Machine Learning Engineer - Search ML

Machine Learning Engineer, Search ML- Mercari

Mercari, inc. · Minato City, Japan (Hybrid) · Full-time · Posted 2026-05-22

Workplace: hybrid

Department: Engineering

Description

JD in Japanese follows. 英文の後に和文JDをご覧いただけます。

Machine Learning Engineer, Search ML- Mercari

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

For more details, see the Overview of Our Positions section on our Careers site.

About Mercari

Circulate all forms of value to unleash the potential in all people

"What can I do to help society thrive with the finite resources we have?" The Mercari marketplace app was born in 2013 out of this thought by our founder Shintaro Yamada as he traveled the world. We believe that by circulating all forms of value, not just physical things and money, we can create opportunities for anyone to realize their dreams and contribute to society and the people around them. Mercari aims to use technology to connect people all over the world and create a world where anyone can unleash their potential. For more information about Mercari Group’s mission, see Mercari’s Culture Doc

Organization/Team Mission

Mercari Engineering Principles  

Mercari Engineering Principles are a shared understanding that serves as the foundation of engineering beliefs and behavior at Mercari. The Engineering Principles are designed to complement the organizational identity (Mercari’s mission, values, and culture) from an engineering viewpoint. 

These principles ultimately help us achieve Mercari’s mission by defining the ideal state we seek to realize in the long term. 

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

For more details, please see the following link:

• Engineering Culture

See here for more information about our mission and values.

Work Responsibilities

• Elevate the Buyer Journey: Drive the optimization of item search and discovery capabilities at Mercari; take end-to-end ownership of core search business logic and user experience design.
• Architect Next-Gen AI Models: Design and deploy state-of-the-art machine learning models and robust training pipelines (incorporating Hybrid Search, Learning-to-Rank, Agentic Shopping, etc.) while continuously enhancing system reproducibility and debuggability.
• Standardize Experimentation Frameworks: Spearhead the development of standardized evaluation and experimentation infrastructure—including offline evaluation frameworks, online A/B testing guardrails, monitoring dashboards, and alerting systems—to accelerate iteration cycles and mitigate regressions.
• Drive Cross-Functional Alignment: Partner seamlessly with infrastructure, product, and adjacent engineering teams to align on scalability, latency, reliability, and cost efficiency, while orchestrating complex, cross-service architectural changes.

Unique Challenges

• High-Velocity C2C Ecosystem: Scale and operate search systems within a highly dynamic, real-time C2C marketplace characterized by rapid inventory turnover (constant new listings, instant sell-outs, frequent price fluctuations) and persistent long-tail/cold-start constraints.
• UGC Semantic Bridging: Bridge the semantic gap between intent-driven user queries and highly fragmented, user-generated content (UGC) that features language-specific variations, slang, mixed scripts, typos, and unstructured brand/model references.
• Cutting-Edge AI Operationalization: Harness and integrate advanced deep learning architectures and Large Language Model (LLM) applications to redefine the modern e-commerce shopping experience.

Qualifications

• Required Experience/Skills

• Experience: 5+ years of professional experience in Machine Learning or Search Engineering.

• Search Expertise: Proven track record of optimizing end-to-end search experiences using data-driven methodologies (e.g., hybrid retrieval, learning-to-rank, semantic search, and advanced evaluation metrics).
• Production Engineering: Hands-on experience with production-grade ML/Search serving infrastructure, including one or more of the following: online inference services, feature stores, embedding spaces, evaluation/experimentation tooling, or offline indexing pipelines.
• Research-to-Practice: Demonstrated experience continuously following academic research in your area of expertise (e.g., computer vision, NLP, recommender systems — CVPR, ICCV, ACL, EMNLP, SIGIR, KDD, RecSys, NeurIPS, ICML, etc.) and translating those insights into evaluated, implemented solutions that drove business impact.
• Applied Rigor: Ability to adapt academic techniques to production constraints (latency, scale, cost) and validate impact through methods such as A/B testing.

• Soft Skills: Strong collaborative and communication skills, with a demonstrated ability to align diverse technical teams and cross-functional stakeholders.

• Preferred Experience/Skills

• Backend Mastery: 5+ years of software engineering experience focusing on large-scale backend architectures.

• Scale & Performance: Deep technical expertise in large-scale search/recommendation backends, including distributed systems, high-concurrency/low-latency tuning, and complex system debugging.
• Academic Track Record: Publication or peer-review experience at top-tier conferences (e.g., CVPR, ICCV, ECCV, ACL, EMNLP, NAACL, SIGIR, KDD, WWW, RecSys, NeurIPS, ICML, etc.), or a PhD.
• Research Habit: A habit of reading several to ten papers a month to stay current with new methods.

• Technical Leadership: Experience independently driving the technical direction of a team or organization.

• Language 

• Japanese: Nice to have (not required)

• English: Business level or above

For details about CEFR, see here.

Learn More About Mercari Group

• Careers site: https://careers.mercari.com/en/   
• Mercan: https://mercan.mercari.com/en/  
• Social media: X / Linkedin 

Recruiting at Mercari

At Mercari Group, we value empathizing with and embodying the mission and values ​​of the Group and each company. To promote the creation of an organization that maximizes the total amount of value exhibited by all members, we would like to understand the experience and skills of each candidate as accurately as possible.

Recruiting cycle at Mercari Group

• Application screening
• Skill assessment: For engineering positions, you will be asked to complete a skill assessment on HackerRank or GitHub. For non-engineering positions, you may be asked to complete an assessment depending on the position. (The timing of the assessment may coincide with the interview process.)
• Interview: The number of interviews may vary depending on the position.
• Reference check: We will ask for online references around the timing of the final interview.
• Offer: Offers will be determined carefully in consideration of the final interview and the reference check.

Learn more about our recruiting process here.

Equal Opportunity Hiring

Here at Mercari, we work to realize a world in which no one’s potential is limited by their background and everyone has the opportunity to freely create value. We also firmly believe that a mindset of Inclusion & Diversity is essential for us to achieve our mission.

This, of course, extends to our hiring practices as well. Mercari is committed to eliminating discrimination based on age, gender, sexual orientation, race, religion, physical disability, and other such factors so that anyone who shares our mission and values can join us, regardless of their background. For more details, please read our I&D statement.

Please read and acknowledge our Privacy Policy prior to submitting your application.

Machine Learning Engineer, Search ML- Mercari

• 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・フレキシブルタイムなし）
• 勤務地： 六本木

詳細はキャリアサイトの募集要項よりご確認ください

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。メルカリグループの目指すべき方針については Mercari Culture Doc をご覧ください。

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

詳細についてはエンジニアリングカルチャー  をご覧ください

• メルカリのミッション・バリューについての詳細はこちらをご覧ください

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

応募要件

• 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

• 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

• 語学力

• 日本語： 尚可（必須ではありません）/ Nice to have (not required)

• 英語： ビジネスレベル以上 / Business level or above

※CEFRの詳細については、こちらをご覧ください

メルカリグループについて知る

• キャリアサイト https://careers.mercari.com/  
• メルカン：https://mercan.mercari.com/ 
• SNS：X / Linkedin 

選考について

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

• 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

※詳しくは  こちらのページをご覧ください

選考における機会の平等

メルカリでは、バックグラウンドによって個人の可能性が決めつけられることなく、自由に価値を生みだす機会を手にできる社会の実現を目指しています。そしてメルカリがミッションを実現するために「Inclusion & Diversity」という考え方は不可欠な存在だと考えています。

採用活動においても、メルカリのミッション・バリューに共感する、様々なバックグラウンドの方にジョインしていただけるよう、年齢、性別、性的指向、人種、宗教、身体能力、その他記号に基づくあらゆる差別をなくすことを約束します。

詳しくは、I&D statementをご覧ください。

なお、ご応募の際にはプライバシーポリシーをご確認ください。

Apply

Apply at Mercari, inc.

---

Powered by Workable