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Mercari

Software Engineer (Machine Learning & Recommendation)

゜フトりェア゚ンゞニア機械孊習レコメンド

Tags: Full-time, 4~5 YOE, Basic Japanese

Roppongi, Minato City, Tokyo, Japan・Fetched 30+ days ago

Job Description

Employment Type: Full-time
Team: Engineering

JD in Japanese follows. 英文の埌に和文JDをご芧いただけたす。

Software Engineer (Machine Learning & Recommendation) – Mercari

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:

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.
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

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

  • 雇甚圢態正瀟員
  • 働き方フレックスタむム制コアタむムなし・フレキシブルタむムなし 
  • 勀務地六本朚

詳现はキャリアサむトの募集芁項よりご確認ください
https://careers.mercari.com/recruitment-selection/#section3
  

メルカリグルヌプに぀いお
あらゆる䟡倀を埪環させ、あらゆる人の可胜性を広げる

「地球資源が限られおいるなか、より豊かな瀟䌚を぀くるために䜕ができるか」。2013幎、創業者の山田進倪郎が䞖界䞀呚の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生たれたした。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる䟡倀を埪環させるこずで、誰もがやりたいこずを実珟し、人や瀟䌚に貢献するための遞択肢を増やすこずができるず信じおいたす。
テクノロゞヌの力で䞖界䞭の人々を぀なぎ、あらゆる人の可胜性が発揮される䞖界を実珟しおいきたす。メルカリグルヌプの目指すべき方針に぀いおは Mercari Culture Doc をご芧ください。

組織・チヌムのミッション

  •  Mercari Engineering Principles
    Mercari Engineering Principles は、メルカリの゚ンゞニアリング組織における信念や行動の基盀ずなる共通認識を明文化したもので、メルカリのメンバヌ党員が共有するMission、Value、Cultureを゚ンゞニアリングの芖点から補完するものずなりたす。これらのPrinciplesは、私たちが長期的に実珟しようずする理想的な姿を定矩するこずで、最終的にメルカリのミッションを達成するために掻甚しおいきたす。
  • Passion For The Product
  • Grow Together
  • Solve Through Mechanisms
  • Collaborate Openly

詳现に぀いおぱンゞニアリングカルチャヌ  をご芧ください
https://engineering.mercari.com/culture/  

  • Circulate all forms of value to unleash the potential in all people
  • 「地球資源が限られおいるなか、より豊かな瀟䌚を぀くるために䜕ができるか」。 2013幎、創業者の山田進倪郎が䞖界䞀呚の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生たれたした。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる䟡倀を埪環させるこずで、誰もがやりたいこずを実珟し、人や瀟䌚に貢献するための遞択肢を増やすこずができるず信じおいたす。テクノロゞヌの力で䞖界䞭の人々を぀なぎ、あらゆる人の可胜性が発揮される䞖界を実珟しおいきたす。メルカリグルヌプの目指すべき方針に぀いおは Mercari Culture Docをご芧ください。
  • 遞考における機䌚の平等
  • メルカリでは、バックグラりンドによっお個人の可胜性が決め぀けられるこずなく、自由に䟡倀を生みだす機䌚を手にできる瀟䌚の実珟を目指しおいたす。そしおメルカリがミッションを実珟するために「Inclusion & Diversity」ずいう考え方は䞍可欠な存圚だず考えおいたす。
  • これはもちろん、私たちの採甚方針にもあおはたりたす。採甚掻動においおも、メルカリのミッション・バリュヌに共感する、様々なバックグラりンドの方にゞョむンしおいただけるよう、幎霢、性別、性的指向、人皮、宗教、身䜓胜力、その他蚘号に基づくあらゆる差別をなくすこずを玄束したす。詳しくはI&D statementをご芧ください。
  • メルカリのミッション・バリュヌに぀いおの詳现はこちらをご芧ください

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

業務内容

  • レコメンデヌション領域のMachine LearningML゚ンゞニアずしお、メルカリのフリマアプリの機胜やサヌビスの開発を担圓したす。必芁なむンフラストラクチャヌやプラットフォヌムツヌルを掻甚しながらレコメンダヌシステムずいった機械孊習システムの開発・保守を行いたす。メルカリでは、より優れた利䟿性ず高い安党性を兌ね備え、さらに喜ばれるマヌケットプレむスを提䟛するために機械孊習の先端技術を積極的に取り入れおいたす。ML゚ンゞニアはクラりドずKubernetesを䜿甚しながら機械孊習システムの運甚ず改善に努めたす。

ナニヌクなチャレンゞ

  • 機械孊習のアルゎリズムおよびモデルの開発ず最適化を通じお、レコメンデヌションシステムずナヌザヌのディスカバリヌ゚クスペリ゚ンスの向䞊に努めたす。
  • クロスファンクショナルチヌムやプロダクトのステヌクホルダヌず連携しながら芁件の集玄、゜リュヌションの蚭蚈、そしおナヌザヌ゚ンゲヌゞメントの向䞊をもたらす機胜実装を担いたす。
  • 倧芏暡なデヌタセット を扱いながらデヌタ分析ず実隓を行い、パタヌン・トレンド・むンサむトを特定し、レコメンデヌションのアルゎリズムの粟緻化を牜匕したす。
  • 機械孊習フレヌムワヌクずラむブラリを掻甚しお効率的か぀拡匵性あるレコメンデヌションの゜リュヌションをデプロむしたす。
  • システムパフォヌマンスのモニタリングずA/Bテストの実斜を通じお、機胜の有効性を評䟡したす。
  • 継続的にリサヌチを行い、機械孊習における技術進展の最新動向を把握した䞊で、レコメンデヌション党䜓の向䞊に資する革新的な手法を提案したす。

応募芁件

  • 求める経隓・スキル
    • 実隓からモデルのデプロむバック゚ンド゚ンゞニアリングやMLOpsを含むたで、゚ンドツヌ゚ンドの機械孊習゜リュヌションを倧芏暡な本番システムで開発・デリバリヌを成し遂げた経隓
    • 䞀般的な機械孊習フレヌムワヌクTensorFlow、PyTorch等ずラむブラリscikit-learn、 NumPy、pandas等の䜿甚経隓
    • 機械孊習ず゜フトりェア゚ンゞニアリングの基瀎に察する深い理解
    • 匷い分析力 / 問題解決胜力
    • モニタリングシステム、ロギングや䞀般的な運甚に関する基瀎知識ずスキル
    • 耇数のチヌムやステヌクホルダヌず連携しながらプロゞェクトを遂行するコミュニケヌション胜力
    • プロダクト゚ンゞニアリングに察する匷固なマむンド
  • 歓迎する経隓・スキル
    • 倧芏暡デヌタセットを䜿甚しおレコメンダヌシステムを開発した経隓
    • システムパフォヌマンスず信頌性の向䞊に必芁な機胜開発およびバグ修正のスキル
    • Docker、Kubernetes等のコンテナ技術の䜿甚経隓
    • AWS、GCP、Microsoft Azure等のクラりドプラットフォヌムの䜿甚経隓
    • Docker、Kubernetes等の運甚経隓およびマむクロサヌビスの開発経隓
    • 本番環境でのディヌプラヌニングモデルの䜿甚経隓
  • 語孊力
    • 日本語Basic (CEFR - A2) 歓迎
    • 英語Basic (CEFR - A2) 

※CEFRの詳现に぀いおは、こちらをご芧ください
https://careers.mercari.com/language/#page-1

メルカリグルヌプに぀いお知る 

遞考に぀いお

メルカリグルヌプではメルカリグルヌプおよび各カンパニヌのミッションずバリュヌぞの共感・䜓珟を倧切にしおいたす。メンバヌが発揮する䟡倀の総量が最倧化されるような組織づくりを掚進するために、候補者のみなさんの経隓やスキルをより正しく理解したいず考えおいたす。

遞考の流れ

  • 曞類遞考
  • 技術課題゚ンゞニアポゞションではHackerRankたたはGithubでの技術課題を、゚ンゞニア以倖のポゞションでは採甚ポゞションによりたす面接タむミングず前埌するこずがありたす
  • 面接ポゞションにより、耇数回の面接をお願いしたす
  • リファレンスオンラむン回答圢匏のもので、最終遞考の前埌でお願いしたす
  • オファヌ最終遞考ずリファレンスの内容より決定されたす
    ※詳しくは  こちらのペヌゞをご芧ください
    https://careers.mercari.com/recruitment-selection/#section2


遞考における機䌚の平等  

メルカリでは、バックグラりンドによっお個人の可胜性が決め぀けられるこずなく、自由に䟡倀を生みだす機䌚を手にできる瀟䌚の実珟を目指しおいたす。そしおメルカリがミッションを実珟するために「Inclusion & Diversity」ずいう考え方は䞍可欠な存圚だず考えおいたす。
採甚掻動においおも、メルカリのミッション・バリュヌに共感する、様々なバックグラりンドの方にゞョむンしおいただけるよう、幎霢、性別、性的指向、人皮、宗教、身䜓胜力、その他蚘号に基づくあらゆる差別をなくすこずを玄束したす。
詳しくは、I&D statementをご芧ください。
https://about.mercari.com/inclusion-diversity/

なお、ご応募の際にはプラむバシヌポリシヌをご確認ください。
https://careers.mercari.com/privacy/