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Mercari, inc. is hiring a

Software Engineer, Machine Learning - Merpay

Minato City, Japan
Full-Time

This job requires Japanese language ability. JD is available in Japanese only. 　本ポジションは英文JDの用意がありません。

Software Engineer, Machine Learning – Merpay


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。
  • メルペイのMachine Learningチームでは、機械学習を用いてビジネス課題の特定、モデル構築、開発・運用、生産性向上、信頼性向上を行っています。メルカリグループのデータを使った独自の与信モデル開発、UI/UXの改善に関わる機械学習システムの開発等をしていただきます。
  • 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

具体的な業務内容は下記のとおりです。 

  • 職務内容
    • 機械学習に関連する以下の業務
      • データ分析とモデル構築
      • 機械学習を用いたプロダクトの設計、開発、改善
      • 運用フロー、実験管理の自動化、効率化
      • 機械学習システムの品質の向上
    • 業務領域
      • 与信領域における機械学習モデルの開発、運用
  • 利用しているツール／開発環境
    • 開発言語：Python3
    • 機械学習・統計モデリングライブラリ：scikit-learn, LightGBM etc.
    • インフラ： Google Cloud Platform
    • 分析基盤：BigQuery
    • 構成管理ツール：Terraform
    • その他：Docker, GitHub, Slack, Confluence etc.

ユニークなチャレンジ

  • 2,280万MAUを誇る国内最大のフリマアプリ「メルカリ」のエコシステムの中で、新しい金融サービスの基盤を創ることができます。
  • メルペイの与信事業における信用スコアリングの開発、運用を通して、社会や事業に対して大きなインパクトを与えることができます。
  • モデル精度だけではなく、事業影響やUXを考慮して開発を行います。機械学習をCore Competenceとして、高い品質を追求するプロダクトづくりに関わることができます。
  • 機械学習プロダクトについて、企画提案から、開発まで一気通貫で携わることができます。


応募要件

  • 求める経験・スキル
    • 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に共感していただける方
    • Pythonを用いた開発経験（3年以上）
    • RDBMS、SQLの基礎知識、及び実務経験（3年以上）
    • scikit-learn, LightGBM等の機械学習ライブラリを用いたモデル構築経験（2年以上）
    • AWSやGCPを用いたクラウド環境での開発経験（1年以上）
    • 統計に関する基礎的な知識
  • 歓迎する経験・スキル
    • 与信、不正対策、UI/UX改善等における開発経験
    • 金融機関、Fintech企業での就業経験
    • 機械学習モデルの開発・運用改善の経験
    • マイクロサービスアーキテクチャに基づいたソフトウェア開発経験
    • Kaggle等のコンペティションにおける入賞経験
    • プロジェクトまたはチームリードの経験
    • LLM等の生成AIに関する知識、業務経験
  • 語学力

　

メルカリグループについて知る　

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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