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Machine Learning Engineer, Search ML- Mercari

Salary not provided

English: Fluent

Minimum year of experience: 3

Mercari

Job Image

Machine Learning Engineer, Search ML

  • Employment Status: Full-time
  • Work Hours: Full Flextime (no core time)
  • Office: Roppongi

About the Role

Organization & Team Mission

Our Engineering Principles define the behaviors and beliefs that allow us to achieve our mission:

  • Passion For The Product
  • Grow Together
  • Solve Through Mechanisms
  • Collaborate Openly

Read more about our Engineering Culture and mission and values.

Work Responsibilities

  • Elevate the Buyer Journey: Optimize item search and discovery; own core search business logic and user experience.
  • Architect Next-Gen AI Models: Design and deploy advanced ML models and robust training pipelines (e.g., Hybrid Search, Learning-to-Rank, Agentic Shopping), improving system reproducibility and debuggability.
  • Standardize Experimentation: Develop evaluation and experimentation infrastructure (offline frameworks, online A/B testing guardrails, dashboards, alerting) to speed up iterations and mitigate regressions.
  • Drive Cross-Functional Alignment: Partner with product, infra, and engineering teams for scalability, latency, reliability, and cost efficiency, orchestrating complex architectural changes.

Unique Challenges

  • High-Velocity C2C Ecosystem: Operate search systems in a fast-changing, real-time marketplace with rapid inventory turnover and persistent long-tail challenges.
  • UGC Semantic Bridging: Connect intent-driven user queries with fragmented, user-generated content featuring slang, mixed scripts, typos, and unstructured references.
  • Cutting-Edge AI Operationalization: Integrate modern deep learning architectures and LLM applications to redefine the e-commerce shopping experience.

Qualifications

Required

  • Experience: 3+ years in Machine Learning or Search Engineering.
  • Search Expertise: Demonstrated optimization of search experiences using data-driven methods (e.g., hybrid retrieval, learning-to-rank, embedding-based search).
  • Production Engineering: Hands-on experience with at least one area: ML/search serving infra, online inference, feature stores, embedding spaces, evaluation/experimentation tooling, or offline indexing.
  • Soft Skills: Strong collaboration and communication skills; ability to align technical and cross-functional teams.

Preferred

  • Backend Mastery: 5+ years in backend software engineering for large-scale systems.
  • Scale & Performance: Expertise in large-scale search/recommendation backends—distributed systems, high-concurrency/low-latency, complex system debugging.

Language

  • Japanese: Nice to have (not required)
  • English: Business level or above
    (See details about CEFR here.)

Learn More

Recruiting Process

  • Application screening
  • Skill assessment (HackerRank or GitHub for engineers)
  • Interview(s)
  • Reference check (online, around final interview)
  • Offer (made upon final interview and reference check)

Learn more about the recruiting process.

Equal Opportunity

We are committed to a world where everyone can realize their potential, regardless of background. Inclusion & Diversity is at our core. We do not tolerate discrimination based on age, gender, sexual orientation, race, religion, physical ability, or other factors.

See our full I&D statement.

Please review our Privacy Policy before applying.

マシンラーニングエンジニア, サーチML

  • 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）
  • 勤務地： 六本木

組織・チームのミッション

Mercari Engineering Principles（エンジニアリング原則）：

  • Passion For The Product
  • Grow Together
  • Solve Through Mechanisms
  • Collaborate Openly

詳しくは エンジニアリングカルチャー や ミッション・バリュー をご参照ください。

業務内容

  • 検索・発見体験の向上： メルカリにおける購入者の商品検索や発見体験の向上、検索業務ロジックやUXの設計・開発
  • 最先端AIモデルの開発： ハイブリッド検索、Learning to Rank、Agentic Shoppingなど、機械学習モデル・パイプラインの設計・再現性/デバッグ性向上
  • 評価・実験ツールの標準化： 評価フレームワークやA/Bテスト、監視・アラート等を提供し、開発のイテレーション向上と劣化抑止
  • クロスファンクショナルな連携： インフラ・プロダクト含む様々なチームと連携し、スケーラビリティやコスト等を考慮した全社横断のアーキテクチャ改善

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： 変化の激しいマーケットプレイス下での検索システム運用（在庫変動、ロングテール、コールドスタート等）
  • ユーザー生成テキストとクエリのギャップ解消： 多様な出品テキストと言語の揺れ、スラングや型番情報などクエリとのギャップ克服
  • 最先端AIの活用： 最新ディープラーニング・LLMの活用で新しいeコマース体験を実現

応募要件

求める経験・スキル

  • 機械学習または検索エンジンの開発経験（3年以上）
  • データ駆動での検索体験最適化経験（例：ハイブリッド検索、Learning to Rank、エンベディング等）
  • 本番環境でのML/検索運用経験（例：推論サービス、特徴量ストア、オフラインインデックス等）
  • 高いコミュニケーション・協調能力

歓迎する経験・スキル

  • バックエンド開発経験（5年以上）
  • 大規模分散システム、パフォーマンス・レイテンシチューニングやシステムデバッグの経験

語学力

  • 日本語： 尚可（必須ではありません）
  • 英語： ビジネスレベル以上
    ※詳しくは こちら

参考情報

選考プロセス

  • 書類選考
  • 技術課題（エンジニアはHackerRankまたはGitHub）
  • 面接
  • リファレンスチェック
  • オファー

詳しくは こちら。

機会の平等

バックグラウンドによらず、誰もが価値を発揮し挑戦できる社会の実現を目指します。I&D（Inclusion & Diversity）は当社ミッションの根本です。
差別なき採用宣言は I&D statement をご覧ください。

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