Principal Applied Scientist - Ads Ranking & Retrieval

담당업무

• 광고 검색, 매칭, 랭킹 및 생성 모델 연구개발

• SLM·LLM·LRM 모델 학습, 파인튜닝, 정렬 및 프로덕션화

• 대규모 광고 랭킹 플랫폼의 사용성, 안정성, 확장성, 효율성 및 아키텍처 개선

• 대규모 모델의 실제 서비스 적용과 성과 측정 및 반복 개선

• 프로젝트 기술 방향 설정, 분산 팀 코칭 및 조직 간 전략 조율

• AI 연구 동향 파악 및 최신 솔루션 방향 제시

• 연구팀과 엔지니어링팀 간 협업

필요 역량

• 머신러닝 및 AI 연구개발 역량

• 모델 학습 및 추론 최적화 경험

• 대규모 모델의 프로덕션 배포 경험

• SLM·LLM·LRM 학습, 파인튜닝 및 포스트트레이닝 경험

• 대규모 쿼리·아이템 공간을 활용한 추천 시스템 설계 및 확장 경험

• 다단계 랭킹 파이프라인 설계 경험

• PyTorch, Hugging Face, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 활용

• 대규모 데이터셋 분산 학습 경험

• NeurIPS, ICML, KDD, WWW, ACL, SIGIR 등 학술대회 논문 실적

• Microsoft Cloud Background Check 통과

우대사항

• 대규모 모델을 실제 서비스에 배포한 검증된 실적

• 플랫폼 아키텍처에 영향력을 행사하고 여러 팀의 로드맵을 조율한 경험

• SLM·LLM·LRM의 학습, 파인튜닝 및 포스트트레이닝 실무 경험

• 대규모 추천 시스템 및 다단계 랭킹 파이프라인 확장 경험

• 딥러닝 프레임워크 및 대규모 분산 학습 활용 능력

근무환경

• 연구와 제품 성과를 함께 추구하는 업무 문화

• 성장 마인드셋과 협업 중심의 조직 문화

• 연구팀 및 엔지니어링팀과의 크로스펑셔널 협업

• 분산 팀을 이끌고 여러 조직의 전략에 영향력을 행사하는 역할

• 존중, 진정성, 책임감 및 포용을 중시하는 문화

마감기한

채용시 마감