Expression of Interest : Machine Learning Engineer

주요업무

• 광고 관련성, 클릭률 및 전환 성능 개선을 위한 고성능 모델 설계 및 반복 개선

• 데이터 수집부터 온라인 추론까지 행성 규모 인프라 기반의 확장 가능한 ML 파이프라인 구축 및 유지보수

• 사용자 행동 및 경매 신호 데이터 분석을 통한 신규 피처 정의 및 모델링 전략 고도화

• 비즈니스 목표를 구체적인 모델링 과제 및 성공 지표로 전환

• A/B 테스트, 오프라인 평가 및 인과 분석을 통한 혁신 검증

• 광고주 가치와 사용자 경험의 균형을 맞추는 마켓플레이스 건강도 유지 모델 구현

• 피처 스토어 개선, 데이터 품질 모니터링 및 디버깅 체계 구축을 통한 시스템 신뢰성 강화

• 실험 속도와 배포 속도 향상을 위한 ML 도구 및 가이드라인 기여

• 저비용 고효율 의사결정을 위한 지연 시간 단축 및 처리량 최적화

• 대규모 ML 시스템의 모범 사례 공유 및 기술적 탁월함 전파

자격요건

• 광고, 추천, 검색 또는 마켓플레이스 등 대규모 프로덕션 환경에서의 ML 솔루션 제공 경험 (5~12년 이상)

• 대규모 처리량 및 저지연 요구사항에 대한 모델 확장 경험

• 랭킹, 보정, 탐색-활용, 인과 추론 또는 다목적 최적화 분야의 전문성

• 데이터 파이프라인, 피처 엔지니어링, 모델 아키텍처, 추론 최적화 등 엔드투엔드 ML 라이프사이클에 대한 깊은 이해

• Python, SQL 및 TensorFlow, PyTorch 등 현대적 ML 툴킷 숙련도

• Spark, Beam, Flink 등 대규모 데이터 처리 스택 활용 능력

• 실시간 환경에서의 ML 시스템 성능 모니터링 및 드리프트 진단 경험

• 대규모 ML 시스템 구축을 위한 기술적 방향 제시 및 멘토링 역량

기술스택

• 언어: Python, Go, C++

• ML 프레임워크: TensorFlow, PyTorch, JAX

• 인프라: GCP, AWS, Kubernetes, Spark, BigQuery, BigTable

근무방식 및 태도

• 강한 오너십 기반의 업무 수행

• 모호한 요구사항을 명확한 로드맵으로 구체화하는 능력

• 장기적 임팩트 중심의 우선순위 설정 및 의사결정

• 기술적 명확성과 적극적인 경청을 통한 협업

• 공감과 신뢰 기반의 컨센서스 구축

• 근본 원인 파악 및 시스템적 사고를 통한 구조적 개선

• 기술적 우아함보다 비즈니스 임팩트 우선시

복리후생

• 경쟁력 있는 급여 및 보상 체계

• 포괄적인 복리후생 패키지 제공

• 임직원 및 가족의 웰빙을 위한 혁신적인 혜택

• 성장을 위한 몰입 환경 조성

• 다양성과 포용성을 존중하는 문화

기업가치

• 겸손함으로 리드: 모든 목소리를 존중하고 함께 배우며 성장

• 제한 없는 성장 마인드셋: 호기심과 실험을 통한 한계 돌파

• 실질적 가치 창출: 엄격함과 정직함으로 고객의 승리 지원

• 함께 더 멀리: 하나의 팀으로 협력하며 공정한 일터 조성

전형절차

1. 지원서 접수

2. 서류 검토 (상시 진행)

3. 적합성 확인 시 개별 연락

마감기한

상시채용