつ拡張性あるレコメンデーションのソリューションをデプロイします。
システムパフォーマンスのモニタリングとA/Bテストの実施を通じて、機能の有効性を評価します。
継続的にリサーチを行い、機械学習における技術進展の最新動向を把握した上で、レコメンデーション全体の向上に資する革新的な手法を提案します。

必須条件

実験からモデルのデプロイ（バックエンドエンジニアリングやMLOpsを含む）まで、エンドツーエンドの機械学習ソリューションを大規模な本番システムで開発・デリバリーを成し遂げた経験
一般的な機械学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorch等）とライブラリ（scikit-learn、 NumPy、pandas等）の使用経験
機械学習とソフトウェアエンジニアリングの基礎に対する深い理解
強い分析力 / 問題解決能力
モニタリングシステム、ロギングや一般的な運用に関する基礎知識とスキル
複数のチームやステークホルダーと連携しながらプロジェクトを遂行するコミュニケーション能力
プロダクトエンジニアリングに対する強固なマインド

歓迎条件

大規模データセットを使用してレコメンダーシステムを開発した経験
システムパフォーマンスと信頼性の向上に必要な機能開発およびバグ修正のスキル
Docker、Kubernetes等のコンテナ技術の使用経験
AWS、GCP、Microsoft Azure等のクラウドプラットフォームの使用経験
Docker、Kubernetes等の運用経験およびマイクロサービスの開発経験
本番環境でのディープラーニングモデルの使用経験

語学力

日本語：Basic (CEFR - A2) 歓迎
英語：Basic (CEFR - A2)
※CEFRの詳細については、こちらをご覧ください

雇用条件

雇用形態

正社員

試用期間：入社 (入社日から3ヶ月後まで）※条件は本採用時と同様

オフィス

六本木

受動喫煙対策: 屋内全面禁煙
メルカリには「YOUR CHOICE」というワークスタイルに関する制度があります。オフィス出社をすることも、フルリモートワークを選択することも自由に選択することができます。※一部職種を除く

勤務時間

フレックスタイム制（コアタイムなし・フレキシブルタイムなし）
※一部職種・業務を除く

休日・休暇

完全週休2日制（祝祭日、年末年始等）
有給休暇、慶弔休暇、リラックス休暇、Sick Leave

給与

月給制（固定残業代含む）
スキル・経験・能力に応じて決定いたします
毎年2回見直し

ベネフィット

各種社会保険完備
インセンティブ制度あり
社員の家族を含めた支援制度
※詳しくはこちらのページをご覧ください。

サポート

リロケーションサポート
言語学習のサポート
翻訳と通訳のサポート
※詳しくはこちらのページをご覧ください。

Software Engineer (Machine Learning & Recommendation) - Mercari

Offer summary

Qualifications:

Key responsabilities:

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