그로스 데이터 사이언티스트, US App
- 고용형태: 정규직
- 근무 시간: 자유 근무(핵심 시간 없음)
자세한 내용은 커리어 사이트의 포지션 개요 섹션을 참고하세요.
메르카리에 대해
모든 형태의 가치를 순환시켜 모든 사람의 잠재력을 발휘하세요.
"우리가 가지고 있는 한정된 자원으로 사회가 번영하도록 돕기 위해 무엇을 할 수 있나요?" Mercari 마켓플레이스 앱은 창업자 야마다 신타로가 세계를 여행하면서 이러한 생각을 품고 2013년에 탄생했습니다. 우리는 물질적인 것과 돈뿐만 아니라 모든 형태의 가치를 유통함으로써 누구나 자신의 꿈을 실현할 수 있는 기회를 만들고 사회와 주변 사람들에게 공헌할 수 있다고 믿습니다. Mercari는 기술을 사용하여 전 세계 사람들을 연결하고 누구나 잠재력을 발휘할 수 있는 세상을 만드는 것을 목표로 합니다. Mercari Group의 사명에 대한 자세한 내용은Mercari Culture Doc
조직/팀 미션
Mercari 엔지니어링 원칙
Mercari 엔지니어링 원칙은 Mercari의 엔지니어링 신념과 행동의 기초가 되는 공유된 이해입니다. 엔지니어링 원칙은 엔지니어링 관점에서 조직의 정체성(Mercari의 사명, 가치, 문화)을 보완하기 위해 고안되었습니다.
이러한 원칙은 궁극적으로 우리가 장기적으로 실현하고자 하는 이상적인 상태를 정의함으로써 Mercari의 사명을 달성하는 데 도움이 됩니다.
- 제품에 대한 집요한 몰입
- 함께 성장하기
- 메커니즘으로 해결하기
- 열린 협업
자세한 내용은 다음 링크를 참조하세요.
이 직위는 Mercari US를 위한 것입니다.
높은 수준의 자율성을 바탕으로 운영되는 이 역할은 성장, 마케팅, 제품 팀과 긴밀하게 협력하여 추상적인 성장 기회를 ML 기반 의사 결정 프레임워크로 변환합니다. 성장 데이터 과학자는 빠른 실험 반복 주기를 통해 성공하고 측정 가능한 비즈니스 결과에 대해 직접적인 책임을 지면서 비즈니스 영향을 우선시합니다.
우리의 미션과 가치에 대한 자세한 내용은 here를 참고하세요.
주요 업무
- Drive ML-Powered Interventions: 사용자 행동(예: 전환, 이탈, 재활성화)을 예측하여 인센티브 탄력성 및 점진적인 비즈니스 영향을 추정하는 모델을 설계, 구축 및 생산합니다.
- Innovate Personalization Systems: 동적 인센티브 제어, 지능형 노출 및 고도로 개인화된 타겟팅을 향한 전환을 설계합니다. 규모.
- Own Business Outcomes: 모델 성능을 단순한 최종 목표가 아닌 비즈니스 성공을 위한 강력한 수단으로 활용하여 마케팅 및 인센티브 ROI, 점진적인 GMV 및 LTV 향상을 직접 책임집니다.
- End-to-End Experimentation: 실험 설계 및 KPI 정의부터 출시 후 분석 및 지속적인 반복에 이르기까지 ML 수명주기를 적극적으로 추진합니다.
- Cross-Functional Partnership: 성장, 마케팅, 제품 팀과 긴밀하게 협력하여 복잡한 성장 기회를 확장 가능한 ML 중심 의사 결정 프레임워크로 전환합니다.
- 재사용 가능한 성장 ML 기반 구축: 향상 모델링, 탄력성 추정, 개입 최적화를 위한 공유 프레임워크를 개발하여 미래 성장 이니셔티브 출시를 가속화합니다.
이 포지션의 도전 과제
- 규모에 맞게 고정밀 개인화 추진: 사용자 기반이 성장함에 따라 개인 수준에서 인센티브와 알림을 최적화할 수 있는 기회는 엄청납니다. 귀하의 과제는 최적의 시간에 적절한 사용자에게 정확한 메시지와 인센티브를 전달하여 증분 ROI를 극대화하고 비선형적인 비즈니스 성장을 촉진하는 지능형 ML 모델을 구축하는 것입니다.
- 모호한 성장 문제 해결: 기존 기능 최적화에 중점을 두는 기존 ML 역할과 달리 성장 데이터 과학자는 매우 역동적인 환경에서 작업합니다. 모호한 문제 공간을 탐색하고 복잡한 비즈니스 절충안의 균형을 유지하여 고급 ML이 사용자 여정에 가장 많은 가치를 추가하는 위치를 결정합니다.
- Optimizing for Business Impact: 이 역할의 성공은 모델 정확성이나 오프라인 평가로만 측정되지 않습니다. 이는 핵심 비즈니스 지표(ROI, GMV, LTV)에 대한 실질적인 영향으로 측정됩니다. 긴 개발 주기보다 프로토타입부터 생산까지 신속한 반복이 우선시되는 빠른 속도의 실험 중심 문화에서 성공해야 하는 과제에 직면하게 될 것입니다.
필수 조건
- 지원 자격/Skills
- 성장, 마케팅, 직접적인 비즈니스 영향에 대한 강한 관심과 명시적으로 비즈니스 영향을 소유하려는 의지.
- 실제 사용자 지향 의사결정 및 생산 환경에 머신러닝을 적용한 입증된 경험.
- Python 및 SQL 능숙도; ML 프레임워크(예: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow 또는 PyTorch) 사용 경험
- 대규모 데이터 처리 도구(예: BigQuery, Spark 또는 동급) 사용 경험
- 통계, 실험 설계 및 인과 추론에 대한 확실한 이해
- 프로덕션 시스템의 ML 배포 및 모니터링에 대한 지식
- 우대 사항/Skills
- C2C 마켓플레이스 또는 유사한 도메인에서의 이전 업무 경험.
- RDBMS 및 NoSQL 데이터베이스에 대한 경험은 물론 백엔드 엔지니어링 방식(예: 마이크로서비스, Go, gRPC) 및 클라우드 플랫폼에 대한 노출도 장점입니다.
- Language
- Japanese: Preferred
- English: Required
CEFR에 대한 자세한 내용은here.
Mercari 그룹에 대해 자세히 알아보기
Recruiting at Mercari
메르카리 그룹에서는 그룹과 각 회사의 사명과 가치에 공감하고 이를 구현하는 것을 중요하게 생각합니다. 모든 구성원이 발휘하는 가치의 총량을 극대화하는 조직의 창조를 촉진하기 위해 우리는 각 후보자의 경험과 기술을 최대한 정확하게 이해하고 싶습니다.
Merari Group의 채용 주기
- Application screening
- 기술 평가: 엔지니어링 직위의 경우 HackerRank 또는 GitHub에서 기술 평가를 완료해야 합니다. 비엔지니어링 직위의 경우 직위에 따라 평가를 완료하라는 요청을 받을 수 있습니다. (평가 시기는 면접 진행 시기와 일치할 수 있습니다.)
- 면접 : 직급에 따라 면접 횟수는 달라질 수 있습니다.
- 추천인 확인 : 최종 면접 시기에 맞춰 온라인 추천인을 모집합니다.
- 혜택 : 최종 면접 및 레퍼런스 확인을 고려하여 신중히 결정합니다.
채용 프로세스에 대해 자세히 알아보세요here.
Equal Opportunity Hiring
Mercari에서는 배경에 따라 잠재력이 제한되지 않고 모든 사람이 자유롭게 가치를 창출할 수 있는 세상을 실현하기 위해 노력하고 있습니다. 또한 우리는 포용성과 다양성에 대한 사고방식이 우리의 사명을 달성하는 데 필수적이라고 굳게 믿습니다.
물론 이는 우리의 채용 관행에도 적용됩니다. Mercari는 연령, 성별, 성적 취향, 인종, 종교, 신체 장애 및 기타 요인에 따른 차별을 철폐하여 우리의 사명과 가치를 공유하는 사람이라면 누구나 배경에 관계없이 우리와 함께할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 자세한 내용은 신청서를 제출하기 전에I&D statement.
읽고 동의하시기 바랍니다Privacy Policy prior to submitting your application.