Employment Type: Full-time
Team: Engineering

Software Engineer, Machine learning (Customer Service Platform) - 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

In the CS ML team, as a team specializing in machine learning in the field of customer support, we aim to improve and personalize the experiences of customers and customer support operators by developing innovative machine learning models that predict and proactively resolve customer issues and complaints. 

Our mission is to revolutionize customer service and satisfaction by providing machine learning solutions that ensure unparalleled world-class customer experience and trust.

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

Work Responsibilities

• Machine learning engineers active in the customer support field collaborate with the customer support department to develop functions using machine learning for customer inquiries. They develop not only functions and services directly used by customers utilizing "Mercari" but also features for handling inquiries using internal tools by customer support. 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

Providing a machine learning solution that fully utilizes behavioral data (table data) and inquiry content (natural language) to enhance customer experience by swiftly resolving customer issues and enabling customer support associates to handle inquiries quickly and appropriately.

• By implementing machine learning techniques utilizing inquiry and operation logs, the inquiry system is enhanced and effortlessly improved to elevate the inquiry experience.
• Lead cross-team projects, collaborating with stakeholders to impact departments and the entire company.
• Deploy scalable and efficient machine learning solutions by leveraging machine learning frameworks and libraries.
• Monitor system performance and conduct A/B testing to evaluate the effectiveness of features.
• Develop and deploy machine learning functionalities using the latest text models (MLM and LLM) for practical use.

Qualifications

• Required Experience/Skills
• Experience in developing machine learning systems using Python (2+ years)
• Work experience in natural language processing (NLP) (1+ year)
• Experience in building models using machine learning libraries such as Hugging Face, TensorFlow, and PyTorch (1+ year)
• Practical experience in data analysis using Python, SQL, and BI tools
• Experience in developing and delivering end-to-end machine learning solutions, from experimentation to model deployment, including BE development and MLOps in production systems.

• Preferred Experience/Skills
• Experience in developing machine learning systems utilizing large amounts of Japanese text data
• Development experience in cloud environments using AWS, GCP, Microsoft Azure, etc.
• Project leadership and stakeholder management experience as a counterpart in machine learning
• Experience in developing and operating microservices using Docker and Kubernetes
• Experience in designing and developing architectures utilizing services on GCP such as VertexAI.

• Language 
• Japanese: Independent (CEFR - B2) [Preferred]
• English: Independent (CEFR - B2) [Required]

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 
• Improving Customer Support Productivity through Machine Learning
• The goal is to provide "Effortless CX" that allows customers to solve problems on their own. This is how the "Auto Reply" function was implemented.

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 (Customer Service Platform) - 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/ 　

• CS MLチームでは、カスタマーサポート領域の機械学習専門のチームとして、お客さまの問題や苦情を予測し、積極的に解決する革新的な機械学習モデルを開発することで、お客さまとカスタマーサポートオペレーターの体験を向上させパーソナライズします。
• お客さまサービスと満足度に革命をもたらし、比類のない世界クラスのカスタマーエクスペリエンスと信頼を保証する機械学習のソリューションを提供することをミッションに掲げています。
• 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

• カスタマーサポート領域で活躍する機械学習エンジニアは、カスタマーサポート部門と連携し、お客さまからのお問い合わせに対して機械学習を用いた機能開発を行っています。 「メルカリ」を利用するお客さまが直接利用する機能やサービスだけでなく、カスタマーサポートが社内ツールを使って行うお問い合わせ対応の機能も開発しています。 メルカリは、より便利で安全で楽しいマーケットプレイスを提供するために、先進的な機械学習技術を積極的に活用しています。 機械学習エンジニアは、クラウドやKubernetesを活用して機械学習システムの運用・改善を行っています。

ユニークなチャレンジ

お客さまのお困りごとを迅速に解決することによるお客さまの体験向上と、カスタマーサポートアソシエイトが迅速かつ適切なお問い合わせ業務を行えるために、行動データ（テーブルデータ）と問い合わせ内容（自然言語）をフル活用した機械学習ソリューションの提供。

• お問い合わせおよびオペレーションログを活用した機械学習の技術を導入することで、お問い合わせのシステムを強化し、エフォートレスに改善することでお問い合わせ体験を向上させる。
• チーム横断的なプロジェクトをリードし、ステークホルダーと協力して、部門や会社全体にインパクトを与える。
• 機械学習フレームワークとライブラリを活用し、スケーラブルで効率的な機械学習ソリューションを展開する。
• システムのパフォーマンスを監視し、機能の有効性を評価するためのA/Bテストを実施する。
• 最新のテキストモデル(MLMやLLM)を使用して機械学習機能を開発し、実運用に投入する。

応募要件

• 求める経験・スキル
• Pythonを用いた機械学習システムの開発経験（2年以上）
• 自然言語処理(NLP)の業務経験（1年以上）
• HuggingFace、TensorFlow、PyTorch等の機械学習ライブラリを用いたモデル構築経験（1年以上）
• PythonやSQL、BIツールを用いたデータ分析の実務経験
• プロダクションシステムにおけるBE開発やMLOpsを含む、実験からモデルのデプロイメントまで、エンドツーエンドの機械学習ソリューションの開発およびデリバリー経験

• 歓迎する経験・スキル
• 大量の日本語テキストデータを活用した機械学習システムの開発経験
• AWS、GCP、Microsoft Azureなどを用いたクラウド環境での開発経験
• 機械学習のカウンターパートとしてのプロジェクトのリード及びステークホルダーのマネジメント経験
• DockerやKubernetesを用いたマイクロサービスの開発・運用経験
• VertexAIなどGCP上のサービスを活用したアーキテクチャの設計と開発経験

• 語学力
• 日本語：Independent (CEFR - B2) 歓迎
• 英語：Independent (CEFR - B2) 必須

※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 
• 機械学習によるカスタマーサポートの生産性向上
• 目指すのはお客さまが自身で解決できる「Effortless CX」の提供。「Auto Reply（自動返信）」機能はこうして実装された

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/