Machine Learning Engineer (NLP & LLM) URGENT!

[Company Details]
One of Japan's largest and growing e-commerce sites.
Good work life balance + international environment + above-market rate salary

[Location]
Hybrid, 2 days from the office.
Office is located in Minato-ku, Tokyo

[Job Type]
Full-time, permanent

[Salary range]
13 million yen ~ 18 million yen (mid-level to senior)

[Job Content]
-Optimize the search quality to provide the best search and shopping experience
-Research and implement appropriate ML algorithms, design and develop machine learning applications for Search at Mercari Marketplace
-Keep up-to-date with the latest research and advancements in the field of machine learning from related fields such as NLP, Computer Vision, Multimodal, LLM, etc
-Design engineering infrastructure to support machine learning systems at scale
-Apply software engineering rigor and best practices to machine learning, including CI/CD, automation, etc.
-Conduct experiments, A/B testing, and evaluations to measure the performance and effectiveness of various ML models.

[会社詳細]
日本最大規模で成長を続けるeコマースサイトのひとつ。
ワークライフバランス良好、国際的な環境、市場価格を上回る給与

[場所]
ハイブリッド、オフィスから2日。
オフィスは東京都港区にあります。

[職種]
フルタイム、正社員

[給与範囲]
1,300 万円～1,800 万円（中堅～シニア）

[職務内容]
-検索品質を最適化し、最高の検索とショッピング体験を提供する
-適切な ML アルゴリズムを研究して実装し、メルカリマーケットプレイスでの検索用の機械学習アプリケーションを設計および開発する
-NLP、コンピュータービジョン、マルチモーダル、LLM などの関連分野から、機械学習分野の最新の研究と進歩を常に把握する
-大規模な機械学習システムをサポートするエンジニアリングインフラストラクチャを設計する
-CI/CD、自動化など、ソフトウェアエンジニアリングの厳密さとベストプラクティスを機械学習に適用する
-さまざまな ML モデルのパフォーマンスと有効性を測定するための実験、A/B テスト、評価を実施する。

[Required Skills]
-Experience with machine learning frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch) and libraries (e.g., scikit-learn, NumPy, pandas)
-Deep understanding of information retrieval including search relevance, ranking and query understanding
-Understanding end-to-end machine learning development process starting from experimentation to deploying ML models in large scale production systems
-Have hands-on experience in the NLP realm such as tokenization, language modelling, indexing, text classification, etc.

[必須スキル]
-機械学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）およびライブラリ（scikit-learn、NumPy、pandasなど）の経験
-検索関連性、ランキング、クエリ理解などの情報検索に関する深い理解
-実験から大規模な本番システムへのMLモデルの導入まで、エンドツーエンドの機械学習開発プロセスを理解していること
-トークン化、言語モデリング、インデックス作成、テキスト分類などのNLP分野での実践経験があること