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こだわり
条件をクリア

Machine Learning Engineer, Search ML

株式会社メルカリ

テック 東京都 企業サイト 掲載 7/2

給与

記載なし※ 募集要項に金額の記載がありません

勤務地
東京都
雇用形態
正社員
働き方
記載なし
年間休日
記載なし

要約求人票をもとにAIがまとめたものです

メルカリの検索・発見体験を向上させるため、商品検索のコアロジックとユーザー体験を設計・開発します。機械学習モデルやトレーニングパイプライン、評価・実験基盤の開発を担い、関連チームと連携して検索基盤の拡張性、レイテンシ、信頼性、コスト目標を整合させます。

応募資格

必須

  • 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

  • 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

ディープラーニング(深層学習)LLM(大規模言語モデル)

募集要項最終確認 9/26

職種
機械学習エンジニア
雇用形態
雇用形態: 正社員
給与
記載なし
勤務地
東京都
働き方
記載なし
勤務時間
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)
経験年数
5年以上
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
掲載日
2026/07/02 14:34(89日前)
最終確認
2026/09/26 01:59(3日前)

仕事内容

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

この求人は株式会社メルカリの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。

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