JD in English follows. 和文の後に英文JDをご覧いただけます。
Data Specialist - 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
マーケットプレイス事業では、顧客価値の創出を通して様々な事業の成長を推進し、新たな価値を生み出す世界的なマーケットプレイスの実現を目指しています。日本最大のフリマサービス「メルカリ」の運営を中心に、越境事業やその他の新規事業を通じて、メルカリグループのミッション実現を推進しています。
メルカリのマーケットプレイスでは、100万点以上の商品が日々出品されています。しかし、カテゴリ・ブランド・商品属性・カタログといったデータ (以下、製品データ) が正しく構造化されていなければ、お客さまは欲しいものに出会えず、出品者は適正な価格で届けることができません。Product Data Foundationチームは、この課題の核心に挑むチームです。データの定義・入手・構築を行い、検索・レコメンド・出品・価格提案など、特定の機能・顧客体験ごとにプロダクト価値提供の責任を持つ各事業部門に提供するところまで、一貫して責任を持ちます。
その中で本ポジションでは、ファッション／ホビー／家電といったカテゴリごとの担当を持ち、担当カテゴリの製品データを要件定義から構築まで作り上げる役割です。
「どのカテゴリで、どの属性を、どの粒度・品質で揃えれば顧客体験とGMVが伸びるか」を、データの活用先である各事業部と議論しながら決め、AIとOperatorを活用して実際にデータを構築します。現在2名体制のチームを5名体制へ拡大し、対応カテゴリと自動化の範囲を広げていくフェーズです。
- チームミッション
- カテゴリ・ブランド・商品属性・カタログなどの製品データの基盤を設計・構築・開発・運用し、各事業のサービス成長を支える
- 各製品データを利用するチーム（国内マーケットプレイス／越境事業／新規事業など）の利用用途を俯瞰し、プラットフォームとしての全体最適を実現する
- 製品データ領域のプロフェッショナル集団として、企画品質の改善や新たなユースケースの発掘に能動的に働きかける
- 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
- 各事業部と連携したデータ要件定義
- 国内マーケットプレイス／越境事業／新規事業などの活用シナリオ・課題を収集し、活用用途から逆算してデータ要件（対象カテゴリ・粒度・属性・品質基準など）に落とし込む
- AIおよびOperatorを駆使したデータ構築
- 自ら手を動かすだけでなく、AIとオペレーターをディレクションし、品質とスピードを両立してデータ構築を完遂する
- AIを駆使したデータ構築業務の自動化・効率化
- 構築プロセスを継続的に見直し、AIによる自動化・仕組み化でスループットを高める
- 再現性のあるプロセスとして標準化し、カテゴリ横断で展開する
- Product Manager／Operator／Engineerとの協働
- Product Managerと製品データ全体のあるべき像・ロードマップを共有しながら、担当カテゴリの優先度と進め方を決定する
- Engineerと連携し、データ連携・基盤・Admin Toolの改善要求を提示する
ユニークなチャレンジ
- 顧客体験・GMVを左右するインパクトの大きさ
- 製品データの品質は、検索・レコメンド・出品・価格提案など、マーケットプレイスのあらゆる顧客接点の精度を左右します。「担当カテゴリでどの属性をどこまで揃えるか」というあなたの判断が、そのままGMVに跳ね返る、インパクトの大きい仕事です
- カテゴリごとの要件をゼロから自分で定義できる面白さ
- ファッション／ホビー／家電など、特性が大きく異なる商品群に対して、最適なデータ要件（対象カテゴリ・粒度・属性・品質基準）を自ら定義し、形にできる醍醐味があります
- AIで業務プロセスを刷新できる伸びしろ
- AIによる自動マッピング・属性付与の活用や、Human in the loop（AIに任せる範囲／人がレビューする範囲）の設計を通じて、標準化・カテゴリ横断展開まで踏み込むことができます
- 新設チームだからこその0→1と、複数事業への越境
- 新設のPlatform Teamとして、データ要件定義から構築プロセス・品質基準までを自分たちで設計・標準化できます。国内マーケットプレイスだけでなく海外向け越境事業や新規事業など、複数の事業部と直接向き合い、データを起点に新たな顧客体験の企画にも踏み込めます
- ドメイン知識×データ/AI活用スキルでキャリアを築ける
- 担当カテゴリのドメイン知識とデータ／AI活用スキルを掛け合わせ、製品データ領域のプロフェッショナルとしてキャリアを築けます
応募要件
- 求める経験・スキル（必須）
- 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いただける方
- SQL・データ構築・マスタ整備・業務プロセス設計など、データ品質・データ運用に関する業務経験（Operator／アウトソースチームのディレクション経験を含む）
- 社内外の複数ステークホルダーと連携し、要件の調整・意思決定を推進した経験
- お客さま視点・ビジネス視点を持ち、「あるべき像」を自ら考えて実行した経験
- AI活用に前向きなマインドセット（業務プロセスへのAI導入・活用を自ら試行し、改善につなげた経験）
- 歓迎する経験・スキル
- 特定カテゴリ（ファッション／ホビー／家電など）に対するドメイン知識・専門性、もしくは強い興味関心
- AIや自動化ツールを用いた業務の仕組み化・標準化の経験
- PdM／Engineerと協働したプロダクト開発の要件定義経験
- 語学力
- 日本語：Proficient (CEFR – C1) 必須
- 英語：Independent（CEFR-B2）歓迎
※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
- 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。
Data Specialist, Product Data Foundation
- 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
In the Marketplace business, we drive the growth of a wide range of businesses through the creation of customer value, aiming to build a global marketplace that generates new value. In addition to operating Mercari, Japan's largest C2C marketplace, we advance Mercari Group's mission through cross-border and various new businesses.
More than one million items are listed on the Mercari marketplace every day. However, unless Product Data—categories, brands, item attributes, and catalog data—is properly structured, customers cannot find what they want and sellers cannot sell at the right price. Product Data Foundation is the team tackling the core of this challenge. We own Product Data end to end, from defining, sourcing, and building it to delivering it to the Value Stream teams responsible for search, recommendations, listing, and pricing suggestions.
Within the team, Data Specialists own specific categories (fashion, ACGE, home appliances, and more) and build the data for their category end to end. You will work directly with Value Stream teams to decide which attributes, at what granularity and quality level, will move the customer experience and GMV, and then get the data built by directing AI and Operators. The team is growing from 2 to 5 Data Specialists as we expand both category coverage and automation.
*Product Data Foundation is a new team launching in October 2026 under MK Core Product. If you join before then, you will temporarily be assigned to MK Core Product > Matching team.
- Team mission
- Design, build, develop, and operate the Product Data foundation to enable value creation by the Value Stream teams
- Take a holistic view of how each Value Stream team (JP Marketplace, mdepa, GOP, and others) uses the data, and achieve global optimization as a Data Platform
- As a team of professionals in the Product Data domain, proactively improve planning quality and uncover new use cases
See here for more information about our mission and values.
Work Responsibilities
- Defining data requirements together with each Value Stream team
- Gather use cases and pain points from teams such as JP Marketplace, mdepa, and GOP, and translate them backwards from intended usage into concrete data requirements (target categories, granularity, attributes, quality standards)
- Look across multiple use cases so that requirements are not locally optimized for a single team
- Building data by leveraging AI and Operators
- Beyond hands-on work, direct AI (automated mapping, attribute enrichment) and Operators (manual construction) to deliver data with both quality and speed
- Lead the Human-in-the-loop design: what AI handles versus what people review
- Automating and streamlining data construction with AI
- Continuously review the construction process and increase throughput through AI-driven automation and mechanisms
- Standardize it into a repeatable process and roll it out across categories
- Collaborating with Product Managers, Operators, and Backend Engineers
- Align with Product Managers on the overall vision and roadmap for Product Data, and decide priorities and approach for your categories
- Work with Backend Engineers to define improvement requirements for data integrations, the data platform, and admin tools
Unique Challenges
- The quality of Product Data determines the accuracy of every customer touchpoint in the marketplace, including search, recommendations, listing, and pricing suggestions. Your judgment on which attributes to build, and how far to go, translates directly into the search experience and GMV of your categories.
- Categories such as fashion, home appliances, and ACGE (anime, comics, games, entertainment) have completely different data characteristics. You get to define and deliver the optimal data requirements (target categories, granularity, attributes, quality standards) for each of them.
- Today, Product Data construction still relies heavily on manual work. There is significant room to fundamentally transform this process with AI—from automated mapping and attribute enrichment to Human-in-the-loop design, standardization, and cross-category rollout.
- As a newly launched Platform Team, you can design and standardize everything from data requirements to construction processes and quality standards from 0 to 1, rather than accumulating one-off fixes. You will work directly with multiple Value Stream teams, including cross-border (XB) and new businesses, and can go beyond data into shaping new customer experiences.
- By combining category domain knowledge with data and AI skills, you can build a career as a professional in the Product Data domain.
Qualifications
- Required Experience/Skills
- Experience driving alignment and decision-making on requirements with multiple internal and external stakeholders (stakeholder management)
- Experience defining and executing on the "ideal state" with a customer- and business-oriented mindset, rather than acting purely as a coordinator or task owner
- A proactive mindset toward AI adoption, including hands-on experience introducing or using AI in business processes to drive improvement
- Experience in data quality or data operations work (data construction, master data management, business process design, operations direction, etc.)
- Preferred Experience/Skills
- Basic SQL (can be picked up after joining)
- Domain knowledge or strong interest in specific categories such as ACGE, fashion, or home appliances
- Experience standardizing and systematizing operations using AI or automation tools
- Experience directing Operators or outsourced teams
- Experience defining product requirements in collaboration with PdMs and engineers
- Language
- Japanese: Required (Proficient, CEFR C1 or above)
- English: Preferred (Independent, CEFR B1 or above; some Value Stream teams such as XB are English-speaking)
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.
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