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東京都のオペレーション企画の求人848件

Catalog & Taxonomy Specialist / カタログ・分類設計スペシャリスト

給与
記載なし
勤務地
東京都
休日
記載なし
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

メルカリのマーケットプレイスにおける商品カテゴリや製品カタログのメタデータ基盤を構築・最適化するポジションです。各チームから活用シナリオを収集してメタデータ要件を定義し、オペレーションチームと連携した構築・品質維持や、AIを活用したプロセスの自動化・標準化を担います。プロダクトマネージャーと連携して優先順位やロードマップを策定し、施策の効果を振り返ります。

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給与記載なし

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応募資格

必須

  • 社内外の複数ステークホルダーと連携し、要件の調整・意思決定を推進した経験
  • お客さま視点・ビジネス視点を持ち、「あるべき像」を自ら考えて実行した経験
  • 以下のいずれかのご経験

  • AI活用に前向きなマインドセット(業務プロセスへのAI導入・活用を自ら試行し、改善につなげた経験)
  • 日本語:Proficient (CEFR – C1) 必須

歓迎

  • 特定カテゴリ(ファッション/ホビー/家電など)に対するドメイン知識・専門性、もしくは強い興味関心
  • AIを活用した業務の仕組み化・標準化の経験
  • PdM/Engineerと協働したプロダクト開発の要件定義経験
  • 英語:Independent(CEFR-B2)歓迎

求める人物像

  • 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いただける方

募集要項最終確認 11/13

職種
オペレーション企画
雇用形態
雇用形態:正社員
給与
記載なし
勤務地
六本木
働き方
記載なし
勤務時間
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)
選考の流れ
選考の流れ書類選考リファレンス: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
掲載日
2026/09/08 09:37(66日前)
最終確認
2026/11/13 01:02(今日)

仕事内容

組織・チームのミッション

  • メルカリのマーケットプレイスには、日々100万点以上の商品が出品されています。しかし、それらが適切に分類・整理されていなければ、購入者は欲しいものに出会えず、出品者も適正な価格で届けることができません。
  • 本ポジションが担うのは、この「商品を正しく意味づけるメタデータ基盤」の構築・最適化です。
  • 商品カテゴリ:お客さまが商品を探す・選ぶための分類体系
  • 「出品しやすさ」と「探しやすさ」を両立するカテゴリ構造を再設計
  • 商品トレンドや新しい市場の変化に合わせて、カテゴリの追加・統廃合を継続的に判断
  • 各カテゴリで持つべき商品属性(ブランド・サイズ・型番など)とその粒度を定義
  • 製品カタログ:同一の商品を一意に束ね、商品情報や相場を紐づけるメタデータ
  • 「どの商品をカタログ化するか」の優先度と、揃えるべき商品属性・品質基準を定義
  • 外部データ・AI・オペレーションを組み合わせ、カタログを実際に構築・拡充
  • 出品とカタログの紐付け精度を高め、相場・商品情報が正しく届く状態を維持
  • お客さま体験の向上と事業インパクトの最大化から逆算し、「あるべきメタデータ」を自ら定義・設計することが期待される戦略的なポジションです。
  • ここで構築されたメタデータは、検索精度の改善、出品体験の簡易化、越境事業のスケール拡大、さらには新規事業の創出まで、多角的に活用されます。

業務内容

  • メタデータ要件の定義
  • 検索・出品・新規事業など、メタデータを活用する各チームから課題と活用シナリオを収集し、最適な形でメタデータ要件 (商品属性、粒度、階層など) を定義する
  • 例えばファッションならブランド・サイズ・カラー、家電ならメーカー・型番・発売年など、カテゴリ特性に応じて「揃えるべき属性」と「満たすべき品質水準」を見極める
  • 既存メタデータの利用状況をSQLなどで確認し、継続的に刷新を行う
  • オペレーションチーム(データ入力などを行うチーム)と連携したメタデータ構築・品質維持
  • マニュアル設計とオペレーションチームのディレクションによりメタデータの構築と登録を完遂。
  • 登録後もカバレッジ率や誤紐付け率などの継続モニタリングを行い品質を維持維持する。
  • 構築プロセスのAI自動化・標準化
  • メタデータ構築にかかる各種作業(調査・分析や登録作業など)をAIによって自動化し、スループットを高める
  • 判断基準や手順をガイドライン化し、他カテゴリ・他事業でも再利用できる形で標準化・横展開する
  • エンジニアに対してメタデータ基盤や登録用ツールの改善要求を提示し、構築環境そのものを強化する
  • プロダクトマネージャーと連携した戦略・ロードマップ策定への関与
  • メタデータ構築・最適化の着手順に関する優先順位やロードマップを策定する
  • 施策の効果(検索・出品・購入への影響)を振り返り、次に着手すべきカテゴリ・領域の判断につなげる

ユニークなチャレンジ

  • 事業成果に直結する大きなインパクトとスケール感  「どの属性をどこまで揃えるか」の設計判断が、検索・出品・レコメンドの精度を高め、顧客体験とGMVへダイレクトに直結。構築したメタデータは国内にとどまらず、越境・新規事業へもレバレッジします。
  • 正解のないメタデータ設計をゼロから探求・定義ファッションや家電など商品群ごとに最適な構造や品質基準は様々。正解がない中で、対象範囲や粒度を自ら定義し、形にできる面白さがあります。
  • 一度作ったメタデータが、複数の事業にレバレッジする  構築したメタデータは国内マーケットプレイスにとどまらず、越境事業や新規事業でも活用されます。一つの設計判断が複数の事業に同時に効く、メルカリプラットフォームならではの広がりがあります。
  • AIを活用したプロセス革新と、新設チームの0→1人手作業をAIへ置き換えていく業務再構築を主導。AIに任せる範囲と人がレビューする範囲(Human in the loop)の設計から、標準化・横展開まで踏み込めます。チーム立ち上げ期のため、要件定義やAI活用の型など、組織の「やり方」そのものを自ら作る環境があります。

この求人は、株式会社メルカリの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト

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