Software Engineer (Machine Learning & Recommendation) - Mercari

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

Software Engineer (Machine Learning & Recommendation) – Mercari

Employment Status:Full-time
Work Hours:Full Flextime (no core time)
Office: Roppongi
For more details, see the Overview of Our Positions section on our Careers site.
https://careers.mercari.com/en/recruitment-selection/#section3

About Mercari

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.
https://careers.mercari.com/en/culture/

Organization/Team Mission

Mercari Engineering Principles
Mercari Engineering Principles are a shared understanding that serves as the foundation of engineering beliefs and behavior at Mercari. The Engineering Principles are designed to complement the organizational identity (Mercari’s mission, values, and culture) from an engineering viewpoint.

These principles ultimately help us achieve Mercari’s mission by defining the ideal state we seek to realize in the long term.

Passion For The Product
Grow Together
Solve Through Mechanisms
Collaborate Openly

For more details, please see the following link:

Engineering Culture

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

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.
See here for more information about our mission and values.
https://careers.mercari.com/en/culture/

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 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.

Qualifications

Required Experience/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 Experience/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

Japanese: Basic (CEFR - A2) [Preferred]
English: Basic (CEFR – A2)

For details about CEFR, see here.
https://careers.mercari.com/en/language/

Learn More About Mercari Group

Careers site: https://careers.mercari.com/en/
Mercan: https://mercan.mercari.com/en/
Social media: X / Linkedin
メルカリAIチームの研究「Layout Optimizer for Personalized Home Screen based on Contextual Multi-Armed Bandit in C2C Marketplace」がRecSys 2023ワークショップに採択されました（Japanese Only）
Conversation between Machine Learning Engineers. Meet @ lain21 and @ chica #WeMakeMercari
メルカリホーム画面におけるレコメンド改善事例 - Long-tailを考慮した辞書拡張（Japanese Only）

Recruiting at Mercari

At Mercari Group, we value empathizing with and embodying the mission and values of the Group and each company. To promote the creation of an organization that maximizes the total amount of value exhibited by all members, we would like to understand the experience and skills of each candidate as accurately as possible.

Recruiting cycle at Mercari Group

Application screening
Skill assessment: For engineering positions, you will be asked to complete a skill assessment on HackerRank or GitHub. For non-engineering positions, you may be asked to complete an assessment depending on the position. (The timing of the assessment may coincide with the interview process.)
Interview: The number of interviews may vary depending on the position.
Reference check: We will ask for online references around the timing of the final interview.
Offer: Offers will be determined carefully in consideration of the final interview and the reference check.

Learn more about our recruiting process here.
https://careers.mercari.com/en/recruitment-selection/

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.
https://about.mercari.com/en/inclusion-diversity/
Please read and acknowledge our Privacy Policy prior to submitting your application.
https://careers.mercari.com/en/privacy/

Software Engineer (Machine Learning & Recommendation) – Mercari

雇用形態：正社員
働き方：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）
勤務地：六本木

詳細はキャリアサイトの募集要項よりご確認ください
https://careers.mercari.com/recruitment-selection/#section3

メルカリグループについて
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる

「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。

組織・チームのミッション

Mercari Engineering Principles
Mercari Engineering Principles は、メルカリのエンジニアリング組織における信念や行動の基盤となる共通認識を明文化したもので、メルカリのメンバー全員が共有するMission、Value、Cultureをエンジニアリングの視点から補完するものとなります。これらのPrinciplesは、私たちが長期的に実現しようとする理想的な姿を定義することで、最終的にメルカリのミッションを達成するために活用していきます。

Passion For The Product
Grow Together
Solve Through Mechanisms
Collaborate Openly

詳細についてはエンジニアリングカルチャーをご覧ください
https://engineering.mercari.com/culture/

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。
メルカリのミッション・バリューについての詳細はこちらをご覧ください

https://careers.mercari.com/culture/

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。

応募要件

求める経験・スキル

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

歓迎する経験・スキル

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
https://careers.mercari.com/language/#page-1

メルカリグループについて知る

キャリアサイト https://careers.mercari.com/
メルカン：https://mercan.mercari.com/
SNS：X / Linkedin
メルカリAIチームの研究「Layout Optimizer for Personalized Home Screen based on Contextual Multi-Armed Bandit in C2C Marketplace」がRecSys 2023ワークショップに採択されました
Conversation between Machine Learning Engineers.Meet @ lain21 and @ chica #WeMakeMercari
メルカリホーム画面におけるレコメンド改善事例 - Long-tailを考慮した辞書拡張

選考について

メルカリグループではメルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューへの共感・体現を大切にしています。メンバーが発揮する価値の総量が最大化されるような組織づくりを推進するために、候補者のみなさんの経験やスキルをより正しく理解したいと考えています。

選考の流れ

書類選考
技術課題：エンジニアポジションではHackerRankまたはGithubでの技術課題を、エンジニア以外のポジションでは採用ポジションによります（面接タイミングと前後することがあります）
面接：ポジションにより、複数回の面接をお願いします
リファレンス：オンライン回答形式のもので、最終選考の前後でお願いします
オファー：最終選考とリファレンスの内容より決定されます
※詳しくはこちらのページをご覧ください
https://careers.mercari.com/recruitment-selection/#section2

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。
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。
https://about.mercari.com/inclusion-diversity/
なお、ご応募の際にはプライバシーポリシーをご確認ください。
https://careers.mercari.com/privacy/

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