機械学習エンジニア

▼仕事内容

【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。

【業務内容】
・与信モデルの開発・運用・改善を通じた、事業成長への貢献
　・企画: 課題発見と言語化、解決案の提示
　・評価設計: オフライン指標だけでなく、重要なビジネスKPIやリスク指標、UX を含めた評価設計
　・運用設計: ドリフト/モデル性能劣化/不具合の検知から恒久対応まで含む、SLO/運用設計
　・技術意思決定: モデリング方針（解釈性 vs モデル性能、オンライン/バッチ、リアルタイム要件、ルールベースとの境界等）の決定
　・モデル構築: データ分析、特徴量設計、テーブルデータ向けのMLモデルの設計・実装、推論/学習パイプライン整備、再現性担保、実験管理、モデルの品質保証を含む設計・実装
・プロダクト/ビジネス/リーガル/コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成、コラボレーションの主導
・次世代与信モデルの検討および開発
・チームメンバーへの技術的なメンタリング

【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。

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

Merpay Credit Modeling チームでは、「高品質なデータサイエンス・機械学習の技術を用いて、あらゆる人に価値を届けられる与信ビジネスを作る」というチームミッションのもと、ビジネス課題の特定、モデル構築、開発・運用までを一気通貫で行っています。
機械学習エンジニアとして、メルカリ/メルペイのデータを使った独自の与信モデルを開発・運用しつつ、次世代与信モデルのアーキテクチャ設計・実装に貢献していただきます。

▼必須スキル/経験

・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
・scikit-learn, LightGBM, PyTorch等の機械学習ライブラリを用いたMLモデル構築およびMLプロダクトの開発経験（3年以上）
・モニタリング設計、アラート運用、モデル更新フロー、障害対応などのモデル運用・MLOps の実務経験（1年以上）
・データベース・SQLの知識、及び分析~特徴量設計の経験（2年以上）
・4人以上のチームやプロジェクトのリーダーとして、技術選定、設計レビュー、メンバーのメンタリングを行った経験（2年以上）
・チームメンバーやステークホルダーとの円滑なコミュニケーション能力

▼歓迎スキル/経験

・金融機関、Fintech企業での就業経験
・AWS/Google Cloud等のクラウド環境でのデータ分析・システム開発経験
・大規模言語モデル、基盤モデル等の深層学習モデルの開発・運用経験
・Off-Policy Evaluation / Learning、オフライン強化学習の開発、運用の経験
・機械学習・データサイエンス領域での査読付き論文採択・発表経験

▼求める人物像

・メルカリグループおよびメルコインのミッション・バリューに強く共感できる方
・オーナーシップを持って業務に取り組み、ベストを尽くすための努力を惜しまない方
・チームのために、自ら考え、自ら動き、率先して成功のために行動できる方
・コミュニケーション能力が高く、組織やプロジェクトを動かすことができる方

▼仕事の魅力

【ユニークなチャレンジ】
・2,400万MAUを誇るフリマアプリ「メルカリ」のエコシステムのなかで、行動から信用を創造するAI与信、およびこれまでにない金融サービスの基盤を創ることができます。
・データと機械学習で「信用のあり方」そのものをアップデートし、これまで金融の選択肢が限られていた方々にも適切な与信機会を届けることで、金融包摂の実現に挑戦できます。
・金融という社会的責任が求められる環境において、モデル精度のみならず、UXや品質も含めた機械学習プロダクトの開発を行うため、多くの方が使いやすいプロダクトづくりに関わることができます。
・職種や役割を越え、全く新しい与信の仕組み・モデルアーキテクチャについて、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。

▼開発環境

Python / scikit-learn・LightGBM・PyTorch 等（ GCP・BigQuery 等のデータ基盤も活用）

▼雇用形態

正社員(期間の定め:無)

▼試用期間

入社後3ヶ月（本採用と同条件)　

▼給与

月給 669,700円 ~

▼賞与

年2回

▼年収下限（万円）

1000

▼年収上限（万円）

1800

▼勤務地

東京都港区六本木6-10-1

▼勤務時間

フレックスタイム制（コアタイムなし）
標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後

▼休憩時間

60分

▼時間外労働

フレックス制により可能性はあります。

▼休日・有給休暇・特別休暇

休日・休暇：
- 完全週休2日制（祝祭日、年末年始 等）
- 有給休暇、慶弔休暇、リラックス休暇、Sick Leave

▼福利厚生

ベネフィット：
- 各種社会保険完備
- インセンティブ制度
- 社員の家族を含めた支援制度

▼加入保険

各種社会保険完備

▼就業場所における受動喫煙を防止するための措置

受動喫煙対策：屋内全面禁煙

▼教育・スキルアップ・キャリアアップ

- リロケーションサポート
- 言語学習のサポート
- 翻訳と通訳のサポート

▼面接・選考プロセス

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】
・カジュアル面談
・書類選考
・技術課題：エンジニアポジションでは技術課題を、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