Machine Learning Engineer, Search ML

必須

• 求める経験・スキル

  • 機械学習または検索エンジニアリング分野における5年以上の実務経験
  • データ駆動型のアプローチによるエンドツーエンドの検索体験最適化経験（ハイブリッド検索、Learning to Rank、セマンティック検索、評価指標設計など）
  • 本番環境における機械学習・検索サービングの運用経験（オンライン推論サービス、フィーチャーストア、エンベディングサービス、評価・実験ツール、オフラインインデクサーのいずれか1つ以上）
  • 専門分野（画像認識、NLP、推薦システム等いずれでも可）における学術研究動向（例: CVPR, ICCV, ACL, EMNLP, SIGIR, KDD, RecSys, NeurIPS, ICML等）を継続的に追い、その知見を自ら評価・実装し、事業成果に繋げてきた経験
  • 学術的手法を、レイテンシ・スケール・コストといった本番環境の制約の中で実用可能な形に落とし込み、A/Bテスト等で効果を検証できること
  • 複数のチームやステークホルダーと協力してプロジェクトを遂行できる高いコミュニケーション能力
• 英語： ビジネスレベル以上

歓迎

• 歓迎する経験・スキル

  • ソフトウェアバックエンドシステム開発の経験（5年以上）
  • 大規模な検索・推薦バックエンドのエンジニアリングスキル（分散サービス、パフォーマンス/レイテンシのチューニング、複雑なシステムのデバッグ）
  • トップカンファレンス（例: CVPR, ICCV, ECCV, ACL, EMNLP, NAACL, SIGIR, KDD, WWW, RecSys, NeurIPS, ICML等）での論文採択・査読経験、または博士号
  • 月に数本〜10本程度のペースで論文を継続的に読み、新しい手法をキャッチアップする習慣
  • チームや組織の技術的方向性を自らリードした経験
• 日本語： 尚可（必須ではありません）

使用ツール

業務内容

• 検索・発見体験の向上： メルカリにおけるバイヤー（購入者）の商品検索および発見体験の向上、ならびにコア検索ビジネスロジックとユーザー体験の設計・開発
• 最先端AIモデルの開発： 最先端の機械学習モデルおよびトレーニングパイプライン（ハイブリッド検索、Learning to Rank、Agentic Shoppingなど）の開発、およびその再現性とデバッグ性の向上
• 評価・実験ツールの標準化： 開発のイテレーションを加速し、デグラデーション（品質低下）を抑制するための、標準化された評価・実験ツール（オフライン評価、オンラインA/Bテストのガードレール、監視ダッシュボード、アラート機能）の提供
• クロスファンクショナルな連携： インフラ、プロダクト、および関連するエンジニアリングチームと連携し、拡張性（スケーラビリティ）、レイテンシ、信頼性、コスト目標の整合性を図り、サービス横断的な仕様変更の調整を行う

ユニークなチャレンジ

• 流動性の高いC2C市場での検索運用： 出品、売り切れ、価格変更などによって在庫が目まぐるしく変化し、ロングテールやコールドスタートが常に発生する、変化の激しいC2Cマーケットプレイスにおける検索基盤の運用
• ユーザー生成テキストとクエリのギャップ解消： 実際のユーザーの検索クエリと、ユーザーが生成した多様な出品テキスト（言語固有の表記揺れ、スラング、混在する文字体系、タイポ、型番・ブランド名など）とのギャップの解消
• 最先端AIの活用： ディープラーニング（深層学習）やLLM（大規模言語モデル）の応用における最先端AI技術の最大活用